Разработать рекомендательный сервис, который с помощью методов кластеризации и машинного обучения

для сотрудников и пациентов медицинских центров даст возможность по материалам опроса (телефонного

или через онлайн-форму):

1. быстро определить вероятное заболевание и его тяжесть,
2. выдать рекомендации о посещении врача нужной направленности,
3. выдать рекомендации о сдаче необходимых анализов, определить очередность пациента на запись в зависимости от тяжести заболевания и стадии протекания болезни;

для операторов скорой помощи даст возможность по материалам телефонного звонка: быстро определить

1. медицинскую область обращения и степень срочности приезда СМП (скорой медицинской помощи),
2. выдать рекомендации: какую команду врачей направить (в зависимости от специальности врача, текущего местонахождения машины СМП, возраста пациента, степени срочности вызова и др. факторов), 
3. в какую больницу при необходимости доставить пациента (в зависимости от наличия необходимого оборудования, специалистов и мест),
4. какие меры первой помощи нужно принять.

Разрабатываемый рекомендательный сервис предназначен для внедрения на станциях скорой помощи, в
медицинских центрах и поликлиниках.
Операторы скорой медицинской помощи чаще всего являются мед. работниками, но их квалификации и
физических возможностей часто не хватает для корректного определения тяжести состояния пациента.
Рекомендательная система позволит быстрее и лучше принимать решения о том, какую именно бригаду СМП
в какой очередности направить к пациенту.
Процедура выявления болезни и определения специалиста-медика, который мог бы ее решить, на данный
момент - непростая задача, сопровождающаяся многократными походами в медицинское учреждение:
сначала к терапевту, который направляет к нужному специалисту, далее сдача анализов и только потом
решение выявленной проблемы. Цифровой помощник позволит значительно сократить этот путь за счёт
проведения предварительной диагностики в удобном для пациента онлайн формате.

Разработка на основе комбинации кластеризации и ML позволит ускорить принятие решений и сократить число ошибок при принятии решений операторами скорой помощи, а значит, увеличить количество спасённых жизней.

Цифровой помощник позволит сократить очереди в поликлиниках к врачам общей практики и участковым терапевтам, так как пациенты смогут сразу перенаправляться к узким специалистам, что позволит больным быстрее получать помощь и предотвращать развитие заболевания. Для пациентов, которые обращаются за плановыми обследованиями в медицинские центры, рекомендательная система сможет обеспечить комфортные условия прохождения обследования, минимизировать количество посещений мед.центра, что сокращает риск развития попутных заболеваний, передающихся воздушно-капельным путем. Медицинские центры и поликлиники с помощью ML, встроенного в рекомендательный сервис, смогут прогнозировать количество пациентов, планировать закупку медикаментов и реактивов, предоставлять более качественные услуги.

На страницу проекта