Medotor: ИИ-ассистент для врача-оториноларинголога на базе рассуждающей LLM, 2025

Руководитель проекта: Сергей Кольцов

Авторы программы для ЭВМ: Кольцов Сергей Николаевич, Сурков Антон Юрьевич, Будковая Марина Александровна, Реброва Светлана Александровна, Дахадаева Патимат Махачевна, Левин Сергей Владимирович.

Правообладатель РИД: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург. Федеральное государственное бюджетное учреждение «Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт уха, горла, носа и речи» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Программа для ЭВМ: «Medotor: ИИ-ассистент для врача-оториноларинголога на базе рассуждающей LLM»

Программный прототип интеллектуального ассистента для врача-оториноларинголога, реализующий технологию локальных больших языковых моделей (LLM) в сочетании с методами генерации с извлечением информации (Retrieval-Augmented Generation, RAG) и механизмом долговременной памяти (MemoRAG). Система предназначена для поддержки клинических решений: она анализирует неструктурированные медицинские данные — включая тексты выписок, анамнеза, лабораторные показатели и сканированные PDF-документы — и на их основе формирует обоснованные рекомендации, соответствующие действующим клиническим протоколам.

Архитектура включает три функциональных модуля:
а) модуль сбора и предобработки данных, осуществляющий извлечение структурированной клинической информации с применением OCR и медицинского именованного распознавания сущностей (Medical NER);
б) диагностический модуль на базе локальной LLM, оценивающий эффективность проведённых вмешательств и прогнозирующий индивидуальный риск рецидивов;
в) модуль генерации рекомендаций, использующий рассуждающую LLM в гибридной архитектуре RAG/MemoRAG для выработки персонализированных и контекстно-зависимых клинических советов.

Система функционирует полностью локально — без передачи данных в облачные сервисы, что обеспечивает соответствие требованиям законодательства о защите медицинской информации и технологическую суверенность. Разработка выполнена в партнёрстве с ФГБУ «Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт уха, горла, носа и речи» (СПб НИИ ЛОР), предоставившим обезличенные клинические данные и проведшим экспертную медицинскую валидацию.

РИД снижает когнитивную и операционную нагрузку на врача, повышает точность и воспроизводимость диагностики, улучшает маршрутизацию пациентов и качество оказания специализированной помощи. Архитектурные принципы решения обеспечивают его масштабируемость на другие медицинские специальности и формируют основу для последующей формальной регистрации в качестве объекта интеллектуальной собственности.

Репозиторий: https://github.com/hse-scila/Medotor

Объем программы для ЭВМ в машиночитаемой форме в единицах, кратных числу байт: 20 500 000 байт.