Лаборатория по искусственному интеллекту Сбера разработала медицинское решение, которое моделирует состояние здоровья пациентов по данным их электронных медицинских карт. Об этом заявил первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин на международной конференции AI Journey.
Специалисты адаптировали современную нейросетевую архитектуру Transformers, чтобы она могла работать с зафиксированными в документах диагнозами пациентов. Такой подход позволил представить медицинские профили пациентов в виде эмбеддингов (embedding — вложение, числовой вектор признаков — прим. Ф.), полезных для научных и практических задач. Решение позволит смоделировать треки, чтобы предугадать изменение состояния пациентов. Эту возможность проверили на задаче предсказания следующего диагноза и подтвердили высокими метриками в эксперименте на публичном датасете медицинских записей MIMIC-III (открытая база данных с информацией о пациентах, поступивших в отделения интенсивной терапии крупного медицинского центра — прим. Ф.).
— Это уже не первое прорывное MedTech-решение Сбера и наших компаний-партнёров. В России всё шире применяются разработанные Сбером AI-сервисы: компьютерное зрение для расшифровки медицинских изображений (КТ, рентген, маммография), автоматическое заполнение врачебной документации (из голоса — в текст), диагностика заболеваний и другие. Мы также изучаем возможности прогностических моделей, которые работают с медицинскими данными. Как показывает практика, такие решения могут быть востребованы не только в медицине, но и в смежных областях. Это ещё один вклад в сохранение человеческих жизней и развитие здравоохранения, — поделился первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин.
Исследователи предложили H2D-метод (Harbinger Disease Discovery), чтобы искать предвестников заболеваний. Это позволит автоматически генерировать гипотезы о взаимосвязях между болезнями. Благодаря этому методу удалось обнаружить зависимость между группой психологических расстройств и раком молочной железы у женщин. Достоверность гипотезы подтвердили смежные научные исследования. Учёные сформировали новый набор гипотез о предвестниках пяти наиболее распространённых видов онкозаболеваний. Метод H2D поможет врачебному и научному сообществу искать новые направления медицинских исследований.
