TheraTrack — AI-проверка совместимости лекарств с детерминированным safety-движком

AI-система проверки лекарственных взаимодействий для российского рынка. Все safety-решения принимает детерминированный движок правил, а не нейросеть — ноль галлюцинаций. 91 правило взаимодействий, 74 red flags, 248 лаб-параметров. Каталог препаратов РФ. Принимает текст, PDF, DOCX, фото.

Описание проекта

ПРОБЛЕМА

5–7% госпитализаций взрослых вызваны нежелательными лекарственными реакциями (НЛР), больше половины — предотвратимы. У пожилых — до 20%. При приёме 10+ препаратов риск НЛР близок к 100%. ВОЗ оценивает мировые потери от медикаментозных ошибок в $42 млрд в год.

В России нет ни одного зарегистрированного как медизделие AI-инструмента для проверки лекарственных взаимодействий. Существующие сервисы (Vidal, Kiberis, ComboMed) — потребительские веб-чекеры без аудит-следа. СберЗдоровье на GigaChat работает только с безрецептурными препаратами. Западные Lexicomp и Micromedex не покрывают российский рынок ЛС.

РЕШЕНИЕ

TheraTrack — AI-система проверки совместимости лекарств, в которой все safety-решения принимает детерминированный движок правил, а не нейросеть.

LLM используется только для двух задач: извлечь список препаратов из текста/PDF/фото и сформулировать понятный ответ. Все клинические решения принимает движок правил. Если правило говорит critical — ответ будет «звоните 103» независимо от того, что сгенерирует нейросеть. Так мы убираем главный риск медицинских AI — галлюцинации.

ЧТО УМЕЕТ MVP

— 91 правило лекарственных взаимодействий: bleeding risk, QT-пролонгация, серотониновый синдром, digoxin toxicity, гиперкалиемия и др.
— 74 red flags — распознаёт опасные симптомы: ОНМК, инфаркт, ТЭЛА, анафилаксия, сепсис.
— 248 лабораторных параметров с интерпретацией.
— Ввод любого формата: текст, PDF, DOCX, фото рецепта (OCR через Python/FastAPI сервис).
— Follow-up вопросы и дневник пациента.
— Готовый текст передачи врачу (doctor handoff).
— Экспорт в PDF, DOCX, печатная версия.
— Привязка к каталогу препаратов российского рынка.

АРХИТЕКТУРА

Разделение ответственности: детерминированный слой + LLM.

— Safety layer: фиксированные правила со ссылками на источники (MedlinePlus, NIH).
— Мультиагентный пайплайн из 5 агентов на собственном фреймворке: TriageRouter → ClinicalReasoner → RedFlagValidator → SourceFetcher → ToneSafetyEditor.
— RawTextSafetyNet — страховочный слой паттерн-матчинга на критические термины (ОНМК, инсульт, ТЭЛА) работает без LLM.
— Автопереключение моделей: gpt-4o-mini по умолчанию, gpt-4o при обработке изображений и критических сигналов.

Стек: Laravel 12 / PHP 8.4, PostgreSQL 16 + pgvector, Redis 7, OpenAI API, отдельный Python/FastAPI parser, Vite + Tailwind + Alpine.js. 8 контейнеров в Docker Compose.

ЧЕМ МЫ ОТЛИЧАЕМСЯ

— Lexicomp, Micromedex — не покрывают рынок РФ.
— Kiberis, Vidal — без audit trail, без детерминированной валидации.
— СберЗдоровье AI — только безрецептурные препараты, решения принимает LLM.
— TheraTrack — рецептурные ЛС + 91 детерминированное правило + audit trail + каталог РФ. Единственный на российском рынке продукт, объединяющий эти четыре свойства.

РЫНОК

— Рынок AI в медицине РФ: 12 млрд руб. (2024) → прогноз 78–122 млрд руб. к 2030 (CAGR около 21%).
— Глобальный рынок СППВР: $6,36 млрд (2025) → $15,32 млрд к 2033.
— Приказ Минздрава 181н (с 01.09.2025) задаёт обязательные требования к AI-ПО в здравоохранении — паспорт модели, HL7 FHIR, ГОСТ-шифрование.
— Цель государства: каждый регион РФ использует не менее 12 AI-медизделий к 2030.

ЭКОНОМИКА

Одна НЛР-госпитализация в РФ стоит 26–76 тыс. руб. (данные Санкт-Петербурга и федеральной методики КСГ). В клинике на 500 коек 25–35 случаев на 1000 госпитализаций можно предотвратить — потенциальная экономия 0,65–2,6 млн руб. на 1000 госпитализаций. Стоимость одного запроса TheraTrack — 1–10 руб. Bates et al. (JAMA, 1998): СППВР с проверкой назначений снижает серьёзные медикаментозные ошибки на 55%.

КОМАНДА

— Орлова Алёна Николаевна — архитектура, fullstack-разработка, продуктовая стратегия.
— Щепилова Валерия — ML-инженерия, данные.

ПЛАНЫ

1. Расширить базу правил: 91 → 500+ на основе ГРЛС и DrugBank.
2. Интеграция с МИС по HL7 FHIR.
3. Переход на on-premise LLM или российского провайдера для соответствия 152-ФЗ.
4. Регистрация как медицинского изделия (СИИ).
5. B2B-лицензирование для медорганизаций, страховых, фармкомпаний.

---

3. Источники цифр в описании

1. WHO «Medication Without Harm», 2017 — $42 млрд медикаментозных ошибок.
2. Обзор 46 российских СППВР — Webiomed, 2019.
3. Обзор AI-МИ в России — CertRu, 2025.
4. AI в лучевой диагностике РФ — Forbes Russia, рейтинг ZdravAI 2025.
5. СберЗдоровье AI только OTC — Habr, 2025.
6. Рынок AI в медицине РФ — ComNews, 2025.
7. Рынок СППВР глобально — Grand View Research.
8. Приказ Минздрава 181н — CertRu, ConsultantPlus.
9. Стоимость НЛР-госпитализации — Eco-Vector Journals, 2019.
10. CPOE снижает ошибки на 55% — Bates DW et al., JAMA, 1998.

Перейти на сайт

Авторы проекта

Материалы