Эксперты ООН наградили московский проект по раннему выявлению риска сердечно-сосудистых заболеваний с помощью генеративного искусственного интеллекта. Презентация разработки состоялась в Женеве в рамках первого Глобального диалога ООН по управлению ИИ и саммита «ИИ во благо».
Заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова сообщила, что эксперты ООН высоко оценили опыт столицы по внедрению цифровых технологий в медицину и выразили готовность к дальнейшему сотрудничеству.
По ее словам, Москва выстраивает комплексную систему применения искусственного интеллекта в здравоохранении — от разработки технологий и их использования в клинической практике до постоянной оценки эффективности. Одним из таких решений стала система раннего выявления сердечно-сосудистых рисков.
Нейросеть обучили на обезличенных медицинских данных пациентов, перенесших инфаркты и инсульты. Система автоматически определяет людей с высокой вероятностью развития таких состояний в течение ближайших двух лет. На этой основе сформирован постоянно обновляемый регистр, в который входят около 100 тысяч человек. Ежемесячно в него добавляется примерно пять тысяч пациентов.
Система анализирует медицинские данные пациентов, включая полноту обследований, качество терапии и текущее состояние здоровья. На основании полученной информации в единой медицинской информационно-аналитической системе для участкового врача автоматически формируется персональный сигнальный лист с выявленными рисками и рекомендациями по лечению и дальнейшему наблюдению.
Информация в листе обновляется после каждой новой записи на прием, вызова скорой помощи или госпитализации. С 2025 года система работает во всех взрослых поликлиниках Москвы.
В ходе поездки в Женеву делегация правительства Москвы также представила представителям Всемирной организации здравоохранения опыт развития ЕМИАС, платформы «МосМедИИ», технологий компьютерного зрения и генеративного искусственного интеллекта. Отдельное внимание уделили подходам столицы к оценке и мониторингу качества медицинских ИИ-систем.
В частности, специалисты Центра диагностики и телемедицины разработали матрицу зрелости ИИ-сервисов. Она позволяет оценивать технологии по клиническим и техническим параметрам, сопоставлять различные решения и отслеживать изменение качества их работы.
По итогам встречи представители ВОЗ предложили рассмотреть возможность включения московского Центра диагностики и телемедицины в международный консорциум, объединяющий около 20 университетов и исследовательских организаций. Также столичных специалистов могут привлечь к работе организации, специализирующейся на компьютерном зрении.
В Москве технологии компьютерного зрения применяются в медицине более шести лет. Более 70 ИИ-сервисов помогают врачам анализировать лучевые исследования, включая КТ, МРТ и рентгенографию.
Представители ВОЗ также высоко оценили московский подход к оценке и мониторингу медицинских ИИ-систем и выразили заинтересованность в дальнейшем сотрудничестве со столичными специалистами.
Кроме того, на встрече в штаб-квартире ВОЗ стороны договорились о сертификации московских клиник по системе HIMSS. Этот стандарт позволяет оценивать уровень цифровой зрелости медицинских учреждений и эффективность интеграции цифровых технологий в клиническую практику. Наивысшие оценки по нему получают наиболее передовые медицинские организации мира.
Москва занимается цифровизацией системы здравоохранения более 10 лет. Основой этого процесса стала единая цифровая платформа, которую совместно развивают комплекс социального развития Москвы и столичный Департамент информационных технологий. Она обеспечивает персонифицированное ведение пациента на всех этапах медицинской помощи — от постановки диагноза и лечения до последующего наблюдения.
Подробнее о развитии столицы и проектах в сфере здравоохранения можно узнать в специальном проекте на портале mos.ru. В разделе «Здравоохранение» представлены материалы о реконструкции городских поликлиник и стационаров, а также внедрении цифровых сервисов и технологий на основе искусственного интеллекта.
Подписывайтесь на АиФ в  MAX
|
