ИИ для клиник и фарма

Разработка ИИ в медицине: врачебные ассистенты с памятью пациента

BASE строит многоагентные системы на G-Brain, которые помнят анамнез, назначения и взаимодействия — и работают рядом с врачом, а не вместо него.

Обсудить проект

Что болит

Врач тонет в данных, которые сам же и создаёт

01

Данные рассыпаны по системам

Анамнез в одной МИС, результаты анализов в другой, переписка с пациентом в третьей. Врач восстанавливает картину вручную перед каждым приёмом.

02

Дефицит специалистов

Часы уходят на документацию вместо пациента. Один врач физически не успевает вести столько историй болезни, сколько требует поток.

03

Регуляторный барьер

152-ФЗ, врачебная тайна, требования к хранению медицинских данных исключают любое решение, которое работает как чёрный ящик в чужом облаке.

Решение BASEMIND

Память пациента, которая работает на врача

BASE переносит клиническую документацию, назначения и историю взаимодействий пациента в G-Brain — корпоративную AI-память клиники, развёрнутую в её собственном контуре. Многоагентная архитектура распределяет задачи: один агент структурирует данные из МИС и лабораторных систем, другой формирует сводку перед приёмом, третий проверяет назначения на лекарственные взаимодействия. Врач получает не чат-бота с общими знаниями, а ассистента, который знает конкретного пациента.

Медицинская память в G-Brain

Анамнез, назначения и результаты обследований хранятся в едином графе знаний клиники, а не теряются между системами.

Многоагентная проверка

Отдельные агенты валидируют дозировки, взаимодействия препаратов и полноту документации до того, как решение попадёт к врачу.

Контур клиники

Развёртывание на инфраструктуре заказчика или в изолированном облаке — данные пациентов не покидают периметр.

Как это работает

Путь от данных клиники до работающего ассистента

  1. 01

    Аудит клинических данных

    Разбираем источники: МИС, ЛИС, PACS, бумажные архивы. Определяем, что и как структурировать в G-Brain.

  2. 02

    Проектирование медицинской памяти

    Строим граф знаний пациента: анамнез, назначения, аллергии, взаимодействия — с учётом требований к хранению медданных.

  3. 03

    Сборка многоагентной системы

    Разворачиваем агентов под конкретные сценарии врача: сводка перед приёмом, проверка назначений, поддержка анализа КИ.

  4. 04

    Пилот и масштабирование

    Запускаем на одном отделении или потоке пациентов, измеряем эффект, переносим на остальные направления клиники.

Ожидаемый эффект

Что меняется после внедрения

-40%

времени на подготовку и ведение клинической документации

×3

скорость сбора анамнеза и истории назначений перед приёмом

24/7

доступность ассистента для проверки взаимодействий и дозировок

6 нед.

до первого работающего пилота на данных клиники

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Данные пациентов останутся внутри клиники?

Да. G-Brain разворачивается в контуре заказчика или в изолированном облаке — данные не передаются во внешние сервисы и не используются для обучения сторонних моделей.

Ассистент ставит диагноз вместо врача?

Нет. Система структурирует данные, формирует сводки и проверяет назначения, но решение всегда остаётся за врачом.

Как решение соотносится с 152-ФЗ и врачебной тайной?

Архитектура проектируется с учётом требований к хранению и обработке медицинских данных с самого начала, а не адаптируется постфактум.

Можно ли подключить существующую МИС?

Да, интеграция с МИС, ЛИС и другими системами клиники — часть аудита на первом этапе.

Сколько занимает внедрение?

Первый работающий пилот на реальных данных клиники — около 6 недель, дальнейшее масштабирование зависит от числа отделений и сценариев.

Обсудите проект с BASE

Расскажите о задачах вашей клиники или фарма-компании — подберём архитектуру G-Brain и агентов под вашу регуляторику и данные.

Обсудить проект