30 статей
Исследование предлагает гибридную AI-квантовую рамку, объединяющую классическое глубокое обучение (LSTM) с квантово-вдохновлёнными моделями для анализа медицинских записей пациентов с СПКЯ. Модель демонстрирует улучшенную способность обрабатывать гетерогенные клинические данные и повышает точность классификации риска бесплодия по сравнению с традиционными методами машинного обучения.
Компания PrescriberPoint использует агентный ИИ для поддержки процедур prior authorization, чат-взаимодействий и коммуникаций с плательщиками. Платформа помогает фармацевтическим компаниям и врачам оптимизировать процесс назначения лекарств, устраняя административные препятствия.
Статья описывает кризис сельских больниц США и роль обмена данными медицинской визуализации для удаленной диагностики. Упоминается применение агентного ИИ компанией Artera для улучшения взаимодействия с пациентами.
Maven Clinic запускает закрытую языковую модель (LLM) для генерации ответов на вопросы пациентов и предоставления аналитики медицинским провайдерам. Система использует интегрированные данные о членстве: историю обращений, цели здоровья, покрытие страховымиbenefits и другую информацию из электронной медицинской карты. Технология построена на базе больших языковых моделей OpenAI и Google, адаптированных для медицинского контекста. Генеративный агент работает в режиме реального времени, обрабатывая запросы пользователей и извлекая релевантные insights из структурированных медицинских данных. Решение позволяет автоматизировать ответы на частые вопросы пациентов, снижая нагрузку на медицинский персонал и улучшая доступность информации. Внедрение направлено на повышение качества обслуживания пациентов и поддержку клинических решений через предоставление провайдерам структурированных insights. Технология представляет собой пример практического применения генеративного ИИ в телемедицине и управлении здоровьем.
Статья представляет онтологически-ориентированный фреймворк для интеграции медицинских данных (клинических, пациентских, геномных) в электронные медицинские карты. Framework обеспечивает семантическую интероперабельность и согласованность с медицинскими стандартами (HL7 FHIR, SNOMED CT, LOINC). Концептуально продвигает развитие систем здравоохранения для улучшения качества помощи.
Статья представляет метод гармонизации клинических данных с использованием онтологий и больших языковых моделей (LLM) для федеративного обучения в здравоохранении. Подход достигает 92% согласованности с экспертной оценкой, преобразуя гетерогенные клинические записи в стандартизированные форматы с сохранением конфиденциальности данных.
Исследование описывает опыт настройки LLM-as-a-Judge для оценки качества автоматической генерации клинических сводок в радиологии. Авторы проанализировали данные 30 пациентов с КТ брюшной полости, сравнивали оценки экспертов и шести различных LLM, выявив критерии для эффективной настройки таких систем. Результаты показывают, что критерии, эффективные для оценки человеком, не всегда подходят для LLM-оценки.
Российский медицинский портал Vademecum опубликовал ежедневный дайджест новостей от 19 марта 2026 года, в котором среди прочего сообщается о регуляторных изменениях в сфере искусственного интеллекта в здравоохранении. Регуляторы представили новый регламент по разработке и применению ИИ-решений в медицинской практике — это важный шаг к созданию правовой базы для внедрения технологий машинного обучения в клинические процессы. В дайджесте также упоминается перенос сроков завершения государственной программы по модернизации первичного звена здравоохранения на один год, что может повлиять на темпы цифровизации медицинских учреждений. Статья представляет собой краткую сводку новостей без детального раскрытия положений регламента по ИИ — для получения полной информации читателям предлагается перейти на основной ресурс Vademecum. Тематика статьи относится к категории регулирования и организации здравоохранения, что является важной составляющей экосистемы внедрения ИИ в медицину. Публикация носит новостной характер и служит ориентиром для профессионалов отрасли, интересующихся последними изменениями в нормативной базе.
Статья описывает применение автономного голосового ИИ для устранения барьеров доступа пациентов в здравоохранении, включая автоматизацию записи на приём, запросов рецептов и интеграцию с EHR. Технология позволяет пациентам взаимодействовать с системой 24/7, а ИИ автоматически собирает структурированные данные и создаёт заметки для клинических команд.
Статья описывает эволюцию медицинской документации от бумажных записей к электронным медкартам и современным технологиям ambient AI. Автор-врач объясняет, как ambient AI наконец решает проблему документационной нагрузки, уменьшая, а не увеличивая рабочую нагрузку клиницистов.
