DOI: 10.25881/BPNMSC.2020.48.60.016

Авторы

Карпов О.Э.1, Силаева Н.А.1, Никуличев А.А.1, Савчук Т.А.1, Алихашкина Т.В.1, Субботин С.А.1, Можарова В.А.2, Кобец С.Ю.2, Астапов А.А.2, Ларченко И.И.2

1 ФГБУ «Национальный медико-хирургический Центр имени Н.И. Пирогова» Минздрава России, Москва

2 ООО «Доконлолл», Москва

Аннотация

В статье рассматривается внедрение технологий искусственного интеллекта в практику крупных многопрофильных консультационно-диагностических центров (КДЦ) для контроля качества и безопасности медицинской деятельности на примере создания сервиса контроля качества медицинской документации (ККМД) ФГБУ «НМЦХ им. Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский Центр). С технологической точки зрения рассмотрены лидирующие в рассматриваемой предметной области алгоритмы машинного обучения и проведено их сравнение. С методической точки зрения выделены ключевые аспекты использования программного решения и предлагаются целевые процессы его внедрения и эксплуатации. Приведены практические результаты работы сервиса ККМД на реальных данных.

Ключевые слова: медицинская документация, машинное обучение, клинико-экспертная работа, методика внедрения.

Список литературы

1. Приказ Министерства здравоохранения Союза Советских Социалистических Республик от 04.10.1980 № 1030 «Об утверждении форм первичной медицинской документации учреждений здравоохранения». [Order of the Ministry of Health of the Union of Soviet Socialist Republics No. 1030 “On approval of the forms of primary medical documentation of healthcare institutions” dated April 10, 1980. (In Russ).] Доступно по: https://minzdravao.ru/sites/default/files/prikaz_1030.pdf. Ссылка активна на 06.02.2020.

2. Приказ Министерства здравоохранения Российской Федерации от 15.12.2014 № 834н «Об утверждении унифицированных форм медицинской документации, используемых в медицинских организациях, оказывающих медицинскую помощь в амбулаторных условиях, и порядков по их заполнению».

3. [Order of the Ministry of Health of the Russian Federation No. 834n “On approval of unified forms of medical documentation used in medical organizations providing medical care on an outpatient basis, and procedures for filling them out” dated December 15, 2014. (In Russ).] Доступно по: https://www.rosminzdrav.ru/documents/8337-prikaz-ministerstva-zdravoohraneniya. Ссылка активна на 06.02.2020.

4. Положение о единой государственной информационной системе в сфере здравоохранения, утвержденное Постановлением Правительства Российской Федерации № 555 от 05.05.2018 г. [Regulation on the unified state information system in the field of healthcare, approved by the Decree of the Government of the Russian Federation No. 555 dated May 05, 2018. (In Russ).] Доступно по: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201805070034. Ссылка активна на 06.02.2020.

5. Проект федерального закона «О внесении изменений в Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях». [Federal Law Draft “On Amendments to the Code of the Russian Federation on Administrative Offenses”. (In Russ).] Доступно по: https://regulation.gov.ru/projects#npa=97645. Ссылка активна на 06.02.2020.

6. Hochreiter S, Schmidhuber J. Long short-term memory. Neural Comput. 1997;9(8):1735–1780. doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735.

7. LeCun Y, Boser B, Denker JS, et al. Backpropagation applied to handwritten zip code recognition. Neural Comput. 1989;1(4):541–551. doi: 10.1162/neco.1989.1.4.541.

8. Howard J, Ruder S. Universal language model fine-tuning for text classification. In: Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics; 2018 Jul 15–20; Melbourne, Australia. Melbourne: Association for Computational Linguistics; 2018. P. 328–339.

Для цитирования

Карпов О.Э., Силаева Н.А., Никуличев А.А., Савчук Т.А., Алихашкина Т.В., Субботин С.А., Можарова В.А., Кобец С.Ю., Астапов А.А., Ларченко И.И. Внедрение сервиса контроля качества и безопасности медицинской деятельности на базе технологий искусственного интеллекта в многопрофильном медицинском учреждении. Вестник НМХЦ им. Н.И. Пирогова. 2019;14(4):76-83. https://doi.org/10.25881/BPNMSC.2020.48.60.016