Три молодых новатора из Объединенных Арабских Эмиратов создали инструменты на основе искусственного интеллекта, направленные на решение ряда практических проблем в больницах. Эти проблемы включают случаи, когда пациенты обращаются в неверные отделения, а также ситуации, когда операционные остаются незанятыми и пожилые люди испытывают трудности с навигацией в системе здравоохранения.
Их проекты заняли три призовых места на учредительном саммите AI Builders Summit 2026, который организовала Burjeel Training Academy. Среди более чем 100 поданных заявок и 19 финалистов были определены победители.
Победивший проект, разработанный 21-летним Хамданом Баширом, представляет собой систему сортировки и направления на основе ИИ. Она призвана помочь пациентам определить срочность своих симптомов, направить их к нужному специалисту и подготовить врачей к консультации до прибытия пациента.
Башир отметил, что данная система предназначена для снижения числа ненужных визитов в отделения неотложной помощи, одновременно обеспечивая быструю идентификацию пациентов с действительно острыми симптомами. Инструмент начинается с диалога с ИИ, в ходе которого пациенты устно описывают свои недомогания. Вместо того чтобы задавать стандартный набор вопросов, система анализирует ответы и генерирует специализированных агентов ИИ на основе симптомов.
Например, при сообщении о боли в груди система может активировать отдельные агенты ИИ кардиологии и пульмонологии, которые «обсуждают» наиболее подходящий медицинский путь, как сообщил Башир. Он подчеркнул, что использование общих чат-ботов, таких как ChatGPT, не даст правильного ответа из-за своей общей направленности.
Если система определяет, что случай не является экстренным, она может порекомендовать соответствующего специалиста и помочь записаться на прием. После того как пациент достигает больницы, система выполняет вторую функцию: она объединяет заявленные симптомы с предыдущими медицинскими и оздоровительными записями для создания отчета для врача. Это позволяет врачу получить представление о причине обращения пациента еще до начала консультации.
По словам Башира, это может уменьшить время, которое врачи тратят на сбор базовой информации, и позволит им принимать больше пациентов. Идея возникла после того, как Башир услышал от клинического персонала о людях, обращающихся в отделения неотложной помощи с симптомами, не требующими экстренного лечения, что приводит к перегрузке и потенциально задерживает пациентов, нуждающихся в срочной помощи. Хотя система построена, она еще не внедрена в больнице; Башир провел неофициальные тесты, включая тест с другом, который изначально полагал, что ему нужен кардиолог из-за сыпи, но система направила его к дерматологу после дополнительных вопросов. Следующим шагом, по словам Башира, является сотрудничество с больницей для внедрения этой технологии в реальной медицинской среде.
Второе место занял Билал Фероз Хан, который разработал другое решение для дорогостоящей проблемы больниц — отмены процедур в последнюю минуту и неиспользованное время операционных. Его проект представляет собой платформу хирургических операций на базе ИИ, которая контролирует, готовы ли запланированные пациенты к проведению процедур. Если пациент внезапно не может продолжить лечение, система определяет причину и ищет среди других запланированных пациентов того, кто соответствует требованиям для занятия освободившегося слота.
Хан объяснил, что основная цель — предотвратить потерю времени, ресурсов и денег больницы. Он привел пример пациента, которому предстояла замена колена, который прибыл утром в день операции, но не получил разрешения на анестезию. Вместо простой отмены процедуры и оставления операционной пустой, ИИ искал бы в списке пациентов больницы другой случай, готовый и соответствующий необходимым условиям. Хан отметил, что идея родилась из случая, когда пациент пропустил операцию из-за внезапного изменения планов, что заставило больницу судорожно искать замену. Хотя он еще не тестировал систему в больнице, он создал рабочую демонстрацию, в которой ИИ находит замену пациенту из списка, когда запланированный случай не может состояться. 21-летний студент четвертого курса компьютерных наук надеется внедрить эту систему в больнице и в будущем разработать другие технологии для различных областей медицины, включая медицинское образование.
Третье место завоевала Хадиджа Аль Хазраджи, 20 лет, которая разработала Sanedi AI — многоагентный медицинский компаньон, специально предназначенный для пожилых людей, детей, ампутантов и людей с потребностями в доступе. Цель системы — консолидировать различные этапы медицинского пути пациента в одном месте, устраняя необходимость использования множества отдельных приложений.
