Студенты Цифровой кафедры Первого МГМУ имени И. М. Сеченова совместно с обучающимися из Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» создали телеграм-бота для предварительной автоматической маршрутизации пациентов. Он поможет пользователям определить подходящего специалиста для консультации, а врачам предоставит необходимую информацию о пациенте и избавит их от лишней бумажной работы. В перспективе возможна интеграция бота с системой электронной медицинской записи.

Чат-бот был создан с использованием Telegram API, SQLite и Python, рассказал один из разработчиков, обучающийся Цифровой кафедры Сеченовского Университета, студент 6-го курса Института клинической медицины имени Н. В. Склифосовского Артем Каштанов. Бот базируется на клинических рекомендациях и его можно интегрировать с системой электронной медицинской записи. Благодаря автоматизации и возможности самостоятельного обучения он способен определять проблему пациента, направлять его к нужному специалисту и составлять форму с предварительной информацией для врача.

«У участкового терапевта, к которому впервые приходит на прием пациент по записи через ЕМИАС или мос.ру, есть всего 12 минут, чтобы собрать анамнез его жизни и болезни, поставить диагноз и назначить лечение, соответствующее современным стандартам, или направить к специалистам, – объяснил Артем Каштанов. – Часть этой работы вполне можно переложить на телеграм-бота – простого и максимально удобного для пользователя. После последовательного прохождения опросников бота пациентом врач получает краткую справку о его анамнезе и жалобах».

Телеграм-бот для автоматической маршрутизации пациентов был разработан междисциплинарной командой студентов Сеченовского Университета и НИЯУ МИФИ, принявших участие в хакатоне Центра диагностики и телемедицины на IV Открытой конференции молодых ученых. Этот проект принес команде диплом победителей. Сейчас разработчики проводят тестирование бота и дорабатывают его функционал. Команда уверена, что в перспективе внедрение такого решения в систему здравоохранения позволит улучшить доступность и качество медицинской помощи, оптимизирует рабочее время медперсонала, а также уменьшит количество рутинной бумажной работы врачей.