Клинический ИИ-ассистент: RAG по протоколам и медкартам

Клинические рекомендации обновляются ежегодно, инструкций к препаратам тысячи, а история пациента в МИС состоит из десятков документов за годы наблюдения. Врач на приёме не может держать всё это в голове, и на практике решения принимаются по памяти и опыту. Ошибки взаимодействия лекарств и пропущенные противопоказания — среди основных предотвратимых причин осложнений.

Публичные чат-боты для этой задачи не подходят: они не знают локальных протоколов, «галлюцинируют» ссылки и требуют передачи данных пациента во внешний сервис. Нужен ассистент, который отвечает по утверждённым документам учреждения и цитирует источник.

Решение построено по схеме RAG: клинические рекомендации, стандарты, инструкции и формуляр клиники индексируются в векторной базе, а локальная LLM формирует ответ только на основе найденных фрагментов и приводит ссылки. При наличии доступа к МИС ассистент учитывает диагнозы, назначения и результаты анализов конкретного пациента.

• Ответы с цитатами на конкретный пункт рекомендации или инструкции.
• Проверка назначений на взаимодействия и противопоказания.
• Краткое резюме истории болезни перед приёмом или консилиумом.
• Разграничение доступа по ролям и журнал всех запросов.

Важно: MIARCH поставляет вычислительную инфраструктуру и помогает развернуть модели. Само ПО для постановки диагноза является медицинским изделием и проходит регистрацию отдельно — на стороне разработчика или клиники.

Какие данные нужны

• Клинические рекомендации и стандарты
• Формуляр и инструкции к препаратам
• Данные МИС по пациенту (по доступу)