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 основе 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 рискованная форма ишемической болезни сердца, к которой относятся острый инфаркт миокарда и нестабильная стенокардия. У пациентов, перенёсших ОКС, сохраняется высокий риск последующих сердечно-сосудистых осложнений: в течение четырёх 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 объёму 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 последовательно 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 заполнение регистра позволяет врачам быстрее получать данные о состоянии пациентов и снижает объём ручной работы. Раньше на обработку такой информации могли уходить несколько часов каждую неделю.

«На болезни системы кровообращения приходится 45% всей смертности. Пациенты, перенесшие острый коронарный синдром, нуждаются в особенно тщательном наблюдении. В настоящее время до 20% таких пациентов не охвачены ранним диспансерным наблюдением. Ведение автоматизированного регистра позволяет оперативно выявлять этих больных и инициировать их наблюдение, помимо этого, облегчает планирование визитов, определение объема обследований и своевременный отбор на интервенционные вмешательства, повышает эффективность телемедицинских консультаций в отдаленных регионах и формировать целевые группы для выездных специалистов», — комментируетСергей Проваторов, главный научный сотрудник лаборатории совершенствования оказания медицинской помощи больным с ИБС, НМИЦК имени Чазова.

«Первый и самый сложный этап в подобных проектах — подготовка данных. У многих компаний, в том числе медицинских организаций, такие данные есть, но их использование разработчиками невозможно без предварительного обезличивания. Наша система решает эту проблему, тем самым открывая новые возможности для применения искусственного интеллекта в науке и в социально значимых областях, таких как здравоохранение», — говорит Анна Лемякина, директор по национальным стратегическим проектам Яндекса.

В будущем участники проекта планируют создать такие регистры и в других регионах ЦФО, а также адаптировать систему для работы с другими заболеваниями, включая онкологические.