Команда российского medtech-стартапа разработала собственный алгоритм долгосрочной памяти для медицинского ИИ-ассистента

Дата публикации: 02-07-2026 04:25:00

Medtech-стартап «Я здоров» разработал собственный алгоритм долгосрочной памяти для медицинского ИИ-ассистента:...

Основное содержимое страницы с новостью.

Medtech-стартап «Я здоров» разработал собственный алгоритм долгосрочной памяти для медицинского ИИ-ассистента: теперь он запоминает данные из диалогов и учитывает их при новых запросах. Это делает взаимодействие еще более персонализированным. Об этом CNews сообщили представители «Я здоров».

Команда мобильного приложения «Я здоров» разработала собственный алгоритм долгосрочной памяти для медицинского диалогового ИИ-ассистента. Технология позволяет системе запоминать важную информацию о здоровье пользователя и учитывать ее в будущих диалогах.

Современная медицина постепенно отходит от универсального подхода, когда всем пациентам даются одинаковые рекомендации. Сегодня все больше внимания уделяется персонализации — учету индивидуальных особенностей человека, его медицинской истории, образа жизни и другим данным, которые влияют на принятие решений в диагностике, лечении и профилактике.

И технологии, которые помогают сохранять и использовать эту информацию, играют здесь особую роль. Разработка команды «Я здоров» позволяет учитывать данные пользователей, что создает основу для более персонализированного сопровождения.

Разработанный алгоритм работает со всей информацией от пользователя. Ассистент может учитывать сведения о хронических заболеваниях, аллергиях, перенесенных операциях и травмах, принимаемых лекарствах, симптомах, образе жизни, даже семейном анамнезе и других факторах, о которых пользователь сообщил.

«Чтобы рекомендации ассистента были действительно персонализированными, системе важно понимать контекст конкретного человека. Для этого мы разработали собственный модуль долгосрочной памяти, который позволяет собирать значимые медицинские данные о здоровье из всех диалогов и использовать их в последующих консультациях», — сказал основатель «Я здоров» Даниил Васильев.

Технология не просто сохраняет отдельные факты из диалогов. Каждое упоминание фиксируется как отдельное событие. Система преобразует информацию из диалогов в структурированные данные: отдельно фиксирует каждое упоминание симптомов, аллергий, операций, травм и других факторов вместе с важными деталями — например, датой, временем и степенью выраженности симптомов.

Наш ответ Apple: В России появилась суверенная мобильная экосистема. Что она умеет и зачем она российскому бизнесу? Импортонезависимость

На основе этих данных формируется подробный профиль каждого симптома, каждой аллергии, операции или травмы. Получается что-то вроде «медицинской карты», к которой потом можно обратиться, когда человек задаст ИИ-ассистенту новый запрос. Это помогает лучше учитывать индивидуальные особенности и делать рекомендации более точными и персонализированными.

Например, если пользователь ранее сообщил об аллергии на пенициллин, ассистент сможет учитывать эту информацию и напомнить о ней в диалоге о приеме антибиотиков. Если человек регулярно обращается с жалобами на головную боль, ассистент будет анализировать историю симптомов и сопутствующие факторы, которые обсуждались до этого.

Еще одной особенностью разработки стала нормализация медицинских фактов. Система сохраняет как исходную формулировку пользователя («болит голова»), так и ее унифицированную версию («головная боль»). Это позволяет объединять разные описания одного и того же состояния в единую запись и отслеживать изменения во времени без создания дубликатов.

Сергей Логашин, «РСХБ-Страхование»: Практически все классы защитных систем уже представлены на российском рынке безопасность

По словам разработчиков, модуль долгосрочной памяти является одним из ключевых элементов системы персонализации медицинского ассистента. В будущих версиях в приложении добавятся дневники приема препаратов, питания, физической активности, сна и эмоций. Будут добавлены интеграции с трекинговыми устройствами. Все эти данные также будут учитываться ассистентом для персонализации ответов и рекомендаций.

По мере развития цифрового здравоохранения подобные решения станут важным элементом персонализированной превентивной медицины. Чем больше медицинская система знает об особенностях конкретного человека, тем выше потенциал для раннего выявления отклонений и факторов риска, более точной интерпретации симптомов и формирования индивидуальных рекомендаций.

• Ежегодная конференция Observability Day 2026

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	«Яндекс» запустил ИИ-ассистента для медицинских учреждений	0	5	25-06-2026
2	В России создали ИИ-систему для прогнозирования спроса на лекарства	5	7	30-06-2026
3	На страже здоровья: в Татарстане запущено производство «умных» устройств для предиктивной медицины	5	7	26-06-2026
4	В поликлиниках Москвы ИИ начал расшифровывать приемы врачей	5	7	28-06-2026
5	Российские ученые разработали устройство, имитирующее биологическую память	0	0	28-08-2019
6	Студент РТУ МИРЭА создал ИИ-технологию, которая помогает находить редкие заболевания	5	7	24-06-2026
7	ИИ снизил нагрузку на врачей в России, рассказал эксперт	3	7	28-06-2026
8	Нейросетям диагностировали неопределенность // Минздрав, ученые и эксперты обсудили будущее ИИ в медицине	0	6	29-06-2026
9	Собянин заявил о превращении искусственного интеллекта в базовую технологию московской медицины	5	7	11-06-2026
10	Решение Ростеха для "медицинских помощников" включили в реестр отечественного ПО	0	0	25-03-2025

Классификация: Наука. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 5. Информативность: 7. Источник: www.cnews.ru.