Мобильное приложение «Я здоров» представило собственный алгоритм долгосрочной памяти для своего медицинского диалогового ИИ-ассистента. Разработка позволяет системе запоминать важную информацию о здоровье пользователя из всех диалогов и учитывать ее при последующих обращениях. Как рассказали CNews представители стартапа, модуль является ключевым элементом персонализации медицинского ассистента.
Технология работает следующим образом: каждое упоминание пользователем симптомов, аллергий, перенесенных операций, принимаемых лекарств или других факторов фиксируется как отдельное событие с деталями — датой, временем и степенью выраженности. Система преобразует диалоговые данные в структурированный профиль здоровья, своего рода «медицинскую карту». Например, если пользователь ранее сообщил об аллергии на пенициллин, ассистент учтет это при обсуждении антибиотиков. При регулярных жалобах на головную боль алгоритм проанализирует историю симптомов и сопутствующие факторы.
Отдельная особенность — нормализация медицинских фактов. Система сохраняет как исходную формулировку пользователя (например, «болит голова»), так и унифицированную версию («головная боль»). Это позволяет объединять разные описания одного состояния в единую запись и отслеживать изменения во времени без дубликатов. Разработка особенно актуальна на фоне перехода медицины к персонализированному подходу: универсальные рекомендации уступают место учету индивидуальных особенностей, медицинской истории и образа жизни.
Технология нормализует медицинские факты, объединяя разные формулировки в единую запись без дубликатов.
По словам основателя «Я здоров» Даниила Васильева, чтобы рекомендации были персонализированными, системе важно понимать контекст конкретного человека. В будущих версиях приложения появятся дневники приема препаратов, питания, физической активности, сна и эмоций, а также интеграция с трекинговыми устройствами. Все эти данные будут учитываться ассистентом для персонализации ответов и рекомендаций. Чем больше медицинская система знает о пациенте, тем выше потенциал раннего выявления отклонений, точной интерпретации симптомов и формирования индивидуальных рекомендаций.
