Проекты на поддержке

Главная Витрина проектов (ИСУП)

Цифровой ассистент врача для мониторинга пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями

Новосибирская область
Качество жизни 2025
Лидер проекта
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "МЕДИКБУК"
Проект представляет собой внедрение системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) для эффективного управления сердечно-сосудистыми заболеваниями в регионе. СППВР автоматически обрабатывает данные из электронных медицинских карт, выявляет пациентов высокого риска, обеспечивает их маршрутизацию к соответствующим специалистам, предоставляет врачам "второе мнение" на основе клинических рекомендаций и прогнозирует отсутствующие показатели с помощью искусственного интеллекта. Ключевые достижения: Выявлено 138 080 пациентов высокого и очень высокого сердечно-сосудистого риска Доля пациентов с контролем ХС ЛНП после острых сердечно-сосудистых событий выросла на 68.5% Улучшилась наполняемость электронных медкарт (данные об АД у пациентов с ИБС: +15.9%) Достижение целевых показателей существенно выросло: АД у пациентов с ИБС +16.4%, ХС ЛНП +85.7% Сокращение времени на анализ данных врачом с 20-40 минут до 5 минут Система обеспечивает автоматизированный скрининг, алгоритмизированную оценку рисков и персонализированные рекомендации по лечению, повышая эффективность диспансерного наблюдения и качество медицинской помощи пациентам с сердечно-сосудистыми заболеваниями.

Цели

Создание и внедрение автоматизированной системы поддержки принятия врачебных решений для выявления и приоритезации пациентов с высоким риском сердечно-сосудистых осложнений с целью оптимизации их диспансерного наблюдения и персонализации лечения согласно клиническим рекомендациям, что направлено на улучшение клинических исходов пациентов и повышение эффективности системы здравоохранения

Продукт

Продукт представляет собой систему для выявления и сопровождения пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями, использующую передовые технологии искусственного интеллекта. Технологические особенности: Нейросетевая архитектура Tok2Vec/NER для извлечения клинически значимых атрибутов из неструктурированного текста медицинских документов Мультимодальная модель на базе архитектуры FT-Transformer для прогнозирования отсутствующих показателей пациентов Автоэнкодер для обработки текстовых данных, дообученный на биомедицинских данных Преимущества для потребителей: Интеграция с различными МИС (КВАЗАР, Ариадна, ИНФОКЛИНИК, БАРС) Мгновенный доступ врача к заключению СППВР через кнопку в интерфейсе МИС Автоматический расчет медицинских шкал и калькуляторов Прогнозирование отсутствующих клинических параметров алгоритмами ИИ Персонализированные рекомендации по лекарственной терапии Аналитические дашборды для организаторов здравоохранения для мониторинга и планирования

Проблема

Проблемы, которые решает проект: Нехватка времени у врачей первичного звена при обработке большого объема медицинской информации (сокращение с 20-40 до 5 минут на анализ данных пациента). Дефицит кардиологов и неоптимальная маршрутизация пациентов между терапевтами и кардиологами согласно Приказу №168н. Недостаточная приверженность врачей современным клиническим рекомендациям при выборе тактики лечения сердечно-сосудистых заболеваний. Низкий уровень достижения пациентами целевых показателей здоровья (АД, ХС ЛНП) в рамках ДН. Отсутствие инструментов для оперативного выявления и приоритезации пациентов высокого риска, требующих своевременного вмешательства. Недостаточный контроль над эффективностью лечения на уровне врача и отсутствие аналитики для принятия управленческих решений

Трекер проекта в АСИ

Веревина Марина