Почти каждая шестая медицинская организация в России (16%) уже внедрила решения на базе искусственного интеллекта. И этот тренд в ближайшем будущем будет набирать обороты. Об этом объявили на конференции Сбера по искусственному интеллекту AI Journey.
Также в ходе мероприятия была представлена разработка лаборатории по искусственному интеллекту (ИИ) Сбера - медицинское решение, которое моделирует состояние здоровья пациентов по данным их электронных медицинских карт. Специалисты банка адаптировали современную нейросетевую архитектуру Transformers для работы с последовательностями диагнозов пациентов. Данный подход позволил получить формальное представление медицинских профилей пациентов в виде эмбеддингов (embedding — вложение, числовой вектор признаков), полезных для множества научных и практических задач.
Это решение открывает возможности для моделирования треков дальнейшего развития состояний пациентов. Модель имеет потенциал применения и в страховом скоринге. С помощью данной модели удастся получить значимый прирост в точности оценки страховых рисков относительно традиционных методов, а это новые возможности для персонализации тарифов и сокращения издержек. Сейчас модель работает с историческим данными, следующим этапом будет обучение её работе в онлайне с данными, получаемыми от клиентов для принятия решения в момент обращения.
Роман Костылев, заместитель председателя Сибирского банка Сбербанка:
«Это уже не первое прорывное MedTech-решение Сбера и наших компаний-партнёров. Еще в 2020 году в самый разгар пандемии в семи больницах Кемеровской, Новосибирской, Томской областей и Красноярского края Сбер внедрил технологию по анализу при помощи искусственного интеллекта снимков компьютерной томографии, предоставив бесплатный доступ к своей ИИ-модели. Цифровизация системы здравоохранения является безусловным приоритетом развития ИИ-технологий, повышая качество оказания медицинской помощи и в конечном итоге сберегая жизни людей».
Научная работа опубликована в высокорейтинговом международном журнале IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. Текст публикации и исходный код выложены в открытый доступ.
