Организаторы и партнеры

СКК от компании «Доктор рядом» обработала 20-миллионный медицинский протокол

Система контроля качества (СКК) от медтехкомпании «Доктор рядом», созданная для проверки качества заполнения медицинской документации, взяла очередной рубеж: цифровой сервис с искусственным интеллектом и «врачебной логикой» обработал 20-миллионный медицинский протокол.

«В основе нашей Системы контроля качества лежат AI-модели, оптимизирующие работу врачей-экспертов. Уникальность подхода — в сочетании клинических знаний и валидации IT-медиками: специалистами, работающими на стыке медицины и информационных технологий. Это обеспечивает высокую точность и практическую применимость решений», — отметила Елена Кузнецова, лидер направления по созданию продуктов с искусственным интеллектом медтехкомпании «Доктор рядом».

По ее словам, решение уже доказало эффективность в ведущих клиниках: рост качества документов составил 30%, снижение опасных ошибок — с 15% до 1–2%. Технология сочетает медицинскую экспертизу и ИИ, обеспечивая реальное повышение безопасности пациентов, а не просто проверку по чек-листам.

«Доктор рядом» уже более четырех лет инвестирует в создание и развитие системы. За это время в работе были задействованы 50+ высококвалифицированных специалистов: опытные разработчики, ИТ-медики и ИИ-инженеры.

Проблема контроля качества медицинской документации в России заключается в отсутствии эффективной автоматизации. Объемы документов огромны — это истории болезни, протоколы, назначения, выписки, — вручную их проверить качественно практически невозможно. В результате: ошибки и несоответствия остаются незамеченными, что напрямую влияет на качество медицинской помощи. Некорректные записи могут привести к неправильному лечению, ошибкам в диагностике и даже угрозе жизни пациентов. В текущей ситуации эксперты медицинских учреждений физически способны проверить не более 3–4% от всей массы медицинских протоколов. А СКК легко проверяет 100% документов со средней скоростью — 2–4 секунды на один протокол. Сейчас в подавляющем большинстве медицинских учреждений контроль качества оформления медицинской документации зависит только от человеческого фактора.

«СКК — это не замена медицинского эксперта, а его интеллектуальный помощник, который берет на себя всю рутину и делает прозрачным уровень качества», — подчеркнула Елена Кузнецова.

Следующий шаг в медицинской аналитике и еще одна разработка компании на базе искусственного интеллекта — Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Этот сервис анализирует всю историю болезни пациента, предлагая врачу во время приема персонализированные рекомендации на основе клинических рекомендаций и данных тысяч похожих случаев. СППВР владеет базой знаний по всем нозологиям, знает все о лекарствах, их побочных действиях и совместимости. Это будет еще один незаменимый помощник врача во время приема. Сейчас сервис находится на стадии регистрации.

Первый день «ИТМ Петербург 2025» завершен

Деловая программа первого дня V Всероссийского конгресса «ИТМ Петербург» подошла к концу. Четвертого июня состоялось торжественное открытие отраслевой выставки, прошло пленарное заседание, несколько секций и круглых столов, а также впервые в прямом эфире вышли блиц-интервью с лидерами мнений отрасли.

Большое внимание было уделено телемедицинской помощи в самых разных ее проявлениях.

«В 2023 году вышло постановление правительства об особенностях проведения дистанционных предрейсовых осмотров, — напомнила заместитель директора Департамента цифрового развития и информационных технологий Минздрава России Олия Рашитовна Артемова. — Когда этот режим заработал, произошел резкий скачок заболеваемости гипертонией среди работников».

По ее словам, это случилось из-за того, что данные артериального давления теперь вводились автоматически, ручной ввод был исключен. Это новшество позволило выявить работников, которые ранее находились вне поля зрения врачей, и обратить на них внимание, вовремя маршрутизировать и нивелировать риски.

Еще одна разновидность телемедицины — персональные медицинские помощники (ПМП). Соответствующий ЭПР оказался успешным, он также помог осознать, насколько важно разработать системы мотивации как для врача, так и для пациента, отметила Артемова.

По ее словам, такая система должна быть нацелена на то, чтобы пациент сохранял высокую приверженность терапии, наблюдению (чтобы он не переставал передавать в медицинскую организацию свои данные АД). Не менее важно развивать такое направление, как умные носимые медицинские изделия, которые могут измерять и передавать показания в режиме онлайн, без участия своего хозяина.

