Продолжаю разбирать кейсы ДО-ПОСЛЕ. В этот раз речь пойдет об оптимизации работы больниц с помощью агентского ИИ.

В медицине цена ошибки слишком высока, поэтому ИИ здесь внедряются с особой осторожностью. Тем более, что в базе ИИ часто дает плохие медицинские советы. Но зато, если подключить RAG с точной медицинской информацией, результат будет намного более впечатляющим. Такие ИИ-решения уже спасают жизни.

Итак, кейс: бразильская система здравоохранения внедрила ИИ-платформу NoHarm для анализа врачебных назначений и рецептов.

ДО: Клинические фармацевты и врачи тратили часы на сверку рецептов, чтобы избежать конфликтов препаратов или неверных дозировок. Из-за разрозненности систем (в медицине до 97% данных оцифрованы, но никак не используются) один специалист физически успевал оценить карту и назначения лишь для 100 пациентов в день.

ПОСЛЕ: ИИ-агенты взяли на себя роль бдительного ассистента врача. Система NoHarm в реальном времени анализирует назначения и клинические записи, автономно подсвечивая риски: несовместимость лекарств, дублирование или ошибку в дозе. Итог: скорость анализа рецептов выросла в 8 раз! Теперь та же клиническая команда обрабатывает до 800 пациентов в день вместо прежних 100. Врачи сфокусированы на сложных случаях, а не на перепроверке бумаг. И приятный бонус: система экономит клиникам в среднем $500 000 в год на каждые 200 больничных коек.

Подробности здесь. А в моем блоге на сайте — еще примеры успешных внедрений ИИ в медицину.