Проекты

Краткое описание

Конечный продукт представляет собой программное обеспечение для автоматизированной классификации групп инвалидности на основе анализа медицинских заключений. Продукт использует методы обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения для интерпретации данных медицинских заключений и формирования рекомендаций для специалистов. Основные характеристики продукта: высокая точность классификации, снижение времени обработки заявок, адаптивность к изменениям в законодательстве и медицинской практике, а также возможность интеграции с существующими медицинскими информационными системами.
Основная цель проекта – создание системы, способной автоматически анализировать текст медицинских заключений и классифицировать группы инвалидности с высокой точностью и скоростью, снижая влияние человеческого фактора и упрощая процесс для медицинских работников. Актуальность НИОКР обоснована необходимостью автоматизации рутинных задач в сфере медицинской экспертизы и сокращения времени на обработку заявок. Сегодня многие медицинские и социальные процессы все еще требуют значительных временных и человеческих ресурсов.
Автоматизация классификации групп инвалидности с помощью технологий искусственного интеллекта позволит сократить время обработки заявок и повысить точность решений. Быстрая и точная классификация инвалидности необходима для своевременной поддержки пациентов. Снижение времени на принятие решений значительно улучшит работу медицинских учреждений и органов социальной защиты.
Применение передовых методов машинного обучения и обработки естественного языка для анализа медицинских данных является инновационным подходом, что делает проект важным с точки зрения внедрения новых технологий в медицину. Ожидаемые результаты включают внедрение системы в медицинские учреждения и государственные органы, что позволит значительно ускорить процесс классификации инвалидности.

Цель

1. Цель проекта — разработка и внедрение автоматизированной системы классификации групп инвалидности на основе анализа медицинских заключений. Система позволит существенно снизить влияние человеческого фактора, уменьшить время обработки заявок и повысить точность классификации. В результате медицинские учреждения, органы социальной защиты и страховые компании смогут оперативно и эффективно обрабатывать запросы, что обеспечит своевременную поддержку пациентов и повысит доверие к системе социальной защиты.

Задачи

1. Сбор и подготовка данных
2. Оптимизация модели машинного обучения

Обоснование социальной значимости

Целевая группа: Проблема касается медицинских учреждений, органов социальной защиты и страховых компаний. В России насчитывается более 30 тысяч медицинских учреждений, которые занимаются медико-социальной экспертизой. Важными потребителями проекта также являются органы социальной защиты, осуществляющие контроль и распределение льгот, а также страховые компании, оценивающие риски и производящие расчёты выплат. Общая численность целевой группы включает десятки тысяч специалистов и миллионы граждан, получающих услуги медико-социальной экспертизы.

Проблема: В настоящее время процесс классификации групп инвалидности в России носит рутинный характер, требует значительных временных и человеческих ресурсов и подвержен влиянию человеческого фактора, что может приводить к ошибкам и задержкам в принятии решений. Существующая система обработки заявок недостаточно эффективна и часто требует ручной работы специалистов. Это затрудняет процесс своевременного получения гражданами помощи и льгот. Проблема особенно актуальна для регионов, где доступ к квалифицированным специалистам ограничен. Основные причины существования проблемы — отсутствие автоматизации в сфере медико-социальной экспертизы и необходимость адаптации к изменениям в законодательных нормах и медицинских стандартах.

Результаты собственных и сторонних исследований: По данным Министерства здравоохранения РФ, в 2023 году на получение инвалидности было подано более 500 тысяч заявлений. Согласно исследованию ФГБУ «Федеральный научный центр медико-социальной экспертизы и реабилитации инвалидов» (2022), более 20% заявок имеют необходимость доработки или повторного рассмотрения из-за ошибок в документах и неправильного оформления. Это подтверждает высокую актуальность проблемы и необходимость внедрения автоматизированных систем, снижающих влияние человеческого фактора. Кроме того, по данным ВОЗ, более 15% населения мира (около 1 млрд человек) имеют ту или иную форму инвалидности, что создаёт высокую нагрузку на медицинские и социальные системы по всему миру.

Статистика и ссылки на источники: По данным Росстата на 2022 год, около 12,1 млн россиян являются инвалидами, что составляет более 8% населения страны. Ежегодно более 5 млн человек обращаются за медико-социальной экспертизой, из которых около 30% нуждаются в подтверждении или изменении группы инвалидности. Согласно отчёту Совета Федерации РФ (2022), проблемы в классификации инвалидности приводят к социальной напряжённости и снижают доверие граждан к системе социальной защиты. В 2021 году в СМИ широко освещалась проблема задержек и ошибок при оформлении инвалидности РИА Новости (https://ria.ru/20220218/invalidnost-1773491424.html https://ria.ru/20220513/invalid-1788264048.html https://rosstat.gov.ru/folder/13964), что подчеркивает необходимость модернизации процессов.

География проекта

Москва, Санкт - Петербург

Целевые группы

1. Медицинские учреждения
2. Органы социальной защиты
3. Страховые компании