17 Комков А. А. Мазаев В. П. Рязанова С. В. Самочатов Д. Н. Кошкина Е. В. Бушуева Е. В. Драпкина О. М. искусственный интеллект машинное обучение глубокое обучение обработка данных автоматизация здравоохранение медицина RuPatient медицинская информационная система 2021 2023-01-16 10.15829/1728-8800-2021-3080 Кардиоваскулярная терапия и профилактика Медицинская информационная система (МИС) RuPatient представляет собой компьютерную программу, состоящую из веб-интерфейса пользователя “врач-пациент”, который включает алгоритмы распознавания текста медицинской документации и занесения распознанного текста в соответствующие поля системы.Цель. Оценить эффективность МИС RuPatient в реальной клинической практике.Материал и методы. В исследовании участвовало 10 врачей-кар-диологов и анестезиологов-реаниматологов отделения кардиологии и кардиореанимации ГКБ 67 им. Л. А. Ворохобова ДЗМ. Были проанализированы изображения (скан-копии, фотографии) выписных эпикризов от пациентов, поступивших в соответствующие отделения в 2021г. Выполнялось распознавание следующих полей медицинской документации: Фамилия Имя Отчество, Жалобы, Анамнез жизни, Анамнез заболевания, Осмотр, Назначения и Рекомендации. Анализировались правильность и точность распознавания занесенной информации. Проводилось сравнение качества распознавания нейросетевых алгоритмов МИС RuPatient на основе “машинного обучения” и популярной программы для распознавания текстов для персонального компьютера (FineReader для Mac) в нахождении (не)критических ошибок в словах для последующего программного анализа текста.Результаты. В исследование было включено: 77 страниц выписных эпикризов пациентов из различных стационаров России от 50 пациентов (52% мужчин). Средний возраст пациентов составил 57,7±7,9 лет. Количество выписок с правильно распознанными полями по различным категориям с помощью алгоритмов программы распределились следующим образом: Фамилия Имя Отчество 14 (28%), Диагноз 13 (26%), Жалобы 40 (80%), Анамнез 14 (28%), Общее состояние (осмотр) 24 (48%), Назначения и Рекомендации 46 (92%). Данные, не входившие в рубрику категории, также были распознаны и заносились в поле как комментарии. Количество распознанных слов 549±174,9 и 522,4±215,6 (p=0,5), критические ошибки в словах 2,1±1,6 и 4,4±2,8 (p<0,001), некритические ошибки в словах 10,3±4,3 и 5,6±3,3 (p<0,001) для МИС RuPatient и программы для распознавания текстов для персонального компьютера, соответственно.Заключение. Разработанная МИС RuPatient, включающая модуль распознавания медицинской документации и внесения данных в соответствующие поля МИС, в значительной степени повышает эффективность документооборота за счет качества распознавания алгоритмов на основе нейросетевых технологий и автоматизации процесса заполнения. https://www.cardiojournal.online/publication/3508 https://www.cardiojournal.online/files/3806