Специалисты Института наук и инженерии вычислений (ICIC, CONICET–UNS) разработали инструмент на основе искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет выявлять и отслеживать пациентов с множественными хроническими заболеваниями в больничной среде.
Цель, по их словам, — улучшить клиническое управление и медицинское наблюдение за этой группой пациентов, которые требуют комплексного и непрерывного во времени ухода. Инициатива возникла из конкретной потребности государственных больниц: иметь механизмы для интеграции медицинской информации людей с различными хроническими патологиями, в настоящее время разбросанной по разным реестрам и изложенной естественным языком в электронных медицинских картах.
В CONICET объяснили, что команда ICIC, состоящая из специалистов в области искусственного интеллекта, науки о данных и вычислительной техники, работала вместе с медицинскими работниками и техниками из муниципальной острой больницы «Леонидас Лусеро» в Байя-Бланка (HMABB), чтобы разработать систему, способную автоматически обрабатывать и анализировать большие объемы клинической информации, облегчая выявление пациентов с множественными патологиями и анализ их состояния здоровья.
Разработка основана на двух основных методах: ECO (Сущности и онтологические знания) и CML (Классификатор языковой модели), которые сочетают техники обработки естественного языка со стандартизированной медицинской терминологией (МКБ-10), что позволяет извлекать релевантную информацию из медицинских карт, классифицировать диагнозы и анализировать взаимосвязи между заболеваниями.
Кроме того, в проект вошли поисковая система и интерактивная среда визуализации, с помощью которых можно представить ассоциации между патологиями, выявить группы риска и разработать персонализированные стратегии ухода. Эти инструменты анализа и визуализации, работающие исключительно с обезличенными данными для обеспечения конфиденциальности информации, облегчают интерпретацию результатов медицинским персоналом, улучшая принятие клинических решений.
Густаво Пинеро, руководитель отдела телемедицины HMABB, подчеркнул значение сотрудничества: «Этот инструмент представляет конкретный шаг к комплексному и эффективному управлению пациентами с хроническими заболеваниями. Он позволяет нам лучше анализировать клиническую информацию, визуализировать взаимосвязи, которые часто невидимы в повседневной практике, и что позволит планировать более точные вмешательства и приоритизировать сложные случаи. Взаимодействие с CONICET было ключевым для переноса научных знаний в сферу практической помощи».
В будущем этот опыт может быть распространен и на другие центры общественного здравоохранения для перехода к национальной модели интеллектуальной медицинской карты. Его внедрение поможет оптимизировать использование ресурсов, сократить ошибки регистрации и диагностики и улучшить медицинское наблюдение в условиях высокой нагрузки.
