Надежный цифровой помощник врачу для помощи в снижении заболеваемости и смертности

Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) с применением методов искусственного интеллекта

Связаться с нами Демо-версия

WEBIOMED для организаторов здравоохранения

Готовое обученное решение для выявления пациентов высокого риска, предотвращения заболеваемости и смертности.

  • Автоматическая риск-стратификация населения по группам риска
  • Эффективная профилактика пациентов с высокими рисками осложнений и смерти
  • Возможность маршрутизации пациентов в зависимости от полученной оценки
  • Снижение заболеваемости и смертности
  • Связаться с нами Демо-версия

WEBIOMED для врачей

Надежный цифровой помощник, обученный на результатах доказательный медицины и современных клинических рекомендациях.

  • Автоматическое выявление факторов риска у пациента
  • Автоматическое определение вероятности наступления/развития заболеваний
  • Соблюдение клинических рекомендаций
  • Сокращение времени на оценку рисков пациента
  • Связаться с нами Демо-версия

WEBIOMED для разработчиков

Мощный искусственный интеллект для оценки медицинских данных и выявления факторов риска без затрат на разработку.

  • Добавление функций поддержки принятия врачебных решений
  • Готовый сервис для оценки ЭМК и выявления факторов риска
  • Сокращение затрат на разработку МИС
  • Связаться с нами Демо-версия

Как это работает?

Сбор информации


Врач работает с электронной медицинской картой (ЭМК) пациента, в которой есть команда для вызова системы поддержки принятия врачебных решений. По ней медицинская информационная система (МИС) подготавливает пакет деперсонифицированных данных о пациенте и отправляет их на анализ в WEBIOMED.

Врач запрашивает помощь СППВР

МИС отправляет пакет данных в webiomed

WEBIOMED Выявляет факторы риска и прогнозирует осложнения

формирует индивидуальные рекомендации пациенту и врачу

Анализ информации


WEBIOMED выявляет факторы риска заболеваний и прогнозирует вероятность осложнений или даже смерти пациента. Формирует индивидуальные рекомендации по предотвращению заболевания.

Результаты на вашем экране


Ответ уходит в информационную систему, которая запросила анализ данных. Пользователь наглядно видит предупреждения и рекомендации системы, которые помогают ему принять правильное решение.

WEBIOMED отправляет ответ назад в мис

Вы видите наглядные оценки и рекомендации

Скачать наш буклет

Наши проекты

Реальные результаты применения системы

Внедрение в Ямало-Ненецком автономном округе

Внедрение в Ямало-Ненецком автономном округе

  • Проанализировано свыше 30 тыс. электронных медицинских карт
  • Выявлено свыше 600 пациентов высокого риска развития сердечно-сосудистых заболеваний
  • 112 пациентов поставлены на учет как нуждающиеся в оперативном дообследовании и лечении
  • Повышение доли пациентов высокого риска до 29%

 

Пилотный проект в Кировской области

Пилотный проект в Кировской области

  • Подключены 10 медицинских организаций
  • Проведено обучение пользователей, отработан анализ ЭМК пациентов

Пилотный проект "Оператора биомедицинских данных"

Пилотный проект "Оператора биомедицинских данных"

  • Проверена возможность сбора данных от любых МИС
  • Отработаны технические и нормативные методики сбора данных
  • Накоплено 298 тыс. «цифровых двойников»
  • Создан алгоритм предсказания инфаркта и инсульта

Публикации

Исследуем тему искусственного интеллекта

Врач и информационные технологии • №3 2019

Перспективы использования методов машинного обучения для предсказания сердечно-сосудистых заболеваний

Авторы: Кузнецова Татьяна Новицкий Роман Гусев Александр Гаврилов Денис Игорь Корсаков Серова Лариса

Заболеваемость и смертность от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) остается лидирующей на протяжении последних десятилетий в всем мире. Методы первичной профилактики, основанные на управлении факторами сердечно-сосудистого риска, являются наиболее эффективными для снижения бремени ССЗ. В профилактической медицине для управления рисками ССЗ используются рискометры - шкалы, полученные в результате длительных проспективных исследований. Но практическое применение разработанных шкал показало ограничения в точности прогнозирования. Машинное обучение дает возможность повысить точность прогнозирования сердечно-сосудистого риска за счет нелинейных взаимосвязей их более глубокой настройки между факторами риска и результатами заболеваний. Используя данные 2236 пациентов, нами была обучена модель по признакам, используемым в построении фрамингемской шкалы. Мы сравнили полученную модель и Фрамингемскую шкалу на точность прогноза сердечно-сосудистого события. Так, по ROC анализу для Фрамингемской шкалы показатели следующие: точность Accuracy: 70,0%, качество AUC: 0.59. При этом для модели, полученной с использованием машинного обучения, аналогичные показатели составили: Accuracy: 78,8%, AUC: 0.84. Таким образом, использование алгоритмов машинного обучения, включая алгоритмы глубокого обучения, могут значительно повысить точность прогнозирования сердечно-сосудистых рисков обученных моделей

