В РФ создали ИИ-ассистента для врачей-отоларингологов

В Санкт-Петербурге создали систему поддержки принятия клинических решений «Методор» на основе искусственного интеллекта. Модель помогает анализировать медицинские документы и с точностью 77% определяет пациентов, нуждающихся в биологической терапии при полипозном синусите.

Сотрудники Высшей школы экономики в Санкт-Петербурге и Санкт-Петербургского научно-исследовательского института уха, горла, носа и речи (НИИ ЛОР) разработали систему поддержки принятия клинических решений «Методор» на основе искусственного интеллекта, сообщили в пресс-службе вуза.

Модель помогает анализировать медицинские документы — от сканов с рукописными пометками до выписных эпикризов — и выносить предварительное заключение о необходимости назначения генно-инженерной биологической терапии у пациентов с полипозным риносинуситом.

Ежедневно сотрудники ЛОР НИИ принимают экспертные решения и выбирают стратегии лечения пациентов с заболеваниями ЛОР-органов со всей страны и ближнего зарубежья, проводят телемедицинские консультации. При этом специалистам приходится изучать колоссальные объемы поступающих медицинских документов: результаты исследований, выписные эпикризы и заключения специалистов из смежных областей. И все это они вынуждены совмещать с регулярными консультациями и нагрузками в операционнойСергей Кольцовведущий научный сотрудник Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург

Ученые протестировали семь больших языковых моделей на данных пациентов с полипозным риносинуситом. Для борьбы с ошибками ИИ, возникающими в 15–40% ответов, разработку дополнили архитектурным промптом, историей диалога и функцией долгосрочной памяти (MemoRAG). Доработанная модель определяет пациентов, которые нуждаются в биологической терапии, с точностью 77% — это на 52% выше средних показателей и достаточно для медицинского скрининга под наблюдением врача.

Система помогает врачу быстро анализировать информацию, принимать решения по клиническим рекомендациям и проводить дифференциальную диагностику. В перспективе этот подход может использоваться ЛОР-врачами в любом уголке страны.

В будущем ученые планируют усилить аналитические способности нейроассистента, научить его извлекать стандартизированные клинические оценки из текстов и расширить область применения на другие медицинские специальности.