В начале мая база приемов, на которой работает московская система поддержки принятия врачебных решений, была расширена до 12 миллионов визитов пациентов поликлиник Москвы. Благодаря этому точность постановки предварительного диагноза с помощью искусственного интеллекта увеличилась на 7,4%. Теперь совпадение в выборе предварительного диагноза у терапевта и у нейросети составляет 46%. Об этом рассказала заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова.
«Система поддержки принятия врачебных решений стала неотъемлемой частью работы московских терапевтов 10 месяцев назад. За это время нейросеть дообучилась на 12 миллионах визитов, и во всех московских поликлиниках с начала мая заработала улучшенная версия сервиса. Он стал точнее на 7,4% и, как следствие, удобнее для работы врача, что положительно сказывается на качестве услуг для пациентов. Развитие цифровых сервисов в здравоохранении в целом способствует уменьшению вероятности ошибки при постановке предварительного диагноза и увеличению выявляемости заболеваний на уровне первичного звена. Последние данные говорят о том, что при выборе одного или трех диагнозов врач соглашается с предложениями нейросети в 46% и 68% случаев соответственно», — рассказала заммэра.
Реализация проекта системы поддержки принятия врачебных решений началась 1 июня 2019 года. С сентября 2020 года она работает во всех взрослых поликлиниках Москвы. Система состоит из нескольких модулей и полностью повторяет клинический путь пациента: от сбора анамнеза до постановки диагноза и назначения терапии. Модель искусственного интеллекта, лежащая в основе модуля постановки предварительного диагноза, создана совместно со Сбером и отмечена ООН как соответствующий целям устойчивого развития. Сервис, анализируя жалобы пациентов, предлагает врачу предварительные диагнозы по кодам международной классификации болезней (МКБ-10). Нейросеть обрабатывает текст жалоб, внесенный врачом в систему на приеме, сравнивает ее с массивом данных, который составляет 12 миллионов обезличенных записей пациентов в ЕМИАС, анализирует паттерны и предлагает врачу три наиболее вероятных диагноза. Получив заключение «цифрового помощника», врач может выбрать один из предложенных ему предварительных диагнозов либо поставить собственный. На данный момент точность модели составляет 68% при выборе из трех диагнозов и 46% при выборе из одного.
Для создания системы было проведено первое в России и одно из крупнейших исследований в мире. Разработчиками модели была обобщена статистика всех диагнозов в городских поликлиниках за один год, проанализированы более 2 миллионов визитов, проранжированы по вероятности категории заболеваний по МКБ-10 и выбраны 265 категорий, которые покрывают 95% случаев, с жалобами на которые пациенты впервые обращаются в поликлиники.
Помимо постановки предварительного диагноза врачу доступны «пакетные назначения». Они предлагают медику одностраничный справочник, где есть необходимый набор исследований и консультаций. Врач может воспользоваться ими, чтобы направить пациента на дополнительные лабораторные, инструментальные исследования или консультацию к узкопрофильным специалистам для подтверждения диагноза. Также терапевт увидит, был ли недавно пациент у профильного специалиста из списка, или проходил ли он рекомендуемые исследования — врач сразу может посмотреть результат, что исключает лишние действия по поиску нужного раздела меню. По своему усмотрению врач может как согласиться с рекомендациями сервиса, так и назначить дополнительные исследования или направления на консультации, либо сократить список предлагаемых назначений, если пациент их недавно проходил. Использование системы позволяет в 10 раз сократить среднее время назначения диагностических исследований.
Развитие системы поддержки врачебных решений позволяет минимизировать рутину в действиях врача, а также обратить внимание на моменты, которые может не увидеть глаз или посчитать это несущественным фактором. Также это позволяет избежать повторного назначения на одну и ту же процедуру, а значит снижается нагрузка на систему здравоохранения.
Внедрение подобных решений стало возможным благодаря единой цифровой платформе в столичном здравоохранении, которая развивается совместно Комплексом социального развития Москвы и Департаментом информационных технологий.
