Офтоп Ilya Larchenko
2 164

Новый подход к оказанию врачебной помощи, или что умеют медицинские чат-боты

Обзор директора по инновациям компании Doc+ Ильи Ларченко.

В закладки

Считается, что первый медицинский бот появился пятьдесят лет назад. Система называлась «Элиза», и она умела моделировать работу психотерапевта клиент-центрированного направления психотерапии: задавала пациенту вопросы, перефразируя уже сказанные им вещи. Однако это создавало лишь видимость интеллектуальности разговора.

С развитием технологий и накоплением большого количества медицинских данных появилась возможность создавать более умных ботов, которые анализируют ответы пациентов и на их основе задают уточняющие вопросы. Они помогают ускорить сбор анамнеза врачом и даже установить предварительный диагноз, тем самым повышая качество и скорость медицинского обслуживания.

По оценкам Business Insider, через пару лет чат-ботов внедрят 80% мировых организаций, включая поликлиники и медицинские компании. Однако на сегодня число клиник и докторов, использующих в работе такие технологии, крайне незначительно.

Что мешает внедрению ботов

Одна из причин — недоверие к технологии. Отношение к чат-ботам у людей неоднозначное. Например, только половина европейцев и треть американцев считают чат-ботов полезными. При этом 50% жителей Америки предпочитает общаться с живым человеком, решая какую-либо проблему. В медицине с этим ещё сложнее, так как не все пациенты готовы довериться машине в вопросах, связанных со здоровьем.

Есть и технические сложности. Медицинские данные зачастую плохо структурированы, люди по-разному описывают свои симптомы и не всегда могут точно сформулировать, что их беспокоит. При этом один и тот же набор симптомов может быть индикатором сразу нескольких болезней.

Помимо это для корректного выделения информации необходимо научить алгоритм понимать контекст, а не просто выдёргивать из текста ключевые слова. Однако последняя проблема постепенно решается с ростом объёма накопленной и размеченной текстовой информации и развитием алгоритмов машинного обучения.

Также широкое распространение ботов замедляют сложности с регулированием их деятельности. Такие системы должны отвечать законам, связанным с обработкой персональных данных пользователей. Например, в США чат-боты должны удовлетворять Закону об ответственности и переносе данных о страховании здоровья граждан (HIPAA).

Положения HIPAA регулируют сбор и обмен так называемой закрытой информации о состоянии здоровья пациентов, пересылаемой в любом виде: электронном формате, по почте или в устной форме, и требуют соблюдения полной конфиденциальности.

Что касается нашей страны, то в России медицинское ПО во многих случаях нужно регистрировать как медизделие — что удлиняет процесс от появления разработки до её внедрения и использования.

Медицинские чат-боты не могут создаваться в отрыве от врачей-экспертов. В разработке большинства подобных сервисов доктора принимают непосредственное участие и на каждом этапе контролируют полученный результат — решения выходят на рынок только после одобрения, полученного от квалифицированных экспертов.

Как помогают чат-боты в медицине сегодня

Несмотря на указанные сложности, чат-боты уже используются в медицинской практике для решения определённого спектра задач. Есть множество различных симптом-чекеров, большинство из которых сделано на традиционной вопросно-ответной системе, фактически автоматизирующей опросные листы — никакого искусственного интеллекта, все вопросы задаются по заранее прописанным правилам.

Такие решения позволяют собирать жалобы и анамнез пациентов в рамках самых распространённых кейсов. Сервис WebMD, например, использует эти данные, чтобы показать пользователю релевантный контент про болезни со схожими симптомами.

Чат-боты также используются в качестве виртуальных помощников как для докторов, так и для пациентов. Они не диагностируют болезни, однако могут напоминать о необходимости принять лекарство, предоставить информацию о возможных побочных эффектах или записать на приём к врачу.

