Платформа для национального конкурса ИИ в медицине

Главное о кейсе

Разработали высоконагруженную платформу для конкурсов AI'm Finder и AI'm Doctor и сформировали уникальные датасеты для обучения российских ИИ-систем по первичной диагностике легочных заболеваний.

Наша команда с нуля продумала и разработала технологическое программное решение для проведения двух конкурсов с разными механиками. Аналогов данного ИТ-решения не было.

Этот проект был больше, чем просто разработка — он включал погружение в сложные математические расчёты, классификацию заболеваний, работу с big data и синхронизацию с ИИ-алгоритмами.

✅ 6 месяцев от утверждения дизайна до запуска платформы
✅ 8 личных кабинетов разработали для разных ролей
✅ 3500 часов тестирования
✅ 500+ страниц документации с описанием функционала
✅ 3910 эпикризов загрузили в систему для обработки медэкспертами
✅ 20 часов бесперебойной работы в финалах конкурсов
✅ 2000+ сессий обмена информацией между Платформой и системами участников
✅ 89 команд участников конкурсов

Видео работы платформы:
https://kinescope.io/i3sKFPcZ8wg4xmCsgWhdgD
https://kinescope.io/3MLLdza63vKYYuw5q9Yh1u


*****
We have developed a highly loaded platform for AI'm Finder and AI'm Doctor contests and created unique datasets for training Russian AI systems in the primary diagnosis of lung diseases.

Our team has thought out and developed a technological software solution from scratch for holding two contests with different mechanics. There were no analogues of this IT solution.

This project was more than just a development — it included immersion in complex mathematical calculations, classification of diseases, work with big data and synchronization with AI algorithms.

6 months from design approval to platform launch
8 personal accounts have been developed for different roles
3,500 hours of testing
500+ pages of documentation describing the functionality
3910 epicrisis uploaded to the system for processing by medical experts
20 hours of uninterrupted work in the finals of competitions
2000+ information exchange sessions between the Platform and the participant systems
89 teams of contest participants

Как проект изменил жизнь пользователей

Помогли сформировать уникальные датасеты, на которых уже обучаются отечественные ИИ-системы по первичной диагностике заболеваний и в дальнейшем станут основой системы поддержки принятия врачебных решений. В итоге это значительно улучшит качество медицинского обслуживания миллионов россиян, в том числе в отдаленных регионах.

We helped to form unique datasets, on which domestic AI systems for the primary diagnosis of diseases are already being trained and will later become the basis of a medical decision support system. As a result, this will significantly improve the quality of medical care for millions of Russians, including in remote regions.

Бизнес-задача и ее решение

ЦЕЛЬ
Создать в стране технологию для первичной диагностики заболеваний с помощью искусственного интеллекта. Для решения этой глобальной цели и преодоления технологического барьера в медицине проводятся конкурсы AI’m Finder и AI’m Doctor.

ЗАДАЧА
Научить искусственный интеллект анализировать эпикризы пациентов с различными легочными заболеваниями, результаты клинических исследований и сопоставлять эти данные с информацией из медицинских баз и клинических рекомендаций. В результате должна появится новая интеллектуальная система-помощник врачей для первичной диагностики.

РЕШЕНИЕ
Общие требования к платформе — высокая отказоустойчивость и принцип открытого кода для обеспечения прозрачности испытаний.

Для этого:
1. Разработали и реализовали систему датасетов с эпикризами пациентов
2. Валидировали датасеты врачами-экспертами
3. Реализовали систему разметки эпикризов врачами прямо в браузере
4. Создали платформу для проведению технологического конкурса
5. Реализовали сложный модуль математики, который позволил сравнить разметку команд с помощью ИИ и действия врачей.

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

Конкурс и платформа — это шаг для преодоления глобального технологического барьера в области искусственного интеллекта в медицине.

1. На первом этапе продумали архитектуру платформы, создали дизайн-макеты, прописали функциональные требования и спроектировали личные кабинеты для 8 ролей пользователей (участник, эксперт-медик, администратор и тд). Также разработали базовую схему и структуру по обеспечению информационной безопасности проекта.

2. На втором этапе, за 4 месяца, разработали основные модули и элементы платформы, загрузили все медицинские информационные базы, которые нужны для проведения конкурсов. Сделали специальный разметчик для классификации симптомов и передали его в тестирование экспертам-медикам. Подготовили проект для тестирования.

3. Разработка и взаимодействие всех модулей платформы, отвечающих за точность и скорость сравнения данных во время проведения конкурса с эталонами, стали основой третьего этапа проекта. Для этого разработали сервис со сложными математическими расчетами для автоматического вычисления результатов конкурса на основе интегрального критерия. Написали утилиту для обеспечения взаимодействия платформы и систем участников.

4. Четвертый этап — это подготовка к старту отборочных и финальных конкурсных испытаний, где основной фокус был на обеспечении работоспособности платформы и ее отказоустойчивость в день проведения испытаний в онлайн-режиме.
Настроили облачную систему через сервис Яндекс.Облако для обеспечения отказоустойчивости платформы. Сделали стресс-тестирование платформы, имитировав нагрузку в 10 раз больше, чем запланировано в дни финальных испытаний.

5. Пятый этап – разработка абсолютно новой двухэтапной механики для проведения основного конкурса AI'm Doctor. Изменили процесс обмена данными между платформой и участниками, разработали новый алгоритм оценки интегрального результата конкурса, переработали личный кабинет клинического специалиста. Также сделали два новых лидерборда, которые в прямом эфире отображают ход испытаний.

Инсайты, гипотезы, процесс создания и взаимодействия с заказчиком

В ходе работы над платформой мы столкнулись с рядом серьёзных вызовов, каждый из которых потребовал глубоких технологических решений:
- неполное техническое задание, так как аналогичных проектов ранее не было;
- неоднородность данных, для которых выработали единый формат вместе с Сеченовским университетом, чтобы обеспечить последовательную интерпретацию системой;
- кодирование большого массива матданных на язык программирования, при этом соблюдая строгую конфиденциальность.

Финал состоялся 6 ноября 2024 в прямом эфире. В финальную часть конкурса вышли 4 команды, которые показали наилучшие результаты в отборочных соревнованиях.
Победителем стала система, которая наиболее часто ставила точный диагноз с наименьшим количеством запрашиваемых исследований.

Скриншоты

Комментарий заказчика

С командой «Вебпрактик» сотрудничаем уже не в первый раз. Каждый наш совместный проект обладает уникальными особенностями. Разработка платформы для проведения конкурса AI’m Doctor не является исключением. Это масштабный и технически сложный проект, который должен учитывать медицинскую специфику.
Наш партнер подошел к вопросу реализации платформы с особой тщательностью, вниманием к деталям и открытостью к обратной связи на протяжении всего процесса разработки. Команда помогла нам с экспертизой в проектировании архитектуры, разработке новых утилит и формировании датасетов. Спасибо за профессиональный подход к решению технологически сложных задач!