AI для медицинских текстов — это применение языковых моделей для обработки медицинской документации: суммаризация научных статей, анализ выписок пациентов, извлечение структурированных данных из историй болезни. Медицинская сфера генерирует огромные объёмы текстовых данных, и AI помогает врачам и исследователям обрабатывать их эффективнее.
Суммаризация медицинских исследований
Врачи и исследователи ежедневно сталкиваются с необходимостью изучать десятки научных статей. AI может извлечь ключевые выводы:
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(
base_url="https://api.modelswitch.ru/v1",
api_key="msk_ваш_ключ"
)
def summarize_research(article_text: str) -> dict:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": """Ты — медицинский аналитик.
Создай структурированное резюме исследования. JSON:
{
"title": "название исследования",
"objective": "цель исследования",
"methodology": "методология (тип исследования, выборка)",
"key_findings": ["ключевые находки"],
"conclusions": "основные выводы",
"limitations": ["ограничения исследования"],
"clinical_relevance": "практическая значимость",
"evidence_level": "уровень доказательности (I-V)"
}
Будь точен, не добавляй информации, которой нет в статье."""},
{"role": "user", "content": article_text}
],
temperature=0.1
)
return json.loads(response.choices[0].message.content)Анализ медицинских выписок
AI может извлекать структурированные данные из свободного текста медицинских выписок:
def parse_medical_record(record_text: str) -> dict:
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": """Извлеки из медицинской выписки данные. JSON:
{
"patient_info": {"age": ..., "gender": "..."},
"diagnoses": [{"code_icd10": "...", "name": "...", "type": "primary/secondary"}],
"symptoms": ["перечень симптомов"],
"medications": [{"name": "...", "dosage": "...", "frequency": "..."}],
"lab_results": [{"test": "...", "value": "...", "unit": "...", "normal_range": "..."}],
"procedures": ["проведённые процедуры"],
"recommendations": ["рекомендации"]
}
Извлекай ТОЛЬКО то, что явно указано в тексте. Не интерпретируй."""},
{"role": "user", "content": record_text}
],
temperature=0.0
)
return json.loads(response.choices[0].message.content)RAG с медицинской базой знаний
Для точных ответов на медицинские вопросы используйте RAG с клиническими рекомендациями:
def medical_rag_query(
question: str,
clinical_guidelines: list[str],
patient_context: str = ""
) -> str:
context = "
---
".join(clinical_guidelines)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[
{"role": "system", "content": """Ты — медицинский консультант.
Отвечай СТРОГО на основании предоставленных клинических рекомендаций.
Указывай источник для каждого утверждения.
Если информации недостаточно — скажи об этом.
ВАЖНО: Не давай рекомендаций по лечению без контекста конкретного пациента."""},
{"role": "user", "content": (
f"Клинические рекомендации:
{context}
"
f"Контекст пациента: {patient_context}
"
f"Вопрос: {question}"
)}
],
temperature=0.1
)
return response.choices[0].message.contentБезопасность и соответствие требованиям
При работе с медицинскими данными необходимо учитывать:
- ФЗ-152 (персональные данные) — деперсонализируйте данные перед отправкой в API
- Врачебная тайна — не передавайте ФИО, даты рождения и другие идентификаторы
- AI не ставит диагнозы — все результаты должен верифицировать врач
- Галлюцинации — модель может генерировать несуществующие данные, RAG снижает этот риск
- Аудит — логируйте все запросы для отслеживания использования
Рекомендация: перед отправкой текста в API удаляйте ФИО, даты рождения и номера полисов. ModelSwitch не хранит содержимое запросов, но лучше минимизировать передачу чувствительных данных.
Стоимость анализа одной выписки — около $0.05-0.15 через ModelSwitch. Для клиники, обрабатывающей 100 выписок в день, это ~$5-15/день — значительно дешевле ручной обработки.