МОСКВА, 11 ноября. /ТАСС/. Российские исследователи создали ИИ-инструменты, которые автоматизируют перевод уже сформулированного врачом диагноза в корректный код Международной классификации болезней (МКБ). Это повысит качество сбора медицинской статистики и упростит оформление документов, сообщила пресс-служба Института искусственного интеллекта AIRI.
"Выставление МКБ-кодов, по сути, является административной работой, заниматься которой врач не обязан. Мы показали, что алгоритмы на корректном наборе данных легко справляются с этой задачей, и, соответственно, снимают избыточную нагрузку с медиков. Они могут стать точкой роста для информатизации и объективизации отечественной медицины", - отметил старший научный сотрудник AIRI Александр Нестеров, чьи слова приводит пресс-служба института.
Как объясняют исследователи, МКБ представляет собой один из самых важных нормативных документов, который раз в десять лет пересматривается под руководством Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ). Он используется врачами по всему миру при постановке диагнозов и сборе медицинской информации, которая впоследствии используется для систематизации данных и при проведении медицинских и статистических исследований.
В России врачи устанавливают МКБ-коды для диагнозов пациентов вручную, и зачастую это кодирование выполняет сопутствующую функцию по отношению к точной словесной формулировке диагноза. В результате этого в кодировании иногда возникают неточности, связанные с тем, что врачи не всегда точно помнят значение близких друг к другу кодов одного и того же заболевания, имеющих разные последствия для организма пациентов.
Специалисты из Института AIRI совместно с Центром практического искусственного интеллекта Сбера и Центром индустрии здоровья Сбербанка разработали подход, позволяющий использовать ИИ для автоматизации этой рутинной работы. Для этого они подготовили тщательно размеченный набор данных с МКБ-кодами и диагнозами, подготовленный при поддержке 15 врачей с разным уровнем квалификации, и обучили на его базе системы ИИ для автоматического кодирования и анализа диагнозов.
Последующие тесты показали, что система ИИ, обученная на автоматически размеченных кодах, значительно лучше справляется с диагностическими задачами, чем модель, обученная на кодах врачей. Внедрение такой системы поможет снять лишнюю административную нагрузку с врачей, будет способствовать составлению объективной статистики и развитию медицинских информационных систем, подытожили исследователи.
