59 подписчиков

🔬 🚀🔬 3 шага: Как агентный ИИ делает здравоохранение точнее и быстрее

29 августа29 авг

1 мин

🔬 🚀🔬 3 шага: Как агентный ИИ делает здравоохранение точнее и быстрее Что если я скажу, что следующий виток искусственного интеллекта для больниц — это не просто «умные» подсказки, а система, которая думает вместе с врачами и операторами? История — о том, как теория превращается в практику. 🔬 Научные факты 📊 За 20 лет практики в создании ИИ команда Ensemble собрала и обработала свыше 2 петабайт продольных данных, 80,000 писем об отказе в оплате и ~80 млн транзакций в год, охватывая 600+ шагов операций по доходам. 🔹 Нейро-символический ИИ объединяет LLM и символическую логику для снижения «галлюцинаций» моделей 🔹 EIQ — энд-то-энд движок, питающийся контекстно-структурированными данными 🔹 Многоагентные модели и reinforcement learning координируют автономные задачи и эскалацию к человеку 🔹 Результаты в пилоте: +15% к успешным апелляциям по отказам, −35% времени на звонок пациентов, +15% удовлетворённости 💡 Значение для человечества 💡 Это значит, что больницы смогут быстрее

Что если я скажу, что следующий виток искусственного интеллекта для больниц — это не просто «умные» подсказки, а система, которая думает вместе с врачами и операторами? История — о том, как теория превращается в практику.

🔬 Научные факты

📊 За 20 лет практики в создании ИИ команда Ensemble собрала и обработала свыше 2 петабайт продольных данных, 80,000 писем об отказе в оплате и ~80 млн транзакций в год, охватывая 600+ шагов операций по доходам.

🔹 Нейро-символический ИИ объединяет LLM и символическую логику для снижения «галлюцинаций» моделей

🔹 EIQ — энд-то-энд движок, питающийся контекстно-структурированными данными

🔹 Многоагентные модели и reinforcement learning координируют автономные задачи и эскалацию к человеку

🔹 Результаты в пилоте: +15% к успешным апелляциям по отказам, −35% времени на звонок пациентов, +15% удовлетворённости

💡 Значение для человечества

💡 Это значит, что больницы смогут быстрее получать причитающиеся средства, врачи получат помощников, которые подсказывают обоснованные клинические шаги, а пациенты — менее болезненный административный опыт. На практике ИИ автоматически собирает доказательства из истории болезни, сопоставляет их с правилами и генерирует подтверждённые апелляции и рекомендации. Как видно из диаграммы, архитектура представлена на схемe: LLM + символическая логика + экспертные правила.

⚠️ Практически это уже снижает финансовую нагрузку на системы здравоохранения и улучшает качество обслуживания: автоматически готовые клинические апелляции, сокращение задержек выплат и интеллектуальная маршрутизация звонков с поддержкой оператора — всё под человеческим контролем. Ключевые технологии: ИИ, нейронные сети, машинное обучение, нейро-символический подход, многoагентные системы.

#Наука #ИскусственныйИнтеллект #ИИ #МашинноеОбучение