Врачебные AI-ассистенты

LLM для клинических данных с памятью пациента в G-Brain

Ассистенты BASE читают анамнез, назначения и взаимодействия из G-Brain и собирают их в единый клинический контекст к каждому решению врача.

Обсудить проект

Что болит

Клиническая документация растёт быстрее, чем штат может её обработать

01

Данные разбросаны по системам

Анамнез в МИС, назначения в аптечном модуле, результаты исследований в отдельном архиве. Врач тратит приём на сбор картины, а не на решение.

02

Дефицит профильных специалистов

Штат не успевает разбирать протоколы, письма пациентов и результаты клинических исследований вручную. Очередь растёт, время на пациента сокращается.

03

Регуляторная нагрузка

Каждое решение требует следа: кто, когда, на основании чего. Ручной аудит документации отнимает часы у тех, кто должен лечить.

Решение BASEMIND

Медицинская память вместо разрозненных карточек

BASE строит многоагентную архитектуру поверх G-Brain — корпоративной AI-памяти, где анамнез, назначения и взаимодействия хранятся как связанный контекст пациента, а не набор документов. Агенты читают этот контекст, готовят выжимку к приёму и держат аудиторский след на каждое действие.

Память пациента

G-Brain хранит историю болезни, назначения и лекарственные взаимодействия в одном связанном контексте, доступном ассистенту в момент приёма.

Многоагентная обработка

Отдельные агенты закрывают документацию, проверку взаимодействий и подготовку выжимок — каждый со своей зоной ответственности и проверкой.

Контроль и аудит

Каждый вывод ассистента опирается на источник в G-Brain и оставляет след для регуляторной проверки.

Как это работает

Внедрение идёт поверх существующей МИС, без остановки приёма

  1. 01

    Аудит источников данных

    Разбираем МИС, лабораторные системы и архивы документации, определяем, что и как загружать в G-Brain.

  2. 02

    Сборка медицинской памяти

    Структурируем анамнез, назначения и взаимодействия в G-Brain как единый контекст на каждого пациента.

  3. 03

    Развёртывание агентов

    Настраиваем ассистентов под конкретные сценарии: подготовка к приёму, проверка назначений, аналитика КИ.

  4. 04

    Контур контроля

    Подключаем мониторинг точности и аудиторский журнал, синхронизированный с регуляторными требованиями клиники.

Ожидаемый эффект

Что меняется после внедрения

-40%

времени на сбор и оформление клинической документации

×3

быстрее доступ к полной истории пациента на приёме

24/7

доступность ассистента для проверки назначений и взаимодействий

6 нед.

до запуска первого контура на реальных данных клиники

Значения — типовые ориентиры по индустрии, не гарантия. Фактический результат зависит от процессов, данных и задач конкретного проекта.

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Как хранятся персональные данные пациентов?

Данные остаются в контуре клиники, G-Brain разворачивается на инфраструктуре заказчика или в изолированном облаке под требования 152-ФЗ и внутренние политики клиники.

Нужно ли менять текущую МИС?

Нет. BASE интегрируется поверх существующей МИС и архивов, G-Brain работает как слой памяти, а не замена учётной системы.

Как исключить ошибки и галлюцинации ассистента?

Каждый ответ ассистента опирается на конкретную запись в G-Brain с указанием источника, а не на свободную генерацию без опоры на данные.

Кто несёт ответственность за клинические решения?

Ассистент готовит контекст и подсветку рисков, финальное решение остаётся за врачом. Аудиторский след фиксирует, на основании чего сформирована подсказка.

Сколько занимает внедрение в одной клинике?

Первый рабочий контур на реальных данных запускается за 6 недель, дальнейшее масштабирование на отделения идёт поэтапно.

Обсудим клинический контур для вашей команды

Покажем, как G-Brain и врачебные ассистенты BASE ложатся на вашу МИС и регуляторные требования — на примере вашего кейса.

Обсудить проект