Читать
Журнал телемедицины и электронного здравоохранения • №3 2018

Искусственный интеллект в оценке рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний

Авторы: Кузнецова Татьяна Гусев Александр Игорь Корсаков

Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются одной из главных причин смертности и инвалидизации в большинстве стран мира, в т. ч. в России. По данным Росстата в 2016 г. от болезней системы кровообращения в России умерло 904 тыс. человек, что составило 47,8 % в структуре причин смертности населения. В качестве борьбы с высокой заболеваемостью в мировом здравоохранении отчетливо наблюдается смена парадигмы в сторону активной профилактики и предотвращения, а не лечения, заболеваний и стремление к сокращению стационарной помощи в пользу амбулаторного лечения, ухода на дому и самостоятельной заботы пациентов о собственном здоровье. В большинстве современных мировых клинических рекомендациях четко указана последовательность действий врача, к которому за помощью обратился пациент, включая обязанность оценить объективные данные здоровья, выявить факторы риска и на основании их определить сердечно-сосудистый риск у конкретного пациента, а затем предпринимать шаги по снижению этого риска. Однако в настоящее время в России массового полноценного выявления факторов риска и общей оценки риска развития ССЗ не проводится. Простые призывы к врачебной ответственности или нормативное закрепление этих требований вряд ли на практике существенно изменят сложившуюся ситуацию, т.к. оно не меняет причины этой проблемы. В этой связи предлагается разработка системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), построенной с применением машинного обучения и методов искусственного интеллекта. Такую систему можно было бы встроить в любые системы ведения электронных медицинских карт (ЭМК) и используя извлечение данных в том числе из неструктурированных медицинских записей, обеспечивать автоматическое выявление факторов риска и оценку рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний пациента

Читать
Врач и информационные технологии • №3 2018

Основные рекомендации к созданию и развитию информационных систем в здравоохранении на базе искусственного интеллекта

Авторы: Гусев Александр Плисс Михаил

Искусственный интеллект становится одним из основных драйверов в решении серьезных проблем медицины и здравоохранения, таких как недостаточность ресурсов, дальнейшее повышение эффективности, качества и скорости работы. Во всем мире создаются все новые и новые решения в этой области. Однако, чем больше появляется новых продуктов, тем больше вопросов и проблем поднимается. В работе проанализированы некоторые зарубежные публикации и результаты исследований, в которых изучались основные проблемы, связанные с созданием и внедрением систем искусственного интеллекта в здравоохранении. В результате анализа был сформулирован ряд практических рекомендаций, которые помогут повысить вероятность успешного создания и внедрения таких продуктов в практическом звене здравоохранения.

Читать
Информационное общество, №4-5, 2017

Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Авторы: Гусев Александр Добриднюк Сергей

В работе рассматриваются перспективы применения технологий искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении. Описывается история развития искусственного интеллекта, анализируются технологии машинного обучения и нейронных сетей. Приводится обзор уже реализованных проектов применения искусственного интеллекта, дается прогноз наиболее перспективных, по мнению авторов, направлений развития технологий искусственного интеллекта на ближайший период.

Читать
Врач и информационные технологии • №3 2017

Перспективы нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании решений для здравоохранения

Авторы: Гусев Александр

В работе приведен обзор перспектив применения нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании систем искусственного интеллекта для здравоохранении. Приводится определение и пояснения по технологиям машинного обучения и нейронных сетей. Представлен обзор уже реализованных проектов применения искусственного интеллекта, а также дается прогноз наиболее перспективных, по мнению автора, направлений развития в ближайшее время.

