Искусственный интеллект: врачи без очередей — ключ к здоровью в Казахстане

В Казахстане разрабатывается инновационная система на основе искусственного интеллекта, которая призвана оптимизировать процесс заполнения медицинских карт и, как следствие, сократить очереди к врачам. Эта инициатива была представлена на правительственном заседании.

Проблема в здравоохранении

Разработчики системы подчеркивают, что в крупных городах врачи тратят более 40% времени на оформление документации во время приёма пациентов. В результате, ожидание консультации у узких специалистов может занимать до семи дней.

Нехватка кадров и высокая нагрузка приводят к выгоранию врачей, что, в свою очередь, увеличивает риск ошибок в лечении и снижает качество взаимодействия с пациентами. Это может негативно сказаться на своевременности диагностики и привести к осложнениям.

Предложенное решение

Руководитель проекта, Султан Джумабаев, рассказал о созданной системе, которая фиксирует разговоры врачей с пациентами, распознаёт речь и преобразует её в структурированные медицинские данные. Эти данные автоматически вносятся в медицинские карты, включая ключевые разделы.

"Система формирует предварительный диагноз, предлагает оптимальные схемы лечения и назначения на основе протоколов", — отметил Джумабаев.

По его словам, система позволяет сократить время, затрачиваемое на ведение документации, на 50%, что дает врачам возможность уделить больше внимания пациентам и увеличить количество принимаемых больных.

Результаты тестирования

На данный момент система уже прошла тестирование в 38 клиниках в четырёх регионах страны, и ей пользуются 52 врача в государственных и частных медучреждениях.

"Мы смогли вернуть врачам в среднем 30 минут из их шестичасового рабочего дня. Система учитывает историю болезни и адаптирует лечение под конкретные случаи, однако окончательное решение всегда остаётся за врачом", — добавил Джумабаев.

Для дальнейшего развития проекта команда обращается к Министерству здравоохранения с просьбой о доступе к анонимизированным медицинским данным пациентов, исключая информацию, позволяющую идентифицировать личность.