Масштаб проблемы
Болезни системы кровообращения — главная причина смертности в России, на их долю приходится 45% всех летальных исходов. Острый коронарный синдром (ОКС) — собирательный термин, объединяющий острый инфаркт миокарда и нестабильную стенокардию, то есть неотложные состояния, при которых кровоснабжение сердечной мышцы критически нарушается. Пациенты, пережившие ОКС, остаются в зоне повышенного риска: в течение четырёх лет смертность в этой группе может достигать 20%.
Несмотря на высокий риск повторных осложнений, значительная часть таких пациентов выпадает из системы диспансерного наблюдения. По оценкам специалистов НМИЦК, до 20% пациентов, перенёсших ОКС, не охвачены ранним плановым наблюдением — именно в тот период, когда оно наиболее критично. Ключевое препятствие — трудоёмкость ручного ведения реестров: врачи тратили несколько часов каждую неделю на внесение и обновление данных из бумажных и электронных медицинских документов.
Архитектура системы
Итоговое решение проектировали и реализовывали специалисты Центра технологий для общества «Яндекса»; прототип был создан студентами образовательной платформы «Яндекс Практикум». Обработка каждого документа проходит в три последовательных этапа с поочерёдным использованием двух языковых моделей — YandexGPT Lite и Alice AI LLM, доступных на платформе Yandex AI Studio.
На первом этапе система полностью обезличивает документы: удаляет или заменяет персональные данные, сохраняя при этом связь между документами одного пациента через уникальные идентификаторы. Это ключевое техническое решение, обеспечивающее соответствие требованиям федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных»: сведения, позволяющие установить личность, не покидают контур медицинских организаций. Модели поддерживают как локальное развёртывание, так и облачный режим; в облачной конфигурации логирование запросов отключено.
На втором этапе ИИ извлекает из обезличенных документов более 90 текстовых параметров, необходимых для наблюдения за пациентами с ОКС. Система распознаёт медицинские термины, аббревиатуры, латинские наименования препаратов и другие специфические особенности клинического текста. В перечень параметров входят: основной и сопутствующие диагнозы, результаты инструментальных и лабораторных обследований, данные осмотров, анамнез заболевания, сведения о хирургическом и фармакологическом лечении. На третьем этапе структурированные данные автоматически передаются в аналитический модуль для мониторинга и визуализации — без какого-либо ручного ввода со стороны персонала.
Пилот в Тульской области
Тульская область стала первым регионом внедрения: здесь накоплен большой массив данных по ОКС и достаточно высокий уровень готовности региональной кардиологической службы. В систему загружено более 13 тыс. медицинских документов пациентов, выписанных после стационарного лечения в больницах области за последние пять лет. Объединённый регистр позволяет врачам оперативно получать актуальную информацию о состоянии конкретных пациентов и принимать решения о дальнейшей терапии без затяжного поиска по разрозненным архивам.
«На болезни системы кровообращения приходится 45% всей смертности. Пациенты, перенёсшие острый коронарный синдром, нуждаются в особенно тщательном наблюдении. В настоящее время до 20% таких пациентов не охвачены ранним диспансерным наблюдением. Ведение автоматизированного регистра позволяет оперативно выявлять этих больных и инициировать их наблюдение, помимо этого — облегчает планирование визитов, определение объёма обследований и своевременный отбор на интервенционные вмешательства, повышает эффективность телемедицинских консультаций в отдалённых регионах и формирование целевых групп для выездных специалистов», — сказал Сергей Проваторов, главный научный сотрудник лаборатории совершенствования оказания медицинской помощи больным с ИБС, НМИЦК имени Чазова.
«Первый и самый сложный этап в подобных проектах — подготовка данных. У многих компаний, в том числе медицинских организаций, такие данные есть, но их использование разработчиками невозможно без предварительного обезличивания. Наша система решает эту проблему, тем самым открывая новые возможности для применения искусственного интеллекта в науке и в социально значимых областях, таких как здравоохранение», — добавила Анна Лемякина, директор по национальным стратегическим проектам «Яндекса».
Дальнейшее развитие
Участники проекта планируют тиражировать регистр в других регионах Центрального федерального округа. Параллельно рассматривается адаптация системы для работы с другими нозологиями — в том числе онкологическими заболеваниями. По словам представителей «Яндекса», подход к обезличиванию и структурированию клинических данных, отработанный на кардиологическом регистре, может быть перенесён в другие медицинские направления без принципиальных архитектурных изменений.
