Среда, 1 октября 2025
  • Главная
  • Новости
    • Новости медицины и фармации
    • Пресс-релизы
    • Добавить новость/пресс-релиз
  • Документы
    • Госреестр ЛС
    • Госреестр предельных отпускных цен
    • Нормативная документация
      • Общие положения
      • Управление в сфере здравоохранения
      • Медицинское страхование
      • Медицинские учреждения
      • Медицинские и фармацевтические работники
      • Бухгалтерский учет и отчетность
      • Медицинская документация Учет и отчетность
      • Обеспечение населения лекарственными средствами и изделиями медицинского назначения
      • Медицинская деятельность
      • Санитарно-эпидемиологическое благополучие населения
      • Ветеринария
    • Госреестр медизделий
    • Реестр разрешений на КИ медизделий
    • Реестр уведомлений о деятельности в обращении медизделий
    • Разрешения на ввоз медизделий
    • Изъятие ЛС
    • МКБ-10
  • Магазин
    • Медицина
    • Фармация
    • Биология, биохимия
    • Химия
  • Контакты
  • Вход
Recipe.Ru
  • Главная
  • Новости
    • Новости медицины и фармации
    • Пресс-релизы
    • Добавить новость/пресс-релиз
  • Документы
    • Госреестр ЛС
    • Госреестр предельных отпускных цен
    • Нормативная документация
      • Общие положения
      • Управление в сфере здравоохранения
      • Медицинское страхование
      • Медицинские учреждения
      • Медицинские и фармацевтические работники
      • Бухгалтерский учет и отчетность
      • Медицинская документация Учет и отчетность
      • Обеспечение населения лекарственными средствами и изделиями медицинского назначения
      • Медицинская деятельность
      • Санитарно-эпидемиологическое благополучие населения
      • Ветеринария
    • Госреестр медизделий
    • Реестр разрешений на КИ медизделий
    • Реестр уведомлений о деятельности в обращении медизделий
    • Разрешения на ввоз медизделий
    • Изъятие ЛС
    • МКБ-10
  • Магазин
    • Медицина
    • Фармация
    • Биология, биохимия
    • Химия
  • Контакты
Корзина / 0 ₽

Корзина пуста.

Нет результата
Просмотреть все результаты
Recipe.Ru
  • Главная
  • Новости
    • Новости медицины и фармации
    • Пресс-релизы
    • Добавить новость/пресс-релиз
  • Документы
    • Госреестр ЛС
    • Госреестр предельных отпускных цен
    • Нормативная документация
      • Общие положения
      • Управление в сфере здравоохранения
      • Медицинское страхование
      • Медицинские учреждения
      • Медицинские и фармацевтические работники
      • Бухгалтерский учет и отчетность
      • Медицинская документация Учет и отчетность
      • Обеспечение населения лекарственными средствами и изделиями медицинского назначения
      • Медицинская деятельность
      • Санитарно-эпидемиологическое благополучие населения
      • Ветеринария
    • Госреестр медизделий
    • Реестр разрешений на КИ медизделий
    • Реестр уведомлений о деятельности в обращении медизделий
    • Разрешения на ввоз медизделий
    • Изъятие ЛС
    • МКБ-10
  • Магазин
    • Медицина
    • Фармация
    • Биология, биохимия
    • Химия
  • Контакты
Корзина / 0 ₽

Корзина пуста.

Нет результата
Просмотреть все результаты
Recipe.Ru
Нет результата
Просмотреть все результаты
Главная Новости Новости медицины и фармации

В Южной Корее представили ИИ для обезличивания медзаписей с точностью 95%

10.09.2025
в Новости медицины и фармации


Модель показала высокую надежность: почти в 95 случаях из 100 она корректно находит и скрывает персональные данные, не искажая медицинский контент. Для сравнения: на тестах система обработала тысячу строк медицинских записей за 106 секунд – примерно в 3–4 раза быстрее, чем популярные большие языковые модели, такие как Llama3 (разработка компании Meta, признанной экстремистской и запрещенной в РФ) и EEVE (южнокорейская модель).


Несмотря на то что KLUE-BERT содержит всего 110 млн параметров – в десятки раз меньше, чем у Llama3 и EEVE, именно эта модель показала лучшие результаты. При тестировании на тысяче примеров она выдала более 580 точных совпадений с контрольным набором данных, тогда как Llama3 – 366, а EEVE – 327.


