НМИЦ Чазова начал отслеживать риски сердечно‑сосудистых заболеваний с помощью ИИ от Яндекса
ФГБУ «НМИЦК им. ак. Е.И. Чазова» Минздрава России при поддержке Центра технологий для общества Яндекса запустил цифровой регистр пациентов, перенесших острый коронарный синдром (ОКС), с автоматическим заполнением данных. Система на базе искусственного интеллекта анализирует медицинские документы, помогает отслеживать пациентов высокого риска и ускоряет принятие решений о дальнейшей терапии. Ранее эти данные обрабатывались вручную. Теперь на эту задачу уходит несколько минут вместо часов.
Болезни системы кровообращения являются основной причиной смертности в России. Острый коронарный синдром — наиболее рисковая форма ишемической болезни сердца, к которой относятся острый инфаркт миокарда и нестабильная стенокардия. У пациентов, перенесших ОКС, сохраняется высокий риск последующих сердечно-сосудистых осложнений: в течение четырех лет смертность в этой группе может достигать 20%.
Новый регистр объединяет данные пациентов с ОКС, выписанных после стационарного лечения в больницах Тульской области за последние пять лет. Тульскую область выбрали в качестве пилотного региона благодаря большому объему накопленных данных по ОКС и высокому уровню подготовки региональной кардиологической службы. В систему загрузили более 13 тысяч медицинских документов.
Архитектуру и итоговую реализацию решения разработали специалисты Центра технологий для общества Яндекса. Прототип системы создали студенты Яндекс Практикума.
Система автоматически обрабатывает данные в три этапа и поочередно использует две модели: YandexGPT Lite и Alice AI LLM, доступные на платформе Yandex AI Studio. Сначала ИИ полностью обезличивает документы — удаляет или изменяет персональные данные, сохраняя при этом связь между документами одного пациента с помощью уникальных идентификаторов. Это позволяет соблюдать требования 152-ФЗ: персональные данные не покидают контур медицинских организаций. Модели могут работать как локально, так и в облаке, при этом в облачной версии отключено логирование запросов.
После обезличивания система автоматически извлекает из документов более 90 текстовых параметров, необходимых для наблюдения за пациентами с ОКС. Она распознает медицинские термины, аббревиатуры, латинские названия и другие особенности текста. Среди них — диагноз, сопутствующие заболевания, результаты обследований, данные осмотров, история заболевания, информация об оперативном и фармакологическом лечении. Затем эти данные автоматически передаются в аналитическую систему для мониторинга и визуализации.
Автоматическое пополнение регистра позволяет врачам быстрее получать данные о состоянии пациентов и снижает объем ручной работы. Раньше на обработку такой информации могли уходить несколько часов каждую неделю.
В будущем участники проекта планируют создать такие регистры и в других регионах ЦФО, а также адаптировать систему для работы с другими заболеваниями, включая онкологические.
