2024/10/24 17:33:53

ГОСТ Р 71672-2024 Системы прогнозной аналитики на основе искусственного интеллекта в клинической медицине


Содержание

История

2024: Утверждение ГОСТа

В конце октября 2024 года в России утвержден ГОСТ Р 71672-2024 «Системы прогнозной аналитики на основе искусственного интеллекта в клинической медицине. Основные положения». Документ разработан Государственным бюджетным учреждением здравоохранения «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы» (ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ»).

Отмечается, что внедрение ИИ-средств для поддержки принятия клинических и управленческих решений является одним из перспективных направлений цифровой трансформации здравоохранения. Прогнозная аналитика востребована руководителями различного уровня как инструмент для оценки возможных сценариев развития заболеваний, оптимизации нагрузки на медицинские организации и определения потребности в ресурсах, что способствует, в конечном счете, повышению операционной эффективности. В обнародованном документе выделяются несколько ключевых целей создания и внедрения систем прогнозной ИИ-аналитики в сфере здравоохранения:

  • Развитие профилактической медицины, направленной на предупреждение заболеваний, осложнений и смертельных исходов;
  • Повышение эффективности использования ресурсов, в том числе кадрового и финансового обеспечения;
  • Персонализация диагностики и лечения путем анализа персональных особенностей пациентов, условий их жизни и других факторов;
  • Сокращение заболеваемости и смертности;
  • Повышение удовлетворенности населения качеством оказываемой медицинской помощи.

В России утвержден ГОСТ на системы ИИ-аналитики в клинической медицине

В соответствии с ГОСТом, система прогнозной ИИ-аналитики может представлять собой программный продукт, включающий модели, созданные с помощью методов машинного обучения, а также различные алгоритмы, правила и иные программные реализации (функции, процедуры, сервисы и т. д.). Объектом модели прогнозирования могут быть: события в будущем (например, оценка вероятности развития заболеваний, осложнений или поломки оборудования), возможное количество обращений пациентов за медицинской помощью в определенном регионе или медицинской организации и пр.[1]

Примечания