ИИ для медицинских центров — больше записей без хаоса в регистратуре и «пожаров» у администраторов

Что за компания:
Cedars-Sinai — один из крупнейших частных клинических центров в Лос-Анджелесе, с собственной сетью врачебных практик и телемедицинских сервисов.

Что было сделано:
Клиника запустила виртуальный сервис первичной помощи Cedars-Sinai Connect на базе платформы K Health. Пациент в приложении заполняет опрос, а ИИ-модель, обученная на миллионах анонимизированных случаев, сопоставляет симптомы с клиническими паттернами и предлагает вероятные диагнозы и план обследования. Врач видит уже структурированное «предварительное заключение» и ответы на целевую анкету, вместо длинного «сбор анамнеза с нуля».

Система встроена в рабочие процессы практики: через неё пациенты получают назначения, рецепты, направление на анализы и, при необходимости, запись на очный приём. Часть случаев полностью закрывается в формате чата или видеоконсультации — без визита в клинику.

Результаты внедрения:

• Сокращение времени на первичное обращение
• Обеспечение более быстрого доступа пациентов к помощи без ожидания записи к терапевту

01/03

Что за компания:
Ada Health — разработчик ИИ-симптом-чекера, но кейс относится к реальным врачебным практикам в Великобритании и в частности — к пилотам в лондонских GP-клиниках NHS, где Ada встроена в путь пациента.

Что было сделано:
В одной из клиник Южного Лондона Ada установили как цифровой «предприём» пациента: перед визитом человек проходит опросник в приложении или на планшете в регистратуре. Алгоритм задаёт дополнительные вопросы, строит вероятностный список причин симптомов и рекомендует уровень помощи (самопомощь, медсестра, врач общей практики, неотложка).

Результаты опроса автоматически попадают в систему клиники, а врач видит структурированное резюме: ключевые жалобы, длительность, «красные флаги», сопутствующие заболевания. Med-персонал использует эти данные для сортировки очереди (triage) и принятия решения, кого нужно увидеть в тот же день, а кого можно отправить на плановую консультацию или дать письменные рекомендации.

Результаты внедрения:

• Разгрузка телефонной линии клиники
• Снижение числа «лишних» визитов
• Повышение полноты и структурированности входной информации для врачей
• Снижение количества ошибочно направленных случаев в неотложную помощь

02/03

Что за компания:
Частная стоматологическая клиника в Тель-Авиве (автор кейсов — стоматолог Владислав Двойрис), описанная в профессиональном журнале Oral Health. Клиника активно использует КЛКТ и цифровое планирование имплантации.

Что было сделано:
В ежедневную работу встроили сервис Diagnocat (Diagnocat Inc., США) для анализа КЛКТ-снимков. Врач загружает DICOM-томограмму, ИИ автоматически строит срезы, находит нижнечелюстной нерв, измеряет высоту и ширину альвеолярного гребня и отмечает подозрительные очаги (кисты, фибро-костные поражения).

В опубликованных клинических случаях ИИ указывал, например, на атипичный ход нижнечелюстного нерва рядом с планируемым имплантом, а также обнаруживал смешанные очаги в нижней челюсти, которые не были сразу отмечены человеком-радиологом. Система формирует 3D-модель челюсти и позволяет провести «виртуальное удаление зуба» для оценки объёма костного дефекта ещё до операции.

Результаты внедрения:

• Избежание повреждения нерва при имплантации
• Точное планирование положения имплантов относительно фибро-костной опухоли
• Влияние более точного планирования

03/03

А давайте мы расскажем вам за пару минут как Команда поможет вам заработать больше? С текущими сотрудниками?

Оставьте нам ваши контактные данные, пожалуйста.