/13270819/i_800.jpg)
При согласовании медицинской услуги специалисту необходимо учитывать несколько факторов: соответствие назначения клиническим рекомендациям по конкретной нозологии, необходимость услуги для пациента, а также то, не дублирует ли она уже оказанную медицинскую помощь. Одна из особенностей этого процесса — большой объем медицинской информации. В рубрикаторе клинических рекомендаций Минздрава России опубликовано более 700 документов, которые регулярно актуализируются. При ручной работе специалисту необходимо найти в этом массиве нужную информацию и сопоставить ее с конкретным случаем. Скорость такого поиска в том числе зависит от опыта специалиста в соответствующей области медицины.
Для автоматизации этой части работы «Ингосстрах» сформировал базу знаний на основе клинических рекомендаций с использованием технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation) и разработал на собственной платформе IMAN ИИ-ассистента для специалистов медицинского блока.
Система получает информацию о жалобах пациента, диагнозе и возрасте, а также перечень назначенных медицинских услуг. На основе этих данных ассистент определяет релевантные положения клинических рекомендаций и формирует заключение с обоснованием возможности согласования услуги.
Таким образом, ИИ берет на себя значительную часть работы по поиску и анализу информации в больших массивах медицинской документации. При этом окончательное решение остается за врачом. Специалист получает от системы релевантные положения клинических рекомендаций и подготовленное обоснование, после чего самостоятельно оценивает возможность согласования медицинской услуги.
По данным «Ингосстраха», использование ИИ-ассистента позволяет в два раза сократить время, необходимое для поиска информации. Единая база знаний также помогает стандартизировать этот этап работы и обеспечивает единый подход к поиску медицинской информации.
Проект стал частью программы ИИ-трансформации департамента медицинского страхования «Ингосстраха». Один из ее принципов — использование ИИ как инструмента поддержки специалистов в процессах, где необходимо одновременно работать с большим объемом информации и сохранять экспертный контроль человека.
