Обсудить проект
Обсудить проект
Ко всем кейсам
Медицина · HealthcareСеть медицинских клиник · NDA

AI-оценка медицинских карт: автоматизация контроля качества

8–14
MAE против оценок врачей-экспертов
2–5 мин
Анализ одной медкарты
500K/мес
Карт обрабатывает архитектура
4,5–7 ₽
Стоимость ИИ-проверки одной карты
БИЗНЕС-ЗАДАЧА

Контроль качества заполнения медкарт держится на ручной проверке: высокая нагрузка на экспертов, нет унифицированного подхода к оценке приёма.

Рутинное заполнение карт создаёт риск ошибок и несоответствий клиническим рекомендациям.

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ВЫЗОВ

Огромные объёмы документации и 12 медицинских специальностей со своими шаблонами и критериями.

Нужна экспертная точность оценки, скорость в минуты и устойчивость к пиковым нагрузкам без потери данных.

РЕШЕНИЕ

AI-анализатор медкарт, интегрированный в МИС: проверяет каждый раздел карты и выставляет оценку 0–100 баллов по системе «светофор», давая детальное обоснование ошибок со ссылками на источники (МКБ, клинические рекомендации) и советами по исправлению.

Продвинутый RAG-модуль обращается к векторной базе Qdrant для семантического поиска; бесшовная асинхронная интеграция через RabbitMQ и глубокий мониторинг LLM (Langfuse) контролируют стоимость, задержки и качество ответов.

СХЕМА АРХИТЕКТУРЫ
PythonFastAPILLM (OpenAI API)PostgreSQLClickHouseQdrantRabbitMQYandex Cloud (NLB, S3)Prometheus / Loki / GrafanaLangfuse
Обсудить похожий проект
Обсудить проект

Расскажите, что хотите обсудить