В России ИИ выпишет больным правильные таблетки

Новый ИИ-инструмент создан специалистами Института автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН. Система представляет собой гибридный программный комплекс для планирования и последующего мониторинга медикаментозной терапии. Она анализирует данные о пациенте, применяемых препаратах и клинических сценариях, помогая врачу принимать более обоснованные решения.

Рассуждение по аналогии

Главную особенность разработки составляет сочетание графов знаний и механизма рассуждений по аналогии. Это значит, что система одновременно опирается на формализованные медицинские данные и на опыт клинической практики.

Графы знаний представляют собой информацию о заболеваниях, симптомах, препаратах, противопоказаниях и лекарственных взаимодействиях в виде связанных между собой структурных элементов.

Механизм рассуждений по аналогии дополняет эту основу поиском сходных клинических случаев, когда у пациентов были похожие симптомы, сопутствующие заболевания или история лечения, и анализирует, какие схемы терапии оказались эффективными.

В результате система сначала определяет допустимые с медицинской точки зрения варианты лечения, а затем помогает врачу выбрать наиболее подходящее решение для конкретной ситуации, включая нестандартные случаи, не выходя за рамки профессиональных правил.

Это особенно важно в условиях персонализированной медицины, где стандартные схемы лечения не всегда дают оптимальный результат.

Логика врача

По словам разработчиков, система способна работать с неполной или противоречивой информацией. Это приближает её логику к способу мышления опытного врача. В данном случае ИИ не заменяет специалиста, а выступает в роли помощника, который снижает риск ошибок при назначении лекарств и экономит время.

В общем тренде

Разработка дальневосточных учёных вписывается в общий тренд цифровой трансформации здравоохранения в России, где всё большее внимание уделяется практическому применению искусственного интеллекта. Аналогичные системы уже используются для анализа медицинских изображений, поддержки диагностики и ведения медицинской документации.

Следующим этапом для новой системы станет апробация в реальных клинических условиях. Это позволит оценить её эффективность в повседневной врачебной практике и определить возможности масштабирования технологии для медицинских учреждений разных уровней.