Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы работает над созданием перспективного автоматизированного рабочего места врача-рентгенолога, которое бы базировалось на генеративном искусственном интеллекте. Об этом на “ИТМ 2025” рассказал заместитель директора по научной работе Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы Антон Владзимирский.
“Лучевая диагностика очень цифровизированная отрасль, современный рентгенолог уже давно не работает с бумагой или пленками. Но есть новые вызовы, и ответ на них предполагает новые шаги. Сформировать перспективное рабочее место - процесс длительный, продолжающийся. Обычно мы представляем свои продукты, когда уже есть что "пощупать руками", но в этот раз решили показать промежуточные результаты, тем более что они очень интересные с методической и научной точек зрения”, - сообщил Антон Владзимирский.
По его словам, первый этап работы подразумевал отбор трех лучших больших генеративных моделей, которые должны стать основой этого продукта. Две – это ядро, которое работает с задачами врача, третья – LLM-арбитр, LLM-судья, сеть, которая внутри продукта обеспечивает качество, этику ответов.
Как отобрать лучшие модели? Можно по-разному подойти к этой задаче. В Центре диагностики и телемедицины подошли комплексно. Разработали совокупность методов оценки и отбора больших генеративных моделей для здравоохранения, и, хотя предметная область - лучевая диагностика, методика отбора не является узкоотраслевой. Она применима к любым отраслям медицины, подчеркнул эксперт.
“Больше 200 моделей прошли оценку. Работа сопровождалась развертыванием их внутри нашего контура, на наших мощностях, что обеспечивало реальное апробирование. В рамках секции сотрудники нашего центра детально расскажут обо всех аспектах этой работы. Поскольку секция открытая, то в ней участвуют и наши коллеги”, - анонсировал Антон Владзимирский, который выступил модератором секции по большим языковым моделям в медицине (сама секция - в видео).
