Нейросеть обучена больше чем на 1,3 млн неразмеченных протоколов ЭКГ-исследований. Она преобразовывает медицинские тексты в структурированные данные.

ML-модель стала основой для ИИ-модуля — автономного сервиса с открытым API. Он способен выделять из текста 492 диагностических признака, включая числовые параметры и бинарные показатели наличия или отсутствия признаков. Система классификации сочетает международный стандарт SNOMED CT, российские клинические рекомендации и опыт специалистов.

ИИ-модуль внедрили в платформу прогнозной аналитики Webiomed. Его также можно интегрировать с другими медицинскими информационными системами, включая телемедицинские приложения и дистанционный мониторинг.

Решение проверили больше чем на 2 тыс. медицинских документов. Показатель F1-score (учитывает точность и полноту) составил 0,96, средний AUC (способность отличать один класс от другого) — 0,97.

Разработка предназначена для интеграции с системой поддержки принятия врачебных решений. «К-Скай» предполагает, что ИИ-модуль можно использовать в работе кардиологов, функциональных диагностов, а также в исследовательской работе для анализа больших массивов медицинских данных.