О проекте
Команда Globus IT разработала ИИ-ассистента, который помогает врачам быстрее и точнее принимать клинические решения. Решение создано на базе большой языковой модели (LLM) и встроено прямо в медицинскую информационную систему (МИС), чтобы поддерживать врача в процессе диагностики и назначения обследований - без лишних действий и без отрыва от пациента.Главная цель проекта - повысить качество диагностики и снизить риск того, что редкие или сопутствующие заболевания останутся незамеченными.
Задача
Работа врача - это непрерывный поток данных: жалобы пациентов, результаты анализов, история болезней, заключения специалистов. В такой динамике легко упустить мелкую, но критически важную деталь.Перед командой Globus IT стояла задача создать ИИ-ассистента, который:
- автоматически анализирует клинические данные;
- предлагает список возможных диагнозов и рекомендации по дополнительным обследованиям;
- полностью встраивается в МИС и не требует менять привычный рабочий процесс;
- обеспечивает безопасность, конфиденциальность и надежность на каждом этапе.
Реализация
Чтобы ИИ-ассистент был действительно полезным, мы построили модульную архитектуру и выделили пять ключевых функциональных блоков:
- Инициализация и работа сессий
Ассистент активируется при открытии карточки пациента и «следует» за действиями врача, формируя актуальный клинический контекст - Обогащение данных
Система автоматически подбирает все относящиеся к кейсу документы - сканы, выписки, результаты лабораторных исследований - и приводит их к единому формату - Обезличивание и структурирование
Персональные данные удаляются, а клиническая информация сортируется по медицинским категориям для дальнейшего анализа - Интеграция с LLM
Подготовленный контекст отправляется в языковую модель, которая формирует список вероятных диагнозов и рекомендации по следующему шагу - Возврат результата
Готовая подсказка автоматически появляется в интерфейсе МИС. Если данных недостаточно, ассистент честно предупреждает об этом
Результат
- Создан и внедрен ИИ-ассистент, который органично вписан в процесс приема пациента
- Поддерживается обработка до 15 медицинских файлов за одну сессию
- Врачи получают рекомендации всего через несколько минут
- Система корректно оценивает неполноту данных и сообщает об этом пользователю
- Реализована отказоустойчивая архитектура с логированием, очередями и fallback-сценариями
Технологии
Python
PostgreSQL
Цитаты
Екатерина Калинина Менеджер проекта
Мы стремились не просто внедрить нейросеть, а органично встроить ее в привычный клинический процесс. Благодаря тесному взаимодействию с врачами и гибкому подходу к архитектуре, нам удалось создать инструмент, который экономит время и повышает качество диагностики.
