Воскресенье, 26 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

ИИ в здравоохранении. Дайджест Vademecum за 20
Новости медицины и фармации

ИИ в здравоохранении. Дайджест Vademecum за 20

25.10.2025
«Моторика» вывела на рынок новый инновационный протез
Новости медицины и фармации

«Моторика» вывела на рынок новый инновационный протез

24.10.2025
«Лидер исследований в здравоохранении 2025»: прием заявок продолжается
Новости медицины и фармации

«Лидер исследований в здравоохранении 2025»: прием заявок продолжается

24.10.2025
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

  • Медицинская микробиология, вирусология и иммунология. В 2 томах Медицинская микробиология, вирусология и иммунология. В 2 томах 342 ₽
  • Diagnosis-Specific Orthopedic Management of the Upper Cervical S Diagnosis-Specific Orthopedic Management of the Upper Cervical S 616 ₽
  • Home Chiropractic handbook video Home Chiropractic handbook video 684 ₽
  • PediaStat PediaStat 342 ₽

Товары

  • Anatomy and Physiology Review Anatomy and Physiology Review 205 ₽
  • ACR Learning File Chest ACR Learning File Chest 342 ₽
  • Biophysics Books 3 Biophysics Books 3 342 ₽
  • Atlas of Peripheral Nerve Blocks and Anatomy for Orthopedic Anes Atlas of Peripheral Nerve Blocks and Anatomy for Orthopedic Anes 684 ₽
  • The Cochrane Library 2008 issue 4 5 CD The Cochrane Library 2008 issue 4 5 CD 1,027 ₽

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

  • ИИ в здравоохранении. Дайджест Vademecum за 20
  • «Моторика» вывела на рынок новый инновационный протез
  • «Лидер исследований в здравоохранении 2025»: прием заявок продолжается
  • «АРТСЕЛЛЕНС» получил лицензию Минпромторга на полный цикл производства лекарств в Москве
  • «Покупка как обезболивающее»: почему осенью обостряется шопоголизм и как ему противостоять
  • 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