Путь разработки
ИИ-медицинского помощника

В результате мы получили значительный объём обратной связи, включая положительные отзывы как от сотрудников медицинского центра «Медицина Для Своих» в Тольятти, с которым велась разработка проекта, так и от пациентов центра.

Данный проект стал не только самостоятельным продуктом, но и технологической основой для других наших решений в сфере медицины. Часть разработанных подходов, знаний и функциональных модулей была также применена в смежных проектах — ИИ Консультант и Мед Пей.

Такой подход делает взаимодействие с сервисом более точным, последовательным и полезным: рекомендации и аналитика формируются не изолированно, а с опорой на уже известную информацию о пользователе.

Следующей важной задачей стало создание персонализированного пользовательского опыта.

Для этого мы внедрили в Med Result механизм RAG-памяти (Retrieval-Augmented Generation), который позволяет учитывать историю диалогов, ранее собранный анамнез и другие значимые данные. Благодаря этому система сохраняет контекст общения и может учитывать индивидуальные особенности пользователя, включая хронические состояния, аллергии и другие важные факторы.

Поскольку большинство пользователей ежедневно общаются в мессенджерах, мы приняли решение сделать продукт максимально доступным — без сложной регистрации, установки дополнительных программ и необходимости осваивать новый интерфейс.
Именно поэтому ИИ Медицинский помощник был реализован в формате Telegram-бота. Пользователь может начать работу с сервисом в привычной среде, буквально перейдя в чат.

При этом удобство не должно было ограничивать возможности системы. Нам пришлось провести серьёзную работу по адаптации всей серверной логики и функционала под формат мессенджера, чтобы ключевые сценарии использования были полностью доступны внутри Telegram.

Для этого мы внедрили технологии транскрибации, распознавания изображений и обработки медицинских документов. После достижения необходимого качества в этих направлениях мы продолжили обучение моделей для более точной работы с лабораторными анализами, ЭКГ и рентгенологическими снимками.

Нам было важно, чтобы ИИ Медицинский помощник работал не только с текстом, но и понимал голосовые сообщения, фотографии и медицинские документы.

Такой подход был необходим, чтобы пользователь мог получить помощь даже в том случае, если у него нет цифровой версии документа. Например, можно просто сфотографировать назначение врача, результаты исследования или упаковку препарата и сразу получить структурированную информацию.

В основе проекта лежала простая, но важная идея — сделать медицинскую информацию более понятной и доступной для человека.
На первом этапе мы провели опрос потенциальных пользователей и определили наиболее востребованные сценарии применения. Это позволило понять, какой функционал действительно нужен в первую очередь и с чего следует начинать разработку.

Мы сознательно отказались от попытки внедрить весь возможный функционал сразу. В медицинской сфере особенно важно учитывать ограничения: система может помогать с предварительной интерпретацией данных, навигацией и выбором профильного специалиста, но не должна подменять врача и давать прямые назначения по лечению.

Понимая, что цена ошибки в таком продукте чрезвычайно высока. Поэтому модель проходила большое количество тестов совместно с практикующими специалистами из разных областей медицины. Когда качество ответов и рекомендаций стало соответствовать профессиональным ожиданиям, мы перешли ко второму этапу.

Расшифровка ЭКГ
Пользователь загружает кардиограмму, а система помогает определить основные отклонения и обратить внимание на потенциально значимые изменения.

Интерпретация рентген-снимков
ИИ помогает предварительно анализировать изменения на снимках, включая легочные и костные патологии, чтобы пользователь мог быстрее сориентироваться в результатах исследования.

Навигация по медицинским вопросам
Сервис подсказывает, как действовать в экстренной или непонятной ситуации, и помогает понять, к какому специалисту целесообразно обратиться.

Расшифровка анализов
Пользователь может загрузить результаты лабораторных исследований, после чего система выделит ключевые показатели и укажет, на какие параметры стоит обратить особое внимание.

Распознавание лекарственных препаратов
По фотографии упаковки Med Result помогает определить препарат и предоставляет основную информацию о нём.

Практически каждый человек сталкивался с ситуацией, когда после визита к врачу ему назначают анализы, ЭКГ, рентген или другие исследования. После прохождения обследования результаты обычно приходят на почту или выдаются в электронном виде, и у пациента возникает естественный вопрос: что означают эти показатели и стоит ли на что-то обратить внимание уже сейчас?
Именно из этой потребности вырос проект — ИИ-медицинский помощник, созданный для быстрой и понятной интерпретации медицинских данных.

Оставьте заявку на интеграцию, и мы свяжемся с вами в ближайшее время