#Медицина #AI

Программно-аппаратный комплекс интеллектуальной регистрации пациентов на базе собственной ИИ-модели

Комплекс из сканирующего оборудования, собственной ML-модели распознавания документов и веб-интерфейса верификации: физический документ пациента превращается в структурированную запись за 2 секунды без участия регистратуры.

Крупная региональная сеть медицинских учреждений с ежедневным потоком 1500+ пациентов. Предоставляет амбулаторную помощь, диспансеризацию и специализированные консультации по профильным направлениям.

О проекте

Разработан и внедрён программно-аппаратный комплекс для автоматизации регистрации приёма пациентов: подобранное сканирующее оборудование для паспортов, полисов ОМС и других документов, собственная ML-модель распознавания документов, веб-приложение с интерфейсом верификации данных и шлюз интеграции с медицинскими информационными системами.

Задачи

  1. Заменить ручной ввод данных сотрудником регистратуры автоматическим распознаванием документов.
  2. Подобрать и откалибровать сканирующее оборудование под задачи медучреждения.
  3. Обучить собственную ML-модель распознаванию паспортов, полисов ОМС и других документов.
  4. Интегрировать комплекс с действующей медицинской информационной системой.
  5. Снизить долю ошибок и дублирования записей, характерных для ручного ввода.

Этапы реализации

1. Анализ процесса регистрации.
Изучение текущего workflow регистратуры, сбор требований, подбор сканирующего оборудования.

2. Разработка ML-модели.
Сбор и разметка датасета документов, обучение и валидация модели распознавания.

3. Разработка веб-приложения.
Создание интерфейса верификации распознанных данных для сотрудников.

4. Интеграция с МИС.
Реализация REST API для передачи структурированных данных в медицинскую информационную систему.

5. Пилот и тиражирование.
Запуск на пилотном филиале, доработка по обратной связи, развёртывание в остальных филиалах сети.

Экспертиза

Системный аналитик, архитектор, ML-инженер, Python/Java-разработчики, фронтенд-разработчик, тестировщик.

Технологии

Собственная ИИ-модель распознавания документов, сканирующее оборудование, веб-интерфейс верификации данных, REST API, PostgreSQL.

Результаты

  1. 45 секунд — сокращено время регистрации пациента (было 5–7 минут).
  2. 95% — снижены ошибки и дубликаты записей.
  3. 12+ человеко-часов — высвобождается ежедневно у персонала регистратуры.
  4. 40% — сокращены очереди в пиковые часы.
  5. До 2 дней — занимает развёртывание комплекса в новом филиале.
Комплекс масштабируется на новые типы документов и новые филиалы без остановки работы регистратуры.
Этот сайт использует сервисы сбора технических данных посетителей (данные об IP-адресе, местоположении и др.) для обеспечения работоспособности и улучшения качества обслуживания. Продолжая использовать наш сайт, вы автоматически соглашаетесь с использованием данных технологий.