Работа врачей в режиме дистанционного мониторинга должна быть более проактивной, убежден главный внештатный специалист по внедрению информационных технологий Минздрава Пермского края, начальник отдела информационных технологий ГКУЗ ПК «МИАЦ», врач-педиатр, детский кардиолог Евгений Викторович Зубов.

«Самое время подумать о трансформации сознания при работе в цифровой среде, надо поменять существующую парадигму уже на этапе начала рабочего дня врача, — сказал Зубов. — В Пермском крае мы пытаемся научить наших врачей управлять своим участком на основании тех данных, которые есть в медицинской информационной системе».

Для этого врачу до начала приема следует посмотреть, кто вызывал скорую медицинскую помощь, кого выписали из стационара и кого надо взять на диспансерный учет, кто из диспансерных пациентов не явился и за кем надо понаблюдать, прокомментировал внедряемый подход эксперт.

Значительная часть докладчиков так или иначе поднимала тему подготовки кадров.

«Мы должны учить наших медицинских работников взаимодействовать с современными технологиями уже на студенческой скамье, — сказал Зубов. — Это важно, чтобы они не боялись новых технологий».

Заместитель директора, начальник Управления информационных технологий БУ Вологодской области «Медицинские цифровые технологии» Светлана Валентиновна Горшкова призвала учитывать особенности представителей разных поколений: XYZ при создании информационных продуктов и слушать мнения как молодых, так и опытных специалистов. Такое отношение могло бы способствовать сбережению медицинских кадров, что крайне актуально в условиях их глобального дефицита.

Докторант Московского госуниверситета им. Ломоносова, к.м.н. Александра Демкина высказалась в пользу формирования комфортной для врачей цифровой среды.

Сеченовская модель победила в баттле искусственного интеллекта на «ИТМ Петербург»

Сеченовская модель искусственного интеллекта вышла победителем в уникальном баттле, который прошел 4 июня на площадке «ИТМ-Петербург».

Перед тремя системами ИИ: Сбера, Яндекса и Сеченовки была поставлена задача извлечь клинические данные из неструктурированных медицинских записей в условиях неопределенности. О том, как они справились с этой задачей, в своем докладе рассказал главный внештатный специалист по внедрению информационных технологий Минздрава Пермского края, начальник отдела информационных технологий ГКУЗ ПК «МИАЦ», врач-педиатр, детский кардиолог Евгений Викторович Зубов.

Системам была предложена обычная клиническая запись, которая содержала цифры, латинские буквы, знаки препинания, указания на определенные единицы измерения и, самое главное, аббревиатуры. Причем системам ИИ целенаправленно ставили задачу поработать с аббревиатурами.

Самым многословным оказался Гигачат. Однако в его ответе были опечатки, а также информация, которая в первоначальной записи врача отсутствовала. Аббревиатуры он расшифровал весьма оригинально: ОТС (относительная тупость сердца) превратилась в отек тканей стопы, а АТС (абсолютная тупость сердца) в аппендикулярный тонус селезенки.

Система Яндекса была немногословна. Она смогла вычленить основные моменты, но тоже прокололась на аббревиатурах. У нее появились такие термины, как периферические нервные пути, которые были в норме, окружность живота по среднеключичной линии.

Модель генеративного искусственного интеллекта Сеченовки, которая целенаправленно развивается и совершенствуется именно как медицинская, смогла вычленить объективные данные, дала определенные замечания по поводу того, какие есть изменения и высказала предположения — наводки для врача, для дальнейшего клинического анализа. Но и эта система оказалась неидеальной, заявил Зубов.

ОТС она расшифровала как опистотонус, при этом сделав отметку, что, возможно, ошибка в термине, а АТС — как аппендикс.

«В целом, мне кажется, что Сеченовская модель победила в этом конкурсе, — резюмировал Зубов. — В то же время Гигачат и Яндекс GPT проявили фантазийность и доказали, что генеративный искусственный интеллект действительно может генерировать новые вещи, которые мы не знаем и которые могут оказаться очень интересными».

Иллюстрация: ИИ-баттл по версии Шедеврума.