Медицинская система с ИИ для поддержки принятия решений и дистанционной помощи пациентам

Пример практической реализации инновационной системы, предоставляющей доступ к высокотехнологичным медицинским услугам для заботы о здоровье легких. ИТ-специалисты компании «ЛАНИТ-ТЕРКОМ» разработали решение на базе технологии искусственного интеллекта.  

Вызовы медицинских учреждений до внедрения ИИ

Наша система призвана помочь медицинским учреждениям решать проблемы, в числе которых:

  1. Управление и организация больших объемов медицинских данных. Сложность в обработке и анализе информации для принятия обоснованных решений.
  2. Менее эффективные процессы лечения, диагностики и профилактики в результате отсутствия автоматизированных систем анализа и интерпретации результатов.
  3. Неэффективное управление ресурсами (оптимизация расписания, управление запасами и прогнозирование потребностей в лекарствах и оборудовании).
  4. Ограничения в предоставлении персонализированных услуг для удобства пациентов. Как результат, снижение уровня доверия к учреждению.

Внедрение ИИ в медицинскую практику помогает улучшить точность диагностики и эффективность лечения, а также оптимизирует управление ресурсами и повышает комфорт пациентов.

Функционал медицинской системы на базе ИИ

Для решения задач учреждения в системе были реализованы следующие функции:

  • дистанционное консультирование пациентов квалифицированными врачами;
  • непрерывный мониторинг жизненно важных показателей пациентов и мгновенное оповещение медицинского персонала в экстренных случаях;
  • формирование детальной отчетности с фильтрами по различным показателям.

Система была реализована с нуля. Основа архитектуры состоит из двух компонентов – мобильного приложения и веб-портала, работающих в режиме реального времени. Для бесперебойной связи врача с пациентом применяются специально разработанные трекер-браслеты и ПО, предустановленное на планшетах.

Результат внедрения системы

В результате внедрения системы на базе технологии искусственного интеллекта удалось реализовать:

  1. Оперативный доступ со стороны лечащих врачей к информации о пациентах.
  2. Круглосуточный процесс мониторинга состояния здоровья пациентов.
  3. Своевременное оповещение для оперативного взаимодействия между ответственными специалистами и пациентами.
  4. Должный уход и своевременное реагирование на резкие колебания показателей здоровья в процессе всего курса лечения.
  5. Эффективное управление медицинскими данными.
  6. Своевременную и эффективную обратную связью.

Применяемые технологии

Разработка системы осуществлялась на базе ИИ-технологии LLM (Large Language Model). Ее интеграция в сервисы обеспечивает:

  • коммуникацию системы с пользователями;
  • проверку данных;
  • обработку запросов и генерирование корректных ответов.

Применение концепции RAG (Retrieval Augmented Generation) определяет точность ответов LLM, что нивелирует риск возникновения проблемы галлюцинации LLM, как результат использования устаревших и ненадежных датасетов.

Технологический стек

C# (.NET), Angular, Clouds, GitHub Copilot, LLM – ChatGPT (3.5, 4).