Лаборатория по искусственному интеллекту (ИИ) Сбера разработала медицинское решение, которое моделирует состояние здоровья пациентов по данным их электронных медицинских карт. Об этом на международной конференции AI Journey рассказал первый зампред правления Сбербанка Александр Ведяхин.
Как уточнили в Сбере, для того, чтобы получить формальное представление медицинских профилей пациентов в виде эмбеддингов, специалисты банка адаптировали современную нейросетевую архитектуру Transformers для работы с последовательностями диагнозов пациентов.
Отмечается, что это решение открывает возможности для моделирования треков дальнейшего развития состояний пациентов. Такое свойство модели проверено в задаче предсказания следующего диагноза и подтверждено высокими метриками в эксперименте на публичном датасете медицинских записей MIMIC-III (открытая база данных с информацией о пациентах, поступивших в отделения интенсивной терапии крупного медицинского центра).
«Это уже не первое прорывное MedTech-решение Сбера и наших компаний-партнеров. В России все шире применяются разработанные Сбером AI-сервисы: компьютерное зрение для расшифровки медицинских изображений (КТ, рентген, маммография), автоматическое заполнение врачебной документации (из голоса — в текст), диагностика заболеваний и другие. Мы также изучаем возможности прогностических моделей, которые работают с медицинскими данными», — отметил Ведяхин.
По его словам, такие решения могут быть востребованы не только в медицине, но и в смежных областях.
Также в банке рассказали, что новая модель имеет потенциал применения и в страховом скоринге. Так, с помощью нее можно получить значимый прирост в точности оценки страховых рисков относительно традиционных методов. Отмечается, что на данный момент модель работает с историческим данными. При этом следующим этапом будет обучение ее работе в онлайне с данными, получаемыми от клиентов для принятия решения в момент обращения.
Кроме того, в ходе исследования предложен H2D-метод (Harbinger Disease Discovery) поиска предвестников заболеваний, позволяющий автоматически генерировать гипотезы о взаимосвязях между болезнями. Так, благодаря нему удалось обнаружить сильную зависимость между группой психологических расстройств и раком молочной железы у женщин.