Как стать автором
Обновить

Компания DOC+ временно не ведёт блог на Хабре

Сначала показывать

Как работает врачебная маршрутизация — рассказываем на примере приложения DOC+

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров3.4K
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 →
Всего голосов 20: ↑19 и ↓1+18
Комментарии2

Что умеют системы ИИ в медицине?

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров6.9K
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 →
Всего голосов 22: ↑17 и ↓5+12
Комментарии5

Как устроены медицинские чат-боты — разбираемся на примере бота DOC+

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров16K
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 →
Всего голосов 22: ↑21 и ↓1+20
Комментарии8

Зачем нужна обработка естественного языка в медицине: современные задачи и вызовы

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров8.2K
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 →
Всего голосов 24: ↑24 и ↓0+24
Комментарии1

Как наладить контроль качества медицинских услуг: опыт команды DOC+

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров7.1K
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 →
Всего голосов 21: ↑21 и ↓0+21
Комментарии23

Как DOC+ перемещает бумажные архивы на планшеты и смартфоны

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров7.4K
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 →
Всего голосов 11: ↑10 и ↓1+9
Комментарии15