Есть и более продвинутые интеллектуальные системы, которые подстраиваются под ответы пользователей, понимают контекст разговора и собирают подробную информацию о состоянии их здоровья, как и доктор в рамках обычной консультации. В среднем сбор анамнеза врачом занимает до 60% времени консультации и длится порядка 15 минут. Делегирование этой задачи программе сокращает время сбора в несколько раз и снижает вероятность врачебных ошибок.

Используются и боты, которые умеют самостоятельно ставить предварительный диагноз на основании отмеченных симптомов. Пока точность постановки диагнозов у таких систем далека от идеала (по одним только жалобам пациента невозможно точно определить заболевание — для этого нужна дополнительная информация: данные осмотра, анализы, исследования, анамнез и другое), однако они обучаются «задавать» правильные вопросы и собирать более полную информацию о болезни, по сравнению с тем, что изначально описывает пациент.

Какие решения есть на рынке

Из представленных на рынке чат-ботов можно выделить решение ADA. Эта немецкая система задаёт множество персонализированных вопросов, которые она формулирует на основании информации, сообщаемой пациентом. Затем ADA оценивает ответы больного и сообщает вероятность того или иного заболевания пациента, поясняя, какие из названных симптомов повлияли на решение системы. В случае необходимости приложение соединяет пациента с реальным доктором в чате для консультации.

Подобным образом работает и английский телемедицинский сервис Babylon. Чат-бот приложение даже тестируется Национальной службой здравоохранения Англии (NHS) в качестве первой линии для пациентов, желающих получить медицинскую помощь.

На российском рынке тоже внедряются подобные решения — одним из них является чат-бот Doc+. Алгоритмы машинного обучения нашего приложения собирают симптомы, историю болезни и подготавливают данные для врача. Чат-бот может спросить, когда и как началась болезнь, уточнить, принимал ли пациент какие-либо лекарства и другое.

Сам процесс опроса и определения симптомов заболевания напоминает системы, используемые, например, в e-commerce или оценочных сервисах. Когда вы покупаете в интернет-магазине утюг, магазин может предложить вам докупить гладильную доску.

Если вы ставите хорошие оценки фильмам определённого жанра, вам предлагают посмотреть похожие на них картины. Бот DOC+ работает по аналогичному принципу, только вместо товаров и фильмов анализирует жалобы пациентов — он умеет находить те симптомы, которые часто встречаются вместе.

Со временем технологии искусственного интеллекта и машинного обучения станут более совершенными, а чат-боты — более умными. Однако до полноценного и повсеместного внедрения в больницах ботов, ставящих диагноз самостоятельно, должно пройти ещё какое-то время (и немалое), а пока боты могут собирать информацию, давать советы, тем самым уменьшая вероятность ошибок и экономя время врача и пациента.

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Ilya Larchenko", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 6, "likes": 22, "favorites": 1, "is_advertisement": false, "subsite_label": "flood", "id": 36445, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Mon, 16 Apr 2018 18:43:15 +0300" }
{ "id": 36445, "author_id": 163767, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/36445\/get","add":"\/comments\/36445\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/36445"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199791, "possessions": [] }

6 комментариев 6 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...
3

В историю мемологии уходит целый раздел(

Ответить
1

А что могут быть за отделения во время кашля?

Ответить
0

Вот ты дремучий... Мокрота

Ответить
3

ааа, блин, а я-то думал, что отделения почты России

Ответить
0

Мда. Дальше "оставьте телефон, мы вам перезвоним" боты за несколько лет так и не продвинулись.

Ответить
0

Пытаюсь подойти к этой проблеме с другой стороны: передать (оцифровать) анализы, через смартфон. https://www.linkedin.com/pulse/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82-%D1%8D%D1%81%D0%BA%D1%83%D0%BB%D0%B0%D0%BF-%D0%BE%D0%BB%D0%B5%D0%B3-%D0%BC%D0%B8%D0%BB%D1%91%D1%88%D0%B8%D0%BD/

Ответить

0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Нейронная сеть научилась читать стихи
голосом Пастернака и смотреть в окно на осень
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }