Система внутреннего контроля качества медицинской помощи с использованием искусственного интеллекта

В статье представлен опыт разработки и внедрения системы автоматизированного контроля качества медицинской помощи «Супервизия Истории болезни» в условиях реабилитационной клиники. Решение сочетает классические алгоритмы обработки структурированных данных медицинской информационной системы (МИС) с анализом неструктурированного текста электронных медицинских документов при помощи больших языковых моделей (LLM). Цель. Разработка и апробация методики автоматизированного контроля качества медицинской помощи, обеспечивающей полный охват историй болезни пациентов при минимальном участии экспертов на этапе сбора и первичного анализа данных. Материалы и методы. Работа выполнена на базе МИС Интерин PROMIS Alpha PG в Клинике ранней реабилитации ,,Три сестры„. Методика включает два типа критериев оценки: алгоритмические (вычисляются средствами СУБД на основе структурированных данных) и интеллектуальные (оцениваются с применением LLM на основе текстового содержания медицинских документов). Результаты. Разработан и внедрен программный модуль «Супервизия истории болезни», позволяющий автоматически формировать комплексную оценку качества ведения истории болезни на основе конфигурируемого набора критериев. Модуль реализует гибридный подход к анализу данных и интегрирован в рабочие процессы клиники. Выводы. Комбинирование алгоритмических методов и технологий искусственного интеллекта позволяет эффективно решать задачу масштабируемого и глубокого контроля качества медицинской документации. Система не заменяет эксперта, но высвобождает его время для анализа сложных случаев, работая как инструмент поддержки принятия решений. Перспективы развития — переход к непрерывному контролю и использование специализированных медицинских LLM.