ИИ-администратор. Как в CitiusTech внедрили интеллектуальный поиск медицинских специалистов

CitiusTech — индийская технологическая компания, занимается разработкой решений для цифровизации здравоохранения. Обслуживает более 140 организаций из разных стран мира, в числе клиентов — медицинские, фармацевтические и страховые компании, провайдеры услуг, производители медоборудования. Работает с 2005 года, в штате — более 7700 сотрудников.

Рассказываем, зачем в компании разработали интеллектуальное приложение для поиска медицинских специалистов и к каким результатам это привело.

Проблема

Администраторы крупных клиник тратят много времени на поиск подходящего специалиста для направления пациентов на консультацию. Поиск ведётся вручную по внутренним справочникам и электронным медкартам. Это приводит к задержкам в оказании медицинской помощи, а также увеличивает нагрузку на персонал и повышает операционные затраты в системе здравоохранения.

Решение

В компании решили разработать приложение с искусственным интеллектом для автоматизированного поиска медицинских специалистов.

Как работает приложение:

• администратор вводит запрос на естественном языке, например: «Нужен кардиолог для пациента с мерцательной аритмией, доступен сегодня»;
• система мгновенно выдаёт список релевантных специалистов с учётом их квалификации, рабочего графика, истории взаимодействия с пациентом и клинических рекомендаций;
• в чате приложения можно сразу назначить консультацию пациента с врачом.

Технологии

• Vertex AI — платформа для разработки и масштабирования решений искусственного интеллекта.
• Gemini Pro — мультимодальная модель для обработки естественного языка, анализа документов и генерации ответов в режиме реального времени.
• BigQuery — облачное хранилище данных, предназначенное для быстрого анализа больших данных.

Сложности

При разработке приложения команда столкнулась с рядом вызовов. Необходимо было обеспечить безопасное хранение медицинских данных и добиться высокой точности результатов с учётом медицинского контекста. Чтобы решить эти задачи, инфраструктуру приложения разместили в защищённой облачной среде и провели тонкую настройку модели с обучением на медицинских данных и многоуровневой проверкой результатов.

Этапы работы

• Анализ потребностей медицинских организаций, проектирование решения.
• Разработка и обучение моделей. Интеграция с системами электронных медицинских карт.
• Пилотное тестирование, доработка.
• Запуск в промышленную эксплуатацию. Мониторинг результатов.

Результаты

Применение генеративного искусственного интеллекта для связи пациентов с нужными специалистами помогло персоналу клиник перейти от долгого ручного поиска к мгновенному получению релевантных результатов. Это снизило административную нагрузку на сотрудников и позволило улучшить качество обслуживания пациентов за счёт быстрого направления на консультации.

• На 70% сократилось время поиска нужного специалиста благодаря применению ИИ.

Следующие шаги

Компания планирует расширить возможности генеративного ИИ в приложении для решения других задач: обновления метаданных (медкарт, снимков, результатов анализов), подготовку направлений и выписок.

Редакция СберПро

Автор

• Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в каналах в Max и Telegram. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.