• Как работает врачебная маршрутизация — рассказываем на примере приложения DOC+

      В каждом смартфоне есть датчики GPS, сенсоры и связь с интернетом — они резко снизили технологический порог для решения логистических задач. Сейчас мы сталкиваемся со сложными системами маршрутизации почти каждый день, даже если сами того не замечаем. С их помощью мы объезжаем пробки, заказываем такси, получаем доставку еды. У каждого из этих юзкейсов есть свои особенности — маршруты должны перестраиваться по мере обновления данных, водители — находить пассажиров, еда должна оставаться горячей.

      Перед нами в DOC+ также стояла задача маршрутизации — мы должны были гарантировать эффективность работы наших выездных врачей. Вот как мы её решили.

      Читать дальше →
      • +18
      • 2,2k
      • 2
    • Что умеют системы ИИ в медицине?

        Задачи, которые напрямую не связаны с лечением пациентов

        Современные системы искусственного интеллекта уже помогают врачам лечить пациентов. Например, компания HeartFlow, используя снимки КТ, компьютерное моделирование потоков крови и алгоритмы глубокого обучения, умеет строить 3D-карту сердца. Это дает докторам возможность точнее и быстрее диагностировать сердечные заболевания, снижая число необходимых инвазивных процедур на 80%.

        Однако ИИ находит применение и в областях, напрямую не связанных с лечением больного, но все равно влияющих на качество медицинского обслуживания. Об этих, в какой-то степени вспомогательных, но по-прежнему важных задачах, мы сегодня и хотим поговорить.

        Читать дальше →
        • +12
        • 4,1k
        • 5
      • Как устроены медицинские чат-боты — разбираемся на примере бота DOC+

          Сбор анамнеза — неотъемлемый этап осмотра пациента. Врач опрашивает больного о патологиях, оперативных вмешательствах, полученных травмах, течении заболевания. Часто он сам записывает информацию, которую сообщает ему больной, но иногда просит заполнить специальную анкету-опросник.

          Обычно сбор анамнеза занимает до 60% времени консультации и длится порядка 15 минут. Поэтому на Западе в связи с дороговизной рабочего времени врача существует практика, в рамках которой первичный доврачебный осмотр пациента проводят медсестры. Они заполняют специальные анкеты, на которые в дальнейшем опирается врач. Однако такой подход лишь перекладывает процесс сбора анамнеза с одного человека на другого.

          Поэтому сегодня разрабатываются и внедряются технологии на базе искусственного интеллекта в формате чат-ботов, которые сокращают время сбора анамнеза в несколько раз и снижают вероятность ошибки. Это экономит ресурсы поликлиники и «разгружает» медсестер и докторов, давая последним возможность глубже изучить симптомы заболевания и поставить более точный диагноз.

          О том, какие чат-бот решения уже существуют сегодня, что они умеют, и как устроен чат-бот DOC+, расскажем далее.

          Читать дальше →
          • +20
          • 8,4k
          • 8
        • Зачем нужна обработка естественного языка в медицине: современные задачи и вызовы

            Как пишут в The Huffington Post, 80% данных электронных медицинских карт хранится в неструктурированном виде — так называемом «текстовом пузыре». В текстовом виде хранятся не только данные ЭМК, но и большое количество другой медицинской информации — это научные статьи, клинические рекомендации, описание болезней и жалоб. И даже если данные в них частично структурированы, общепринятых форматов их хранения нет.

            Извлечь полезные знания из «текстового пузыря» проблематично — простейшие алгоритмы способны проверить документ на вхождение тех или иных слов или словосочетаний, однако этого оказывается недостаточно: врачу всегда важны подробности. Ему нужно не только знать о том, что у больного температура, но и понимать динамику: к примеру, «температура поднимается по вечерам до 39 и держится уже четвертый день».

            Помочь извлечь ценную информацию из медицинских текстов и электронных медкарт способны технологии обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Далее мы расскажем, как NLP-технологии упрощают работу врачей: поговорим про распознавание речи и текстов, наполненных медицинскими терминами, и помощь в принятии клинических решений.

            Читать дальше →
            • +24
            • 5,4k
            • 1
          • Как наладить контроль качества медицинских услуг: опыт команды DOC+

              В прошлом материале мы говорили о том, как электронные медицинские карты (ЭМК) упрощают работу врачей и жизнь пациентов. Благодаря ЭМК, больной может рассчитывать на совместную помощь всех специалистов, к которым он обращался, а врач получает возможность быстро составить полное представление о состоянии больного.

              У ЭМК есть еще один плюс: они помогают повысить качество медицинской помощи. Об этом сегодня и пойдет речь. Рассказываем, как реализуется контроль качества медицинских услуг в DOC+ и какую роль в этом процессе играют электронные карты.

              Читать дальше →
            • Как DOC+ перемещает бумажные архивы на планшеты и смартфоны

                Вспомните старую добрую регистратуру в ближайшей поликлинике. Страшно представить, сколько труда, сил и бумаги уходит на ее поддержание. И это при том, что бумажные архивы продолжают портиться и теряться.

                К счастью, у них есть цифровая альтернатива — электронные медицинские карты. В этой статье мы расскажем, как они меняют жизнь пациентов и врачей к лучшему и как мы используем их для совершенствования сервиса DOC+.


                Читать дальше →

              Самое читаемое