Российские ученые разработали цифровую модель на основе ИИ для помощи детям с редкими заболеваниями кожи

Более 2500 подопечных фонда «Дети-бабочки» живут с тяжёлыми, редкими и неизлечимыми заболеваниями кожи — буллёзным эпидермолизом и ихтиозом. За этими сложными названиями скрываются генетические патологии, при которых любое прикосновение может вызывать боль, а повседневный уход требует врачебной точности, огромного внимания и ресурсов.

Каждый из этих детей — уникален. И каждый требует индивидуального подхода. Но как выстроить индивидуальную и при этом системную помощь? Ответ на этот вопрос фонд теперь ищет не в одиночку — ему помогает искусственный интеллект.

Совместно с командой российских разработчиков из ООО «Редермио» фонд создал интеллектуальную модель на основе машинного обучения. Этот инструмент анализирует состояние пациента, историю обращений, динамику болезни, и на основе множества факторов предлагает лучшие схемы помощи: от медицинских программ до психологической поддержки.

- Если раньше специалисты фонда вручную сопоставляли множество параметров и полагались на опыт и интуицию, то теперь они получают обоснованные, структурированные и персонализированные рекомендации, проверенные на тысячах реальных случаев. Модель уже интегрирована в информационные системы фонда и помогает выстраивать индивидуальные маршруты помощи с учётом текущих задач, ресурсов и долгосрочных целей, - рассказали в фонде.

Уточняется, что новый ИИ-инструмент — это первый опыт использования алгоритмов, способных не только систематизировать данные, но и предсказывать наилучшие решения. Чтобы обучить модель, создатели проанализировали 12 лет реальной работы: более 2000 историй пациентов, сотни клинических, социальных и демографических показателей. Программы помощи были описаны, классифицированы и оценены с точки зрения эффективности.

Результат: алгоритм, который может не просто рекомендовать помощь, а делать это с прицелом на конкретного человека, его диагноз и состояние.

- В 73% случаев рекомендации ИИ совпадают с решениями, которые уже принимались экспертами фонда. Это значит, что модель действительно «понимает» специфику работы и предлагает логичные шаги. Но важнее другое: оставшиеся 27% — это не ошибка, а возможность увидеть новые подходы, быстрее находить слабые места и принимать более точные решения в будущем. Для фонда — это новая степень прозрачности и эффективности. Расчёты становятся точнее, приоритизация — обоснованнее, - уверены в фонде.