Для обучения использовался массив из 611 тысяч строк выписок пациентов медцентра Asan, дополненный почти 20 тысячами синтетически созданных предложений. Такой подход повысил устойчивость алгоритма к разнородным данным и позволил системе корректно классифицировать более 200 категорий личной информации: от имен пациентов и врачей до дат, названий организаций и географических объектов.


Разработчики подчеркивают, что решение не требует облачных сервисов и может устанавливаться локально на стандартное больничное оборудование через интерфейс Gradio. Это важно для соответствия южнокорейскому закону о защите персональных данных (PIPA) и поправкам к «Трем законам о данных», регулирующим работу с обезличенной медицинской информацией. Параллельно исследователи совместно с Министерством здравоохранения и социального обеспечения страны готовят внедрение FHIR-шаблонов – международного стандарта обмена медданными, который задает единый формат для хранения и передачи информации между клиниками.


Ежедневно в медцентре Asan фиксируется около 12 тысяч амбулаторных визитов и 2,6 тысячи госпитализаций, генерирующих большие объемы ЭМК. По оценке авторов, новая система позволит обрабатывать такие данные в реальном времени, снижая затраты на подготовку массивов для исследований и упрощая сотрудничество медцентров, университетов и фарминдустрии.


Ранее исследователи из Вашингтонского университета в Сент-Луисе и Мичиганского университета совместно с коллегами из Китая предложили использовать для обучения алгоритмов не только данные пациентов, но и цифровые следы взаимодействия врачей с ЭМК – от кликов и переходов по разделам до реакции на уведомления. В крупном исследовании такой метод позволил повысить точность прогноза выписки с AUC 0,86 до 0,92 (параметр, на основании которого осуществляется клиническая оценка сервисов) и снизить внутрибольничную смертность на 35,6%. По мнению авторов, сочетание поведенческих сигналов с клиническими данными делает ИИ в медицине более контекстным и приближенным к реальной практике.


Модель показала высокую надежность: почти в 95 случаях из 100 она корректно находит и скрывает персональные данные, не искажая медицинский контент. Для сравнения: на тестах система обработала тысячу строк медицинских записей за 106 секунд – примерно в 3–4 раза быстрее, чем популярные большие языковые модели, такие как Llama3 (разработка компании Meta, признанной экстремистской и запрещенной в РФ) и EEVE (южнокорейская модель).


Несмотря на то что KLUE-BERT содержит всего 110 млн параметров – в десятки раз меньше, чем у Llama3 и EEVE, именно эта модель показала лучшие результаты. При тестировании на тысяче примеров она выдала более 580 точных совпадений с контрольным набором данных, тогда как Llama3 – 366, а EEVE – 327.


Для обучения использовался массив из 611 тысяч строк выписок пациентов медцентра Asan, дополненный почти 20 тысячами синтетически созданных предложений. Такой подход повысил устойчивость алгоритма к разнородным данным и позволил системе корректно классифицировать более 200 категорий личной информации: от имен пациентов и врачей до дат, названий организаций и географических объектов.


Разработчики подчеркивают, что решение не требует облачных сервисов и может устанавливаться локально на стандартное больничное оборудование через интерфейс Gradio. Это важно для соответствия южнокорейскому закону о защите персональных данных (PIPA) и поправкам к «Трем законам о данных», регулирующим работу с обезличенной медицинской информацией. Параллельно исследователи совместно с Министерством здравоохранения и социального обеспечения страны готовят внедрение FHIR-шаблонов – международного стандарта обмена медданными, который задает единый формат для хранения и передачи информации между клиниками.


Ежедневно в медцентре Asan фиксируется около 12 тысяч амбулаторных визитов и 2,6 тысячи госпитализаций, генерирующих большие объемы ЭМК. По оценке авторов, новая система позволит обрабатывать такие данные в реальном времени, снижая затраты на подготовку массивов для исследований и упрощая сотрудничество медцентров, университетов и фарминдустрии.


Ранее исследователи из Вашингтонского университета в Сент-Луисе и Мичиганского университета совместно с коллегами из Китая предложили использовать для обучения алгоритмов не только данные пациентов, но и цифровые следы взаимодействия врачей с ЭМК – от кликов и переходов по разделам до реакции на уведомления. В крупном исследовании такой метод позволил повысить точность прогноза выписки с AUC 0,86 до 0,92 (параметр, на основании которого осуществляется клиническая оценка сервисов) и снизить внутрибольничную смертность на 35,6%. По мнению авторов, сочетание поведенческих сигналов с клиническими данными делает ИИ в медицине более контекстным и приближенным к реальной практике.