Читать
Врач и информационные технологии • №2 2017

Поддержка принятия врачебных решений в медицинских информационных системах медицинской организации

Авторы: Гусев Александр Зарубина Татьяна

В статье представлен обзор различных возможностей поддержки принятия врачебных решений в медицинских информационных системах медицинских организаций. Дается описание функциональных требований и перспектив в части повышения эффективности медицинских информационных систем в информатизации клинической работы врачей

Читать

О нас говорят

Независимые мнения о нашем продукте

12 августа 2019 г. • Здрав. ФОМ

Искусственный интеллект обратил внимание врачей на 67 человек, которым, по его мнению, было необходимо дополнительное обследование и лечение. Как оказалось, ИИ обнаружил, что у этих людей была очень высокая опасность инфаркта или инсульта. Теперь врачи проводят углубленное обследование и лечение этих пациентов. То есть применение Webiomed позволило выявить тех, кто нуждается в дополнительном внимании врачей

ИИ поможет ямальским врачам выявлять опасные заболевания на ранних стадиях

13 июля 2019 г. • Российская газета

Ямал стал первой большой площадкой для испытания искусственного интеллекта в медицине нашей страны. Результаты поразили даже специалистов: всего за два с половиной месяца машинный разум обследовал 30 тысяч электронных медицинских карт больницы в Муравленко, а это население практически всего этого города.

Может ли искусственный интеллект заменить врача

9 апреля 2019 г. • Минздрав России

В Салехарде завершилась научно-практическая конференция, посвященная теме искусственного интеллекта в медицине. Его внедрение в отрасль активно обсуждается последние несколько лет. Накануне в окружной столице собрались эксперты, разработчики и светила науки, чтобы обсудить аспекты применения ноу-хау на практике.

Искусственный интеллект поможет врачам выявлять опасные заболевания на ранних стадиях

9 апреля 2019 г. • Правительство ЯНАО

Системы поддержки принятия врачебных решений, основанные на искусственном интеллекте, необходимо активно внедрять во всю отрасль здравоохранения арктического региона. Такое предложение стало итогом обсуждения результатов пилотного проекта на научно-практической конференции «Искусственный интеллект в медицине», прошедшей в Салехарде

Правительство Ямала приняло решение расширить применение ИИ

10 апреля 2019 г. • Российская Газета

В ходе клинических испытаний робот проанализировал почти 30 тысяч электронных медицинских карт больницы. По сути это почти все население Муравленко, в котором - 32 тысячи жителей. При этом в трети случаев были выявлены пациенты с высоким и очень высоким риском развития сердечно-сосудистых заболеваний. Сейчас врачи приглашают их на углубленное обследование.

Искусственный интеллект обследовал 30 тысяч пациентов

12 августа 2019 г. • MIBS

В начале 2019 г. Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» провела пилотный проект в ЯНАО с тестированием двух продуктов – системы Webiomed компании К-МИС (для профилактики сердечно-сосудистых заболеваний) и Botkin AI компании «Интеллоджик» (для поиска очагов заболевания с использованием КТ легких).

Есть ли в России искусственный интеллект?

6 мая 2019 г. • НТИ

Искусственный интеллект увеличил выявляемость факторов риска онкозаболеваний. Феноменальный результат сегодня обсудили российские медицинские светила в Салехарде.

Как искусственный интеллект помогает врачам в работе

6 апреля 2019 г. • Комсомольская правда

Искусственный интеллект помогает медикам Ямала выявлять рак на ранних стадиях. С начала 2019 года в Муравленковской городской больнице проходит клинические испытания информационная система «Webiomed». Первые результаты весьма обнадёживают.

Искусственный интеллект помогает медикам Ямала выявлять рак на ранних стадиях

5 апреля 2019 г. • TOPNEWS

Для пилотного проекта была выбрана больница в городе Муравленко, где сформирована большая база электронных медицинских карт, внедрена информационная система, способная адаптироваться к работе с искусственным интеллектом. ИИ сумел обработать электронные медкарты всего прикрепленного населения больницы (25 тысяч пациентов) всего за 123 часа или примерно 5 суток. Среднее время обработки 1 пациента составило от 30 секунд до 2 минут (в зависимости от объема ЭМК).

Заменит ли искусственный интеллект врачей?

