Титульная страница Программные системы: теория и приложения  English version
ISSN 2079-3316 Двуязычный электронный научный Электронный научный журнал Института программных систем имени А. К. Айламазяна ИПС им. А. К. Айламазяна ИПС Российской Академии Наук РАН 12+ 
Том 16 (2025) .– Выпуск 6 (71) .– Статья № 6 (453)

Медицинская информатика

Научная статья

Система внутреннего контроля качества медицинской помощи с использованием искусственного интеллекта

Алексей Александрович Бельченков1, Владимир Викторович Калиновский2, Дмитрий Владимирович Белышев3Переписывавшийся автор, Антон Сергеевич Клочков4

1,2Группа компаний «Интерин», Москва, Россия
3Институт программных систем им. А. К. Айламазяна РАН, Веськово, Россия
4Реабилитационный центр «Три сестры», Москва, Россия
3 Дмитрий Владимирович Белышев — Переписывавшийся автор belyshev@interin.ru

Аннотация. В статье представлен опыт разработки и внедрения системы автоматизированного контроля качества медицинской помощи «Супервизия Истории болезни» в условиях реабилитационной клиники. Решение сочетает классические алгоритмы обработки структурированных данных медицинской информационной системы (МИС) с анализом неструктурированного текста электронных медицинских документов при помощи больших языковых моделей (LLM).

Цель. Разработка и апробация методики автоматизированного контроля качества медицинской помощи, обеспечивающей полный охват историй болезни пациентов при минимальном участии экспертов на этапе сбора и первичного анализа данных.

Материалы и методы. Работа выполнена на базе МИС Интерин PROMIS Alpha PG в Клинике ранней реабилитации ,,Три сестры„. Методика включает два типа критериев оценки: алгоритмические (вычисляются средствами СУБД на основе структурированных данных) и интеллектуальные (оцениваются с применением LLM на основе текстового содержания медицинских документов).

Результаты. Разработан и внедрен программный модуль «Супервизия истории болезни», позволяющий автоматически формировать комплексную оценку качества ведения истории болезни на основе конфигурируемого набора критериев. Модуль реализует гибридный подход к анализу данных и интегрирован в рабочие процессы клиники.

Выводы. Комбинирование алгоритмических методов и технологий искусственного интеллекта позволяет эффективно решать задачу масштабируемого и глубокого контроля качества медицинской документации. Система не заменяет эксперта, но высвобождает его время для анализа сложных случаев, работая как инструмент поддержки принятия решений. Перспективы развития — переход к непрерывному контролю и использование специализированных медицинских LLM.

Ключевые слова: искусственный интеллект в медицине, большие языковые модели, LLM, контроль качества медицинской документации, медицинские информационные системы, автоматизация здравоохранения

Для цитирования: Бельченков А. А., Калиновский В. В., Белышев Д. В., Клочков А. С. Система внутреннего контроля качества медицинской помощи с использованием искусственного интеллекта // Программные системы: теория и приложения. 2025. Т. 16. № 6. С. 221–235. https://psta.psiras.ru/2025/6_221-235.

Полный текст статьи (PDF): https://psta.psiras.ru/read/psta2025_6_221-235.pdf.

Статья поступила в редакцию 03.11.2025; одобрена после рецензирования 04.11.2025; принята к публикации 17.11.2025; опубликована онлайн 24.12.2025.

© Бельченков А. А., Калиновский В. В., Белышев Д. В., Клочков А. С.
2025
Адрес редакции: 152021, Ярославская обл., Переславский район, село Веськово, ул. Петра Первого, д. 4а, Институт программных систем имени А. К. Айламазяна РАН;   Сетевой адрес издания:  http://psta.psiras.ru  Тел: +7(4852) 695-228 ;  E-mail: info@psta.psiras.ru ;  Лицензия: CC-BY-4.0Текст лицензии на сайте Creative Commons 
© Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт программных систем имени А. К. Айламазяна Российской академии наук (дизайн сайта) 2010–2025