ФГБУ «НМИЦК им. ак. Е.И. Чазова» Минздрава России при поддержке Центра технологий для общества Яндекса запустил цифровой регистр пациентов, перенесших острый коронарный синдром (ОКС), с автоматическим заполнением данных. Система на базе искусственного интеллекта анализирует медицинские документы, помогает отслеживать пациентов высокого риска и ускоряет принятие решений о дальнейшей терапии. Ранее эти данные обрабатывались вручную. Теперь на эту задачу уходит несколько минут вместо часов.
Болезни системы кровообращения являются основной причиной смертности в России. Острый коронарный синдром — наиболее рисковая форма ишемической болезни сердца, к которой относятся острый инфаркт миокарда и нестабильная стенокардия. У пациентов, перенёсших ОКС, сохраняется высокий риск последующих сердечно-сосудистых осложнений: в течение четырёх лет смертность в этой группе может достигать 20%.
Новый регистр объединяет данные пациентов с ОКС, выписанных после стационарного лечения в больницах Тульской области за последние пять лет. Тульскую область выбрали в качестве пилотного региона благодаря большому объёму накопленных данных по ОКС и высокому уровню подготовки региональной кардиологической службы. В систему загрузили более 13 тысяч медицинских документов.
Архитектуру и итоговую реализацию решения разработали специалисты Центра технологий для общества Яндекса. Прототип системы создали студенты Яндекс Практикума.
Система автоматически обрабатывает данные в три этапа и поочередно использует две модели: YandexGPT Lite и Alice AI LLM, доступные на платформе Yandex AI Studio. Сначала ИИ полностью обезличивает документы – удаляет или изменяет персональные данные, сохраняя при этом связь между документами одного пациента с помощью уникальных идентификаторов. Это позволяет соблюдать требования 152-ФЗ: персональные данные не покидают контур медицинских организаций. Модели могут работать как локально, так и в облаке, при этом в облачной версии отключено логирование запросов.
После обезличивания система автоматически извлекает из документов более 90 текстовых параметров, необходимых для наблюдения за пациентами с ОКС. Она распознает медицинские термины, аббревиатуры, латинские названия и другие особенности текста. Среди них – диагноз, сопутствующие заболевания, результаты обследований, данные осмотров, история заболевания, информация об оперативном и фармакологическом лечении. Затем эти данные автоматически передаются в аналитическую систему для мониторинга и визуализации.
Автоматическое пополнение регистра позволяет врачам быстрее получать данные о состоянии пациентов и снижает объём ручной работы. Раньше на обработку такой информации могли уходить несколько часов каждую неделю.
«На болезни системы кровообращения приходится 45% всей смертности. Пациенты, перенесшие острый коронарный синдром, нуждаются в особенно тщательном наблюдении. В настоящее время до 20% таких пациентов не охвачены ранним диспансерным наблюдением. Ведение автоматизированного регистра позволяет оперативно выявлять этих больных и инициировать их наблюдение, помимо этого - облегчает планирование визитов, определение объема обследований и своевременный отбор на интервенционные вмешательства, повышает эффективность телемедицинских консультаций в отдаленных регионах и формирование целевых групп для выездных специалистов», – комментирует Сергей Проваторов главный научный сотрудник лаборатории совершенствования оказания медицинской помощи больным с ИБС ФГБУ «НМИЦК им. ак. Е. И. Чазова» Минздрава России, главный внештатный кардиолог Минздрава России по Центральному федеральному округу, д.м.н.
«Первый и самый сложный этап в подобных проектах – это подготовка данных. У многих компаний, в том числе медицинских организаций, такие данные есть, но их использование разработчиками невозможно без предварительного обезличивания. Мы и сами регулярно решаем подобные задачи в проектах Центра технологий для общества – например, в проектах для помощи в диагностике лечения заболеваний, которые еще мало изучены. Новое решение на основе искусственного интеллекта открывает возможности для масштабирования проектов в области машинного обучения, в том числе для научных целей и в социально значимых областях, таких как здравоохранение», – комментирует Анна Лемякина, директор по национальным стратегическим проектам Яндекса.
В будущем участники проекта планируют создать такие регистры и в других регионах ЦФО, а также адаптировать систему для работы с другими заболеваниями, включая онкологические.