Системы поддержки врачебных решений (CDSS - системы) на базе искусственного интеллекта

На базе Lexema-Medicine разработано два проекта с применением технологии искусственного интеллекта.

Система поддержки принятия решений при назначении терапии

Цель построения системы в диализных центрах — повышение эффективности назначений. Последние десятилетия открывается всё больше диализных центров в малонаселенных и отдаленных населенных пунктах. Это бесспорно повышает качество жизни диализных пациентов. Но встает вопрос о предоставлении качественных услуг и поиска узкоспециализированных врачей. Система принятия решения позволяет транслировать опыт и знания высококвалифицированных врачей менее опытным коллегам и тем самым повышать качество лечения.

Функциональные возможности:

• Оценка эффективности лекарственной и диализной терапии пациентов
• Подбор наиболее подходящей терапии пациентам с похожим профилем
• Выявление причин неэффективности лекарственной и диализной терапии
• Оценка неблагоприятных последствий долговременной диализной терапии, вероятности и сроки их наступления.

При назначении система учитывает большое количество факторов, влияющих на эффективность лечения:

• способ введения лекарственных средств
• непереносимость препаратов на основании истории болезни
• редкие случаи, влияющие на эффективность лечения (наличие сопутствующих заболеваний, проведенных операций)
• аналоги лекарственных средств

Эта система — второе мнение. Врачи в момент приема пациентов видят на экране своих компьютеров рекомендации по назначению терапии. Система предлагает несколько стратегий, ранжированных по наибольшему соответствию профилю больного. В программе есть возможность просмотра обоснования, рекомендуемого системой решения.

Прогноз заболевания на основе анализа изображений

Анализируя изображения с помощью алгоритмов искусственного интеллекта, например, результатов гастроскопии/колоноскопии, можно выявить онкологические заболевания на ранних стадиях. На базе Lexema-Medicine реализуется такой проект. Система позволит обозначить видимые и скрытые, с подозрением на патологию, участки слизистой кишечника, даст предварительное заключение.

В рамках системы создается база размеченных экспертами изображений для обучения искусственного интеллекта с механизмами перекрестной проверки заключений экспертов и контроля качества изображений.