El ClinoVera

Решаемая проблема:

В современной медицине существует значительная проблема: тысячи клинических рекомендаций и миллиарды текстовых медицинских записей в проприетарных форматах, зачастую неструктурированных, которые практически невозможно автоматически проверить на соответствие этим самым клиническим рекомендациям. Для того чтобы провести механическую проверку каждой рекомендации по каждой записи, необходимо преобразование этих записей в различные форматы, соответствующие формату клинической рекомендации. Это требует сложных и дорогостоящих усилий, так как медицинские записи часто содержат неструктурированные данные, представленные в виде свободного текста, который может включать медицинские термины, аббревиатуры, а также неточные или неполные данные.

Углубленный анализ проблемы:

• Неструктурированные данные: Большинство медицинских записей представлено в виде свободного текста, что делает их обработку сложной задачей. Такой текст может включать в себя различные формы выражения медицинской информации, что затрудняет их непосредственное сопоставление с клиническими рекомендациями, которые обычно структурированы и стандартизированы.
• Разнородность данных: Медицинские записи могут сильно различаться по форме и содержанию, даже в пределах одного медицинского учреждения. Это связано с разными подходами врачей к описанию данных, использованием различных систем кодирования и отсутствием унифицированных стандартов.
• Масштаб проблемы: Учитывая миллиарды записей и тысячи рекомендаций, проведение каждой проверки вручную или даже с использованием простых алгоритмов невозможно без значительных временных и финансовых затрат.
• Необходимость в адаптивных системах: Эффективное сопоставление требует системы, способной динамически адаптироваться к новым форматам данных, обучаться на неполных или малых наборах данных и извлекать информацию с высокой точностью

Решение – El ClinoVera Для решения задачи автоматизации проверки клинических рекомендаций по миллиардам текстовых медицинских записей, архитектура El ClinoVera включает в себя несколько передовых ИИ-технологий, конвейеров обработки данных и модульных компонентов.

Эффекты для организации, достигаемые за счет реализации технологического проекта

1. Увеличение эффективности работы медицинского персонала: система автоматического распознавания медицинских текстов позволит сократить время, затрачиваемое на ввод и обработку информации, что позволит медицинскому персоналу быстрее и точнее диагностировать и лечить пациентов.
2. Сокращение затрат на обработку медицинской информации: автоматический распознаватель медицинских текстов позволит снизить количество ошибок, связанных с ручным вводом данных, что может привести к сокращению затрат на исправление ошибок и уменьшению времени, затрачиваемого на обработку медицинской информации.
3. Улучшение качества медицинской помощи: система автоматического распознавания медицинских текстов может помочь в диагностике и лечении пациентов, благодаря более точной и быстрой обработке медицинской информации.
4. Увеличение конкурентоспособности организации: внедрение инновационных технологий, таких как система автоматического распознавания медицинских текстов, может улучшить репутацию организации и привлечь новых клиентов.
5. Снижение рисков для пациентов: автоматический распознаватель медицинских текстов может помочь в предотвращении ошибок, связанных с неправильным вводом данных, что может снизить риски для здоровья пациентов.

Преимущества продукта автоматического распознавания медицинского текста на основе ИИ в снижении рисков для пациентов

На сегодняшний день архивы медицинских учреждений содержат множество рукописных и печатных документов, которые еще не были оцифрованы. Параллельно с этим пациенты регулярно приносят с собой на прием или присылают врачу бумажные медицинские документы, полученные из различных медицинских центров в России или за рубежом. Это приводит к тому, что информация из таких документов зачастую остается неучтенной или вводится в систему частично и/или неточно из-за человеческого фактора. В итоге, врачи сталкиваются с необходимостью принимать решения, опираясь на неполные или неточные данные, что может привести к ошибкам в лечении. Система El ClinoVera по автоматическому распознаванию и структурированию медицинских данных и создания датасетов для обучения СППВР может снизить риски для пациентов.

Минимизация ошибок при внесении данных: автоматизированный процесс распознавания медицинского текста позволяет на 80-85% снизить ошибки при интерпретации предоставленной информации.

Предотвращение неправильной интерпретации данных: Система обеспечивает высокую точность распознавания, уменьшая вероятность неправильной интерпретации данных. Повышение точности распознавания информации на 85%.

Учет всех предоставленных медицинских данных: автоматизация процесса с помощью системы позволяет быстро и в полном объеме оцифровать и сохранить все предоставленные пациентом документы, правильно расположить данные в электронной медицинской карте, что исключает полноту учета информации о пациенте. Риск неучета данных при принятии решения снижается на 95%.

Профилактика ошибок при назначении лечения: анализ оцифрованных данных позволит системе определять возможные противопоказания и взаимодействия медикаментов, предупреждая о рисках для пациента. Риск неучтенного (неосознанного) назначения препаратов с потенциально опасными взаимодействиями или несоответствием клиническим рекомендациям снижается на 80%.

Снижение рисков для пациентов имеет особую важность в контексте выполнения целей федеральной программы "Здравоохранение", так как напрямую отвечает задачам по повышению качества медицинской помощи, модернизации медицинской инфраструктуры, внедрению инновационных технологий в здравоохранение и уменьшению человеческого фактора в возникновении ошибок, что, в свою очередь, приведет к внедрению более высокого стандарта медицинской помощи для всех граждан страны, что является одним из основных стратегических приоритетов государства в сфере здравоохранения.