Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно со специалистами СПб НИИ ЛОР разработали систему поддержки принятия клинических решений «Методор» на основе искусственного интеллекта. Она помогает анализировать медицинские документы и выявлять пациентов с хроническими заболеваниями носа, нуждающихся в лечении. Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе образовательного учреждения.
Система создана под руководством ведущего научного сотрудника Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Сергея Кольцова совместно со старшим научным сотрудником отдела патологии верхних дыхательных путей Мариной Будковой и заведующим научно-исследовательской лабораторией электрофизиологии и искусственного интеллекта Сергеем Левиным . Она предназначена для помощи врачам при работе с пациентами с полипозным риносинуситом — хроническим воспалительным заболеванием носа и околоносовых пазух.
«Специалистам приходится анализировать огромные объемы медицинских документов — результаты исследований, эпикризы, заключения. Всё это совмещается с приёмом пациентов и операционной нагрузкой», — отметил Кольцов.
«Методор» умеет обрабатывать как текстовые данные, так и сканы документов, включая рукописные записи, и выносить предварительное заключение о необходимости назначения генно-инженерной биологической терапии. Система также может использоваться для скрининга пациентов с потенциально опасными системными заболеваниями, сопровождающимися воспалением ЛОР-органов.
В ходе исследования ученые протестировали семь больших языковых моделей на реальных медицинских данных. Оценка проводилась по четырем параметрам: соответствие рекомендациям врача, полнота, клиническая точность и значимость. Для снижения ошибок разработчики внедрили дополнительные механизмы — архитектурный промптинг, память диалога и технологию MemoRAG.
В результате точность системы в определении пациентов, нуждающихся в терапии, достигла 77%, что на 52% выше средних показателей аналогичных решений. По словам авторов, этого достаточно для использования в медицинском скрининге под контролем врача.
«Система помогает быстро анализировать данные пациента и принимать решения в соответствии с клиническими рекомендациями», — подчеркнула Будковая. По ее словам, в перспективе такие технологии могут использоваться врачами по всей стране для повышения качества медицинской помощи.
В дальнейшем исследователи планируют расширить возможности системы, научить ее извлекать стандартизированные клинические показатели и применять в других областях медицины.
Ранее в России научились предсказывать «приживаемость» имплантатов.
