Компания из Уфы научила искусственный интеллект выбирать лекарства для больных

© РИА Новости. Алексей Куденко

6 декабря. Interfax-Russia.ru - Программисты уфимской компании получили в рамках нацпроекта проекта "Цифровые технологии" грант в 20 млн рублей на развитие созданной ими интеллектуальной системы выбора лекарственной терапии пациентам с почечной недостаточностью, сообщила пресс-служба Министерства цифрового развития госуправления Башкирии.

Отмечается, что в настоящее время система апробируется в сети гемодиализных клиник, и в будущем может использоваться в медицинских центрах, пациенты которых находятся под постоянным наблюдением врача в течение длительного времени. В первую очередь, это больные на гемодиализе, с сахарным диабетом, сердечно-сосудистыми и онкозаболеваниями.

В основе проекта - обучение искусственного интеллекта, "подключенного" к информационной базе клиники о пациентах и анализах. Изучив медицинские "прецеденты", система определила 57 факторов, влияющих на выбор лекарств для больного.

"Мировая практика показывает, что половина назначений, которые делают врачи, неэффективно или избыточно. Применение искусственного интеллекта позволяет сократить количество неэффективных назначений в несколько раз", - сообщил агентству "Интерфакс-Поволжье" представитель компании-разработчика.

По его словам, благодаря полученному гранту специалисты смогут повысить точность назначений до 99%, при этом улучшится качество жизни больных и возрастет продолжительность жизни.

Рекомендации искусственного интеллекта соответствуют принятым медицинским регламентам и протоколам по лечению таких пациентов. Главный критерий эффективности терапии - улучшение показателей крови.

В ближайшее время разработчики планируют запустить также функцию оценки эффективности проведенного гемодиализа. Возможности системы будут расширяться: искусственный интеллект научат прогнозировать вероятность и время наступления последствий долговременной диализной терапии - инсультов и других геморрагических поражений, а также "подсказывать" врачу, почему планируемая терапия окажется неэффективной для конкретного пациента.