Ученые НГУ разработали прототип системы поддержки врачебных решений «Доктор Пирогов». Гибридный ИИ анализирует симптомы и данные пациента, чтобы предложить список диагнозов, рекомендации по лечению и обследованиям.
Ученые Новосибирского государственного университета разработали прототип первой в России системы поддержки принятия врачебных решений — «Доктор Пирогов». В основе системы лежит гибридный подход, сочетающий нейронные сети для анализа данных и семантические сети для понимания смысла и логических связей. Это обеспечивает интерпретируемость и обоснованность рекомендаций системы.
На текущем этапе «Доктор Пирогов» содержит информацию о 250 основных заболеваниях, а его база продолжает расширяться и верифицироваться. Система объединяет знания по 20 врачебным специальностям, включая терапию, кардиологию, педиатрию и онкологию, что позволяет использовать ее как универсальный инструмент для врачей общей практики, скорой помощи или узких специалистов.
Основная задача системы — снизить рутинную нагрузку на врача и сократить время приема без потери качества. «Доктор Пирогов» проводит интерактивный опрос пациента, анализирует жалобы, историю болезни, результаты лабораторных и инструментальных исследований. На выходе система формирует список вероятных диагнозов с патофизиологическим обоснованием, перечень необходимых дополнительных обследований, рекомендации по терапии с учетом лекарственных взаимодействий и персонализированные профилактические меры.
Особенно полезной система может стать в сельской местности и удаленных регионах, где ощущается нехватка узких специалистов. Она окажет консультационную поддержку фельдшерам и врачам, поможет в анализе сложных клинических данных и эффективной маршрутизации пациентов. При этом разработчики подчеркивают, что «Доктор Пирогов» является помощником, а не заменой врача. Окончательное решение о тактике лечения всегда остается за медицинским работником.
Семантическая сеть, лежащая в основе системы, создавалась учеными НГУ и ИЦИГ СО РАН в течение десяти лет. Для ее построения была проанализирована информация из 50 миллионов научных публикаций, что потребовало применения методов искусственного интеллекта. В результате была построена сеть, устанавливающая около 40 тысяч взаимосвязей между генами, симптомами и заболеваниями.
В настоящее время функции прототипа успешно отработаны. Клинические испытания системы начнутся в следующем году.