🔬🏥 EmoMed - медицинский ИИ-агент, который распознает эмоции пациента
Представьте: поздний вечер, вы замечаете тревожный симптом у себя или близкого и судорожно начинаете искать его в поисковике. А в ответ получаете лишь холодный список диагнозов от худшего к лучшему. Паника нарастает.
А теперь другая картина: система замечает вашу тревогу в тексте и выдает взвешенный спокойный ответ с точной, актуальной медицинской информацией.
Именно это делает EmoMed — новый мультимодальный агент, разработанный командой нашей лаборатории совместно с ИСП РАН, НИТУ МИСИС и Sber AI Lab.
Несколько кейсов для примера, в которых этот ассистент может быть полезен:
✔️ Мама проверяет симптомы ребёнка в 2 ночи — она напугана, пишет сбивчиво. EmoMed распознаёт тревогу и отвечает мягко, без медицинского жаргона, с чётким советом: «сейчас можно сделать вот это, а утром — к врачу»
✔️ Пожилой пациент после постановки диагноза — растерян, не понимает, что ему сказали. Система замечает confusion, структурирует ответ проще и предлагает уточняющие вопросы
✔️ Молодой врач на дежурстве использует агента как второе мнение при сложном клиническом случае с изображением (рентген, патология) — система обрабатывает снимок и текстовый контекст одновременно
EmoMed содержит три слоя в одном пайплайне:
Определение эмоции: GPT-4o считывает тревогу, растерянность, срочность из текста и фото;
Двойной RAG подключает актуальные данные из медбаз (MediSearch) + интернет-поиск (Tavily) в реальном времени
На выходе пользователь получает адаптивный ответ, в котором тон, структура и степень детализации подстраиваются под его эмоциональное состояние
📊 Что показали эксперименты?
Система протестирована на 7 ведущих LLM (GPT-4o/5, Qwen3, Llama 4, Gemini 2.5, Grok 4, Claude 3):
✔️ Эмпатия выросла у всех 7 моделей без исключения
✔️ Клиническая точность не пострадала — у большинства моделей она даже улучшилась
✔️ 77% реальных участников (44 человека, слепое сравнение) выбрали эмоционально-адаптивный ответ как более понятный и поддерживающий
✔️ Люди отметили: структура стала чище при растерянности, тон — мягче при тревоге, формулировки — точнее при срочности
💻 Код открыт: github.com/NasonovIvan/EmoMed-Agent
Мы верим: хорошая медицина — это не только правильный диагноз, но и грамотно построенный диалог. Наше решение учитывает оба этих фактора.
Если вы разрабатываете медицинские продукты, занимаетесь аффективными вычислениями, исследуете Human-AI взаимодействие или просто хотите обсудить идеи — мы открыты к коллаборации.
🔬 Наш сайт
😌 Наш ТГ
Представьте: поздний вечер, вы замечаете тревожный симптом у себя или близкого и судорожно начинаете искать его в поисковике. А в ответ получаете лишь холодный список диагнозов от худшего к лучшему. Паника нарастает.
А теперь другая картина: система замечает вашу тревогу в тексте и выдает взвешенный спокойный ответ с точной, актуальной медицинской информацией.
Именно это делает EmoMed — новый мультимодальный агент, разработанный командой нашей лаборатории совместно с ИСП РАН, НИТУ МИСИС и Sber AI Lab.
Несколько кейсов для примера, в которых этот ассистент может быть полезен:
✔️ Мама проверяет симптомы ребёнка в 2 ночи — она напугана, пишет сбивчиво. EmoMed распознаёт тревогу и отвечает мягко, без медицинского жаргона, с чётким советом: «сейчас можно сделать вот это, а утром — к врачу»
✔️ Пожилой пациент после постановки диагноза — растерян, не понимает, что ему сказали. Система замечает confusion, структурирует ответ проще и предлагает уточняющие вопросы
✔️ Молодой врач на дежурстве использует агента как второе мнение при сложном клиническом случае с изображением (рентген, патология) — система обрабатывает снимок и текстовый контекст одновременно
EmoMed содержит три слоя в одном пайплайне:
Определение эмоции: GPT-4o считывает тревогу, растерянность, срочность из текста и фото;
Двойной RAG подключает актуальные данные из медбаз (MediSearch) + интернет-поиск (Tavily) в реальном времени
На выходе пользователь получает адаптивный ответ, в котором тон, структура и степень детализации подстраиваются под его эмоциональное состояние
📊 Что показали эксперименты?
Система протестирована на 7 ведущих LLM (GPT-4o/5, Qwen3, Llama 4, Gemini 2.5, Grok 4, Claude 3):
✔️ Эмпатия выросла у всех 7 моделей без исключения
✔️ Клиническая точность не пострадала — у большинства моделей она даже улучшилась
✔️ 77% реальных участников (44 человека, слепое сравнение) выбрали эмоционально-адаптивный ответ как более понятный и поддерживающий
✔️ Люди отметили: структура стала чище при растерянности, тон — мягче при тревоге, формулировки — точнее при срочности
💻 Код открыт: github.com/NasonovIvan/EmoMed-Agent
Мы верим: хорошая медицина — это не только правильный диагноз, но и грамотно построенный диалог. Наше решение учитывает оба этих фактора.
Если вы разрабатываете медицинские продукты, занимаетесь аффективными вычислениями, исследуете Human-AI взаимодействие или просто хотите обсудить идеи — мы открыты к коллаборации.
🔬 Наш сайт
😌 Наш ТГ