ИИ-ассистент для дистанционного мониторинга детей с ревматическими заболеваниями
ИИ-ассистент для дистанционного мониторинга детей с ревматическими заболеваниями
Ассоциация детских ревматологов совместно с Центром технологий для общества Yandex Cloud внедрила ИИ-ассистента в систему дистанционного мониторинга детей с ревматическими заболеваниями.
Ассистент помогает врачам быстрее отвечать на обращения пациентов, а пациентам — круглосуточно получать информацию о лечении и наблюдении.
Почему это важно
В России около 70 тысяч детей страдают ревматическими заболеваниями, их число растёт на 15% в год. Одна из самых распространённых форм — юношеский артрит.
Сегодня в системе дистанционного мониторинга наблюдаются 1,5 тыс. детей с юношеским артритом со всей России, а сопровождают их всего 32 ревматолога — из‑за разных часовых поясов ответ часто приходится ждать.
Без своевременного лечения юношеский артрит может привести к необратимому повреждению суставов и инвалидизации. Терапия одного пациента обходится десятки миллионов рублей в год.
О проекте
Центр технологий для общества Yandex Cloud совместно с Ассоциацией детских ревматологов разработал ИИ-ассистента на платформе Yandex AI Studio. Решение интегрировали в мобильную и веб-версии приложения «Ювенильный артрит» с учётом четырёх ключевых принципов:
«ИИ берет на себя сбор недостающей информации по случаям, не требующим экстренной реакции. Все потенциально критические ситуации незамедлительно направляются врачу. Ассистент собирает у пациента всю информацию, необходимую для принятия решения. Это сокращает общее время подготовки ответа в несколько раз, а число вопросов, решённых врачом при первом обращении пациента, возрастает на 40%».
Екатерина Алексеева
Д.м.н., профессор, член-корреспондент РАН, руководитель НИИ детской ревматологии, заведующая ревматологическим отделением ФГАУ «НМИЦ здоровья детей» Минздрава России, Президент Ассоциации детских ревматологов, главный внештатный детский специалист-ревматолог Минздрава России
Этапы создания решения
Изучение проблемы и выбор подхода
Основной целью проекта была автоматизация работы с типовыми обращениями для снижения нагрузки на врачей. Выбрали под эту задачу агентский подход на основе базы знаний.
Формирование базы знаний
В основу решения легли клинические рекомендации, инструкции к препаратам и профильные законы, собранные в базу знаний ассистента.
Отделение оценки риска от модели
Пороги риска вынесли в отдельные правила. Языковая модель формирует текст ответа, но не определяет наличие риска — это исключает ошибки генерации и даёт возможность проверить каждую оценку.
Развёртывание на Yandex Cloud и интеграция
ИИ-модуль реализован как отдельный сервис и подключён к действующей системе мониторинга через существующее мобильное приложение.
Как работает решение
Для пациента
ИИ-ассистент взаимодействует с пациентом в формате диалога. Он напоминает пациентам о приёме препаратов по индивидуальной схеме лечения, помогает ориентироваться в результатах анализов и исследований, отвечает на вопросы о лекарствах, возможных побочных эффектах и рекомендациях по образу жизни.
Для врача
ИИ-ассистент готовит черновики ответов по вопросам терапии и медицинских показателей, а врач проверяет их перед отправкой пациенту. Также система собирает обезличенные данные о безопасности и эффективности препаратов для подготовки отчётов в Росздравнадзор.
Технические аспекты реализации
ИИ-ассистент построен на технологиях Yandex AI Studio и развёрнут на инфраструктуре Yandex Cloud. Готовая большая языковая модель работает в связке с механизмом RAG — генерацией ответа с опорой на проверенные источники.
Решение реализовали как бэкенд-модуль с REST API для веб-версии и приложений на iOS и Android. Подход к разработке подобных проектов опубликовали в открытом доступе на SourceCraft.
База знаний
5070 фрагментов из 47 документов: 8 клинических рекомендаций Минздрава, 40 инструкций к препаратам и профильные законы.
Узкая роль модели
Она вызывается дважды и только формулирует текст, а уровень риска определяется заранее заданным алгоритмом. Это исключает ошибки генерации.
Данные под защитой
У Yandex Cloud нет доступа к персональным данным: сервис развёрнут в контуре клиента, а разработку и отладку вели на синтетических данных.
Результаты
Что планируем делать дальше
Развивать сценарии внутри ревматологии
В планах — контроль эффективности терапии, автоматическое формирование оповещений в Росздравнадзор и интеграция с системой поддержки врачебных решений.
Масштабировать на лечение других заболеваний
Новая нозология добавляется через блок правил без изменения кода — систему уже расширили на системный ювенильный артрит. Решение можно использовать при создании систем дистанционного мониторинга и для других хронических заболеваний — уже поступила заявка на реализацию подобного сценария в онкологии.
Наша команда
«Персонализированные ИИ-ассистенты становятся новым стандартом современной медицины. В России такие решения только начинают появляться, и вместе с Ассоциацией детских ревматологов мы создали одно из первых. Опираясь на подтверждённую международной практикой эффективность, мы рассчитываем, что агентский подход позволит на 30% сократить число повторных госпитализаций, в несколько раз увеличить пропускную способность врачей и сделать медицинскую помощь доступнее для пациентов в регионах».
Юлия Шеянова
Менеджер проектов в здравоохранении Центра технологий для общества Яндекса
