| Разработчики: | Департамент здравоохранения города Москвы |
| Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
| Технологии: | СППР - Система поддержки принятия решений |
2021: Московские терапевты выбирают предложенный нейросетью диагноз в 50% случаев
В июле 2021 года московские власти сообщили о том, что терапевты в столичных поликлиниках выбирают предложенный нейросетью диагноз почти в половине случаев. Речь идет об использовании системы поддержки принятия врачебных решений, которая была запущена во всех поликлиниках городах в сентябре 2020 года.
С того момента по июль 2021 года система стала на 7,4% точнее благодаря тому, что она обучилась на 12 млн визитов. При выборе одного или трех диагнозов врач соглашается с предложениями искусственного интеллекта в 46% и 68% случаев соответственно, сообщила заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова.
По её словам, развитие цифровых сервисов в здравоохранении в целом способствует уменьшению вероятности ошибки при постановке предварительного диагноза и увеличению выявляемости заболеваний на уровне первичного звена. Развитие системы поддержки принятия врачебных решений минимизирует рутину в действиях медика и позволяет ему обратить внимание на детали, которые могли бы ускользнуть из поля зрения. Также она позволяет избежать повторного назначения на одно и то же исследование.
Система поддержки принятия врачебных решений представлена двумя модулями. Модуль постановки предварительного диагноза анализирует жалобы пациента и выбирает на их основе один из трех наиболее возможных диагнозов. При этом врач может как выбрать один из предложенных диагнозов, так и поставить собственный, а также назначить дополнительные исследования или направления на консультации, а также убрать из списка те, что пациент недавно проходил.
Нейросеть обрабатывает внесенный врачом текст жалоб, сравнивает её с миллионами обезличенных записей пациентов в ЕМИАС, анализирует паттерны и предлагает врачу три наиболее вероятных диагноза.[1]
Примечания
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Axelot (Акселот) (4) СберМедИИ (SberMedAI) (4) ТехЛАБ (4) VK (ранее Mail.ru Group) (4) Eva Lab (Эва Лаб) (3) Другие (29)Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
ТехЛАБ (3, 4) VK (ранее Mail.ru Group) (1, 4) Axelot (Акселот) (1, 4) СберМедИИ (SberMedAI) (5, 3) К-Скай (K-SkAI) (4, 3) Другие (74, 28) Axelot (Акселот) (1, 3) Eva Lab (Эва Лаб) (1, 2) СберМедИИ (SberMedAI) (2, 1) Data Sapience (Дата Сапиенс) (1, 1) К-Скай (K-SkAI) (1, 1) Другие (2, 2) Правительство Москвы (1, 1) Философт, Киров (1, 1) VK (ранее Mail.ru Group) (1, 1) СберМедИИ (SberMedAI) (1, 1) Другие (0, 0)Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения (проекты, партнерские проекты)
Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 4 (4, 0) Galenos Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) - 4 (4, 0) VK Predict - 4 (4, 0) К-Скай: Webiomed Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 3 (3, 0) Eva Lab: Polyptron система поддержки принятия врачебных решений для колоноскопии - 3 (3, 0) Другие 24 Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 3 (3, 0) Eva Lab: Polyptron система поддержки принятия врачебных решений для колоноскопии - 2 (2, 0) Data Sapience: Talys.SDE Система принятия решений для предстраховых проверок - 1 (1, 0) СберМедИИ: ТОП-3 - цифровой помощник врача - 1 (1, 0) К-Скай: Webiomed Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 1 (1, 0) Другие 0 Философт: Цифровая модель рынка недвижимости (ЦМРН) - 1 (1, 0) СберМедИИ: ТОП-3 - цифровой помощник врача - 1 (1, 0) Другие 0 
