В России создали ИИ-помощника, который может автоматически интерпретировать результаты лабораторных исследований.

В России создали ИИ-помощника, который может автоматически интерпретировать результаты лабораторных исследований.

27.09.2025 03:31:31

Внедрение AI-помощника в сети лабораторий KDL

Обзор данных

KDL первой среди российских лабораторных сетей внедрила AI-помощника от «Сбера» для автоматической интерпретации лабораторных анализов. Новая система позволяет бесплатно получать подробные рекомендации к результатам анализов.

Интеграция ИИ-помощника основана на микросервисной архитектуре, где система состоит из отдельных независимых модулей: модерации, выявления экстренных ситуаций, интеграции с лабораторной информационной системой (ЛИС) и генерации ответов. Решение работает с учётом индивидуальных данных, включая пол, возраст пациента и референсные значения.

Дополнение экспертного анализа

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в интерпретацию лабораторных анализов может значительно улучшить доступность и скорость получения результатов для пациентов. Однако важно учитывать, что ИИ не заменяет профессиональную медицинскую консультацию, особенно в сложных или неоднозначных случаях.

Предварительные тесты ИИ-помощника на базе модели GigaChat показали высокую точность — 93%, что на 8% превышает результаты зарубежных аналогов. Это свидетельствует о потенциале отечественных разработок в области медицинских технологий.

Тем не менее, необходимо тщательно проверять алгоритмы ИИ, особенно в контексте медицинских решений, чтобы избежать ошибок, которые могут иметь серьёзные последствия для здоровья пациентов.

Выводы и рекомендации

Внедрение ИИ-помощников в медицинские процессы может разгрузить медицинский персонал и ускорить получение пациентами результатов анализов. Однако врачам по-прежнему необходимо тщательно проверять и интерпретировать результаты, особенно в сложных случаях.

Рекомендуется проводить дальнейшие исследования и тестирования ИИ-систем в различных медицинских учреждениях для оценки их эффективности и безопасности. Также важно разработать чёткие протоколы взаимодействия между ИИ-системами и врачами для обеспечения качественной медицинской помощи.

Сравнительный анализ

По сравнению с зарубежными аналогами, российский ИИ-помощник показал более высокую точность — 93% против 85%. Это подтверждает потенциал отечественных разработок в области медицинских технологий и их конкурентоспособность на международном уровне.

Однако необходимо учитывать, что результаты могут варьироваться в зависимости от специфики данных и алгоритмов. Поэтому важно продолжать исследования и тестирования для оптимизации систем ИИ в медицине.