Перейти к содержимому
AUTHORВЫПУСК №008 → АВТОМАТИЗАЦИЯ АГЕНТАМИ: 90% НЕ ПРОМПТ / имейте совесть, когда будете делиться или копировать
>AISTUDY_

Модуль md.5 · Урок 3

Капстоун: учебный ассистент врача

60 мин
Проект
md.5 / Урок 3 из 3

Чему вы научитесь

  • Интегрировать все навыки трека в один безопасный учебный проект
  • Собрать конвейер: PDF-база, agentic-RAG, отчёт с цитатами и дисклеймером
  • Проверить проект по чек-листам достоверности и безопасного дизайна
  • Сформулировать честные границы того, что вы построили

Что собираем

Капстоун — это учебный ассистент врача: он принимает обезличенный кейс и вопрос, ищет по PDF-базе, рассуждает по найденному, проверяет факты через инструменты и собирает структурированный отчёт с цитатами и дисклеймером. Он не ставит диагнозы пациентам — это поддержка специалиста на синтетических данных.

flowchart LR
    PDF["PDF-база\n(обезличенная)"] --> IDX["Индекс FAISS"]
    Q["Кейс + вопрос"] --> RAG["Agentic-RAG:\nRetriever -> Reasoner ->\nTools -> Report"]
    IDX --> RAG
    RAG --> REP["Отчёт:\nдифдиагноз-гипотезы,\nцитаты, дисклеймер"]
    REP --> V["Врач: проверяет"]
    RAG --> LOG["Аудит-след"]
    style RAG fill:#eef2ff,stroke:#4400FF
    style REP fill:#ecfdf5,stroke:#059669
    style V fill:#fee2e2,stroke:#DC2626

Каждый блок вы уже собирали по отдельности: индекс — в md.2/02, пайплайн — в md.2/01, инструменты — в md.2/03, дисклеймеры и аудит — в md.5/02.


Шаги сборки

  1. Подготовьте базу. 5–10 синтетических или обезличенных PDF-кейсов. Обезличивание — до индексации.

  2. Постройте индекс. Чанкинг, локальные эмбеддинги, FAISS. Проверьте поиск на контрольных вопросах.

  3. Соберите пайплайн. Retriever, Reasoner (строго по фрагментам), ToolsConsultant (проверка препаратов), ReportGenerator.

  4. Встройте безопасность. Дисклеймер на трёх уровнях, аудит-след без PHI, пометка «черновик».

  5. Проверьте по чек-листам. Достоверность (md.1) и безопасный дизайн (md.5/02).


Критерии готовности

Проект засчитан, если выполнены все пункты. Это объединённый чек-лист трека.

КритерийПроверка
ЗаземлениеКаждый тезис отчёта привязан к реальному фрагменту
ЧестностьНа отсутствие данных агент отвечает «в источниках нет ответа»
ИнструментыФакты о препаратах берутся из инструмента, не из «памяти»
ДисклеймерПрисутствует в промпте, выводе и интерфейсе
Аудит-следЛогирует вход, источники, время, версию; без PHI
ДанныеТолько синтетика или обезличенные кейсы

Честные границы вашего проекта

Сформулируйте их сами и запишите рядом с проектом. Это часть задания.

  • Это учебный ассистент на синтетических данных, не медизделие.
  • Он готовит черновик для специалиста, а не заключение для пациента.
  • Любое клиническое решение принимает лицензированный врач.
  • Зарубежные модели и инструменты могут быть недоступны из РФ — проверяйте на дату работы.

Поздравляем

Вы прошли трек «AI в медицине и здравоохранении». Главный навык, который остаётся с вами, — строить агентов, которые помогают врачу и удерживаются в безопасной рамке: опора на источники, проверка фактов, дисклеймеры и ответственность специалиста.

Скачать урок

Есть идея или нашли ошибку?

// Обсуждение

Можно писать анонимно. Укажите email, чтобы получать уведомления об ответах.