Исследование, опубликованное в журнале npj Digital Medicine, представляет инновационный подход к созданию моделей искусственного интеллекта, которые опираются на структурированные медицинские знания. Авторы предлагают использовать эмбеддинги клинических кодов (таких как ICD или SNOMED CT) для интеграции глубоких медицинских знаний непосредственно в архитектуру нейросетей. Методология заключается в преобразовании дискретных кодов диагнозов и процедур в непрерывные векторные представления, которые сохраняют семантические связи между заболеваниями. Ключевым результатом является повышение точности прогнозирования клинических исходов и улучшение интерпретируемости моделей за счет использования графов медицинских знаний. Данная технология позволяет избежать проблем «черного ящика» в ИИ, делая выводы алгоритмов логически обоснованными с точки зрения медицины. Практическая значимость работы заключается в возможности создания более надежных систем поддержки принятия врачебных решений, способных работать с неполными или зашумленными электронными медицинскими картами.