Medical Scribe
Не «расшифровка приёма» — а полноценный medical scribe: запись разговора пациент-врач превращается в структурированную медкарту со SOAP-разделами, диагнозами в МКБ-10, назначениями с проверкой drug-interactions по РЛС. Не свободный текст в EMR, а валидированные структурированные данные.
Врач тратит 30-50% смены на оформление в EMR. На один 20-минутный приём — 15-20 минут писанины. Medical Scribe закрывает этот цикл: говорит врач свободно, на выходе — заполненная карта приёма с SOAP-секциями (Subjective / Objective / Assessment / Plan), всеми диагнозами в кодировке МКБ-10, назначениями с автоматической проверкой на drug-drug interactions и противопоказания.
Не «свободный текст в EMR», а валидированные структурированные данные
Главное отличие от «whisper + сохранить в текстовое поле»: после Medical Scribe в EMR появляются именно структурированные сущности — диагнозы с ICD-10, назначения с доза-частота-длительность, аллергии с linked-сущностями. Это означает: статистика клиники работает, BI-дашборды собираются, лаборатория видит реальные показатели, страховые подачи готовятся автоматически.
Пошаговая архитектура
Запись приёма
Микрофон в кабинете или Bluetooth-headset. Speech enhancement убирает шум кабинета (RNNoise + medical-specific filters).
ASR + диаризация
faster-whisper-large + medical vocabulary boost. Диаризация выделяет реплики врача vs пациента (важно для SOAP-разбиения).
Medical NER
Custom-trained Med7-style модель на RU-медтекстах: симптомы, диагнозы, лекарства, дозировки, аллергии, лабораторные. Linked к UMLS/SNOMED-RU.
SOAP-структуризация
LLM с tool-use разносит экстракции по 4 секциям SOAP. Subjective — со слов пациента. Objective — наблюдения врача. Assessment — диагнозы. Plan — назначения и follow-up.
ICD-10 coding
BERT-classifier (fine-tuned на 60K-выборке case→ICD от Минздрава) выдаёт top-3 коды с confidence. Врач принимает / правит.
Drug interaction check
Knowledge graph над DrugBank + РЛС: проверка попарных interactions + ATC-class конфликтов + противопоказаний по диагнозам пациента.
Push в EMR
МИАЦ / qMS / MedElement / 1С:Медицина через REST. Запись с цифровой подписью врача — для аудита, не для замены подписи.
Стек, который не запирает
faster-whisper large-v3 с custom-prompt'ом из медицинских терминов (boost'ит распознавание)
Med7-RU NER модель: 7 типов сущностей (drug, dosage, frequency, duration, symptom, diagnosis, lab-result)
ICD-10 classifier: BERT fine-tuned на 60K приёмов с ground-truth от врачей-кодировщиков
DrugBank + РЛС knowledge graph для drug-interactions (узлы — препараты, ATC-классы, CYP-pathways)
GigaChat для финальной SOAP-структуризации со structured output
EMR-коннекторы: МИАЦ, qMS, MedElement, 1С:Медицина (REST + HL7 FHIR где доступно)
Идеально для
- Частные клиники с потоком ≥30 приёмов/смену на врача
- Стационары с ординаторской нагрузкой (выписки и эпикризы)
- Телемедицинские сервисы (запись консультации → структурный отчёт)
- Корп-медицина: профосмотры с массовой обработкой
Границы кейса
- Не ставит диагноз — только предлагает коды на основе сказанного врачом
- Не выписывает рецепт — только готовит заполненную форму для подписи
- Не работает с рукописными записями врача (это контур handwriting-OCR)
- Не передаёт данные за периметр клиники — полный on-premise обязателен (ФЗ-152, тайна врачебной)
Частые вопросы
Полный on-premise. Аудио хранится только до подписи карты врачом — потом auto-delete. Структурированные данные в EMR — как обычно по ФЗ-152, с access-log.
Что ещё может пригодиться
Покажем на ваших данных
за 1-2 недели
Подключаемся к ограниченной выборке, разворачиваем PoC на ваших реальных кейсах. Оценка качества, точности и UX — на вашей специфике, не на наших красивых демо.