Система может помогать с доставкой лекарств, записью на прием и поиском врачей, а также позволяет пользователям взаимодействовать с ней голосом. Она способна читать информацию на экране на арабском или английском языках и спроектирована таким образом, чтобы избегать сложного медицинского жаргона, непонятного пациентам. Аль Хазраджи сообщила, что ее вдохновила ситуация с ее дедом, боровшимся с раком, и трудности, с которыми столкнулась ее семья при посещении больниц, приеме лекарств и использовании медицинских приложений. Она поделилась, что видела, как тяжело было ее семье ходить в больницу и возвращаться, и как расстраивался ее дед из-за незнания, как пользоваться этими медицинскими приложениями.
Система также функционирует как медицинский компаньон. Например, если пациент сообщает ИИ о головокружении, система может проанализировать его историю болезни и предыдущие визиты к врачам, оценить, требует ли симптом внимания, связаться с его опекуном и предложить записаться на прием. Еще одна функция использует камеру телефона для наблюдения за пациентом, пока опекун ненадолго покидает комнату. Если система обнаруживает падение или остановку движения пациента, она может предупредить опекуна и спросить, требуется ли помощь. Аль Хазраджи назвала это «компаньоном». Она протестировала приложение с пятью парами людей в рамках университетского курса и использовала их отзывы для улучшения, хотя оно еще не проверялось с пациентами в клинической обстановке.
Доктор Муджтаба Али Хан, генеральный директор Burjeel Medical City, заявил, что наиболее сильными оказались идеи, способные улучшить результаты лечения пациентов, повысить качество обслуживания или снять административную нагрузку с клиницистов. Он подчеркнул, что «все ненавидят ждать», добавив, что ИИ также может помочь врачам справиться с растущим объемом информации, которую необходимо обрабатывать для принятия клинических решений. Он выделил координацию направлений на основе ИИ как один из примеров, где система могла бы распознать по документации врача, что пациенту с определенным заболеванием необходимо проконсультироваться со специалистом, найти подходящего врача и помочь скоординировать прием.
Координация работы операционных также привлекла его внимание, поскольку больницы должны максимально эффективно использовать время хирургов, операционные и время между пациентами. Хан сообщил, что победителей пригласят в Burjeel Medical City, чтобы увидеть работу здравоохранения «в режиме реального времени» и изучить возможность интеграции их идей в существующие системы. Когда его спросили о потенциальной реализации решения по направлению, он ответил: «Почему бы и нет?» Он добавил, что цель состоит в поиске технологий, которые оптимизируют процессы, повышают эффективность и потенциально снижают затраты, уделяя при этом внимание результатам и опыту пациентов.
Доктор Тахани Аль Кадри, заместитель вице-президента Burjeel Training Academy, отметила, что конкурс намеренно открыт для людей, которые не обязательно имеют опыт в здравоохранении или ИТ. Ее целью было побудить молодежь рассматривать сферу здравоохранения со стороны системы. Она сказала, что «мы долгое время находимся в сфере здравоохранения и долгое время делали вещи по-своему». Таким образом, конкурс побудил участников подвергать сомнению устоявшиеся процессы, включая длительное ожидание пациентов, управление очередями, идентификацию пациентов и то, как больницы понимают эмоции пациентов и следят за их случаями.
Среди финалистов были студенты из разных академических областей, и участникам требовалось быть в возрасте от 20 до 28 лет. Аль Кадри отметила, что многие сильные идеи были сосредоточены на пути пациента, включая сокращение времени ожидания, улучшение последующего наблюдения и ведение медицинских записей. Один проект привлек ее внимание, так как он касался измерения эмоций пациента, например, стресса, удовлетворенности, недовольства или фрустрации, вызванных самой больницей, а не его болезнью. Она привела пример пациента, которому сначала поставили диагноз головной боли, а позже обнаружили опухоль мозга. Она подчеркнула, что недостаточно просто отправить ему сообщение об этом; больница должна рассмотреть, как доносится диагноз, возможно, с привлечением консультанта и психолога, и в некоторых случаях повторить тесты перед тем, как сообщить новость. Это, по ее мнению, иллюстрирует, почему медицинский ИИ должен учитывать весь путь пациента, а не просто автоматизировать отдельные задачи.
Академия планирует провести конкурс снова в следующем году и расширить его на международный уровень, стремясь привлечь студентов из стран с очень разными системами здравоохранения и проблемами. Аль Кадри заявила: «Мы должны знать, что делает Индия? Что делает Африка? Что, например, делает Северная Америка? Вы придумаете идею, о которой никогда не задумывались».