Пред.

Судмедэксперта, которого приговорили к 7,5 годам колонии за продажу данных об умерших на 625 тысяч рублей, оправдали

След.

Novartis приобретает компанию Tourmaline Bio за 1,4 млрд долларов США

СвязанныеСообщения

В здравоохранении Владимира за год стало на 643 врача меньше
В России

В здравоохранении Владимира за год стало на 643 врача меньше

01.10.2025
И.о. ректора Казанского ГМУ стала главный внештатный терапевт Татарстана
Новости медицины и фармации

И.о. ректора Казанского ГМУ стала главный внештатный терапевт Татарстана

01.10.2025
Takeda продает завод в Ярославле
Новости медицины и фармации

Takeda продает завод в Ярославле

01.10.2025
След.
Novartis приобретает компанию Tourmaline Bio за 1,4 млрд долларов США

Novartis приобретает компанию Tourmaline Bio за 1,4 млрд долларов США

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Товары

  • Biochemistry Books 5 Biochemistry Books 5 342 ₽
  • Основные принципы артроскопии Основные принципы артроскопии 342 ₽
  • Blood Principles and Practice of Hematology 2nd Edition Blood Principles and Practice of Hematology 2nd Edition 274 ₽
  • Parent Project Muscular Dystrophy Option for Care & Management Parent Project Muscular Dystrophy Option for Care & Management 684 ₽

Товары

  • Энциклопедия Анатомии 2000 Энциклопедия Анатомии 2000 479 ₽
  • Textbook of Neonatal Resuscitation Textbook of Neonatal Resuscitation 342 ₽
  • Biophysics Books 3 Biophysics Books 3 342 ₽
  • A manual of acupuncture A manual of acupuncture 342 ₽
  • Самомассаж Самомассаж 342 ₽

Метки

AstraZeneca FDA RNC Pharma Алексей Водовозов ВОЗ Вакцина Заметки врача Лекарства Минздрав Москва Подкасты Производство Слушать подкасты бесплатно онлайн ФАС вакцинация вакцинация от коронавирусной инфекции видеолекции дети исследование исследования клинические исследования книги для врачей коронавирус коронавирус 2019 коронавирус 2021 коронавирусная инфекция мероприятия новости Remedium новости медицины онкология опрос подкаст продажи разработка рак регистрация рост рынок лекарств сделка слушать подкаст онлайн статьи для врачей сша фармацевтика фармация фармрынок РФ

Свежие записи

  • В здравоохранении Владимира за год стало на 643 врача меньше
  • И.о. ректора Казанского ГМУ стала главный внештатный терапевт Татарстана
  • Takeda продает завод в Ярославле
  • Takeda нашла покупателя для ярославского производственного актива
  • В десятке самых быстрорастущих брендов на российском розничном рынке представлен всего один безрецептурный препарат
  • О нас
  • Реклама
  • Политика конфиденциальности
  • Контакты

© 1999 - 2022 Recipe.Ru - фармацевтический информационный сайт.

Добро пожаловать!

Войдите в свой аккаунт ниже

Забыли пароль?

Восстановите ваш пароль

Пожалуйста, введите ваше имя пользователя или адрес электронной почты, чтобы сбросить пароль.

Вход
Нет результата
Просмотреть все результаты
  • Главная
  • Новости
    • Новости медицины и фармации
    • Пресс-релизы
    • Добавить новость/пресс-релиз
  • Документы
    • Госреестр ЛС
    • Госреестр предельных отпускных цен
    • Нормативная документация
      • Общие положения
      • Управление в сфере здравоохранения
      • Медицинское страхование
      • Медицинские учреждения
      • Медицинские и фармацевтические работники
      • Бухгалтерский учет и отчетность
      • Медицинская документация Учет и отчетность
      • Обеспечение населения лекарственными средствами и изделиями медицинского назначения
      • Медицинская деятельность
      • Санитарно-эпидемиологическое благополучие населения
      • Ветеринария
    • Госреестр медизделий
    • Реестр разрешений на КИ медизделий
    • Реестр уведомлений о деятельности в обращении медизделий
    • Разрешения на ввоз медизделий
    • Изъятие ЛС
    • МКБ-10
  • Магазин
    • Медицина
    • Фармация
    • Биология, биохимия
    • Химия
  • Контакты

© 1999 - 2022 Recipe.Ru - фармацевтический информационный сайт.

Go to mobile version