10 апреля 2019 г. • COMNEWS

На Ямале реализованы сразу два проекта по внедрению системы поддержки врачебных решений в клиническую практику – в онкологии и профилактической медицине. Поставить диагноз искусственный интеллект не в силах, но он помогает врачам заметить новообразования на ранней стадии, когда они поддаются лечению, и своевременно заподозрить высокий риск сердечных недугов. Так, из 600 снимков ямальских пациентов, обработанных системой, онкологическую патологию заподозрили у 45 человек. В городской больнице Муравленко после обработки 30 тысяч электронных медицинских карт пациентов по итогам диспансеризации выяснилось, что треть из них имеют высокий риск развития сердечно-сосудистых заболеваний. Полученные результаты являются очень хорошим резервом для работы по дальнейшему снижению заболеваемости и смертности от болезней системы кровообращения, подчеркнули эксперты.

Ямал вошёл в число пилотных регионов, приступивших к внедрению ИИ в здравоохранение

5 апреля 2019 г. • СЕВЕРПРЕСС

Искусственный интеллект в Муравленко помог отправить в группу риска десятки пациентов. Пилотный проект — искусственный интеллект на Ямале стартовал в Муравленко в декабре 2018 года, фактические работы проводились три месяца. За это время к системе искусственного интеллекта была подключена городская больница, есть первые результаты.

Искусственный интеллект в Муравленко помог отправить в группу риска десятки пациентов

5 апреля 2019 г. • ВЕСТИ ЯМАЛ

В конце прошлого года к системе искусственного интеллекта была подключена муравленковская больница. Было обработано более миллиона 300 тысяч медицинских электронных документов двадцати пяти тысяч горожан. На основе данных выявлены пациенты, которые попали в группу риска с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Многие из них не стояли на диспансерном учете и не приходили в больницу.

В Салехарде состоялась научно-практическая конференция «Искусственный интеллект в медицине»

О компании "К-Скай"

Идея создания системы поддержки принятия врачебных решений, которая бы помогала врачам и организаторам здравоохранения эффективнее бороться с развитием заболеваний и смертностью, пришла нам летом 2018 г.

Мы собрали сбалансированную команду, состоящую из экспертов в области медицины, машинного обучения и информационных технологий.

Наша цель: предотвратить болезнь всегда, когда это можно сделать.

Наша команда

Коллектив профессионалов в области медицины и IT

Новицкий Роман Исполнительный директор

Гусев Александр Эксперт в области цифрового здравоохранения, к.т.н.

Гаврилов Денис Руководитель медицинского направления

Игорь Корсаков Ведущий аналитик данных, к.ф.м.н.

Серова Лариса Руководитель проектов, к.т.н.

Гусева Анна Аналитик

Изосин Артем Руководитель команды разработчиков

Кашин Михаил DevOps инженер

Тареев Павел Программист

Николаев Дмитрий Программист

Лукин Денис Программист

Малышев Денис Специалист по тестированию ПО

Научные консультанты

Кузнецова Татьяна Эксперт по медицине, д.м.н.

Токарев Сергей Эксперт по медицине, д.м.н.

Рогов Александр Эксперт по математическому моделированию, д.м.н.

Наши партнеры

Активно сотрудничаем с профессиональным сообществом

Национальная база медицинских знаний

Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта

Национальная технологическая инициатива

Один из приоритетных проектов развития России как технологического лидера

Сколково

Фонд «Сколково» формирует и работает над созданием условий для инновационного развития и открытия новых рынков в России

Ассоциация клинических фармакологов

Крупнейшая в России организация клинических фармакологов. Действует с 2009 года

Центр медицинской профилактики ЯНАО

Организация здравоохранения ЯНАО по профилактике заболеваний

Петрозаводский государственный университет

Опорный университет Республики Карелия

Стоимость

Условия подключения к платформе

Тариф Базовый

  • Автоматизированная оценка рисков
  • Интеграция МИС с системой
  • Интерпретация результатов
Бесплатно

Тариф Расширенный

  • Автоматизированная оценка рисков
  • Интеграция МИС с системой
  • Интерпретация результатов
  • Клинические рекомендации для врачей
  • Рекомендации для пациентов
По подписке

Партнерская программа

Подключайтесь к WEBIOMED бесплатно и без ограничений!

Обладателям качественных структурированных электронных медицинских данных предлагаем подключиться к партнерской программе. Мы включаем ваши наработки в наш продукт, взамен вы безвозмездно используете WEBIOMED в своей работе.

Связаться с нами Демо-версия

Блог

Интересно об искусственном интеллекте

20 Сен 2019  |   1 538

Карта «Искусственный интеллект в здравоохранении России»

Искусственный интеллект является одним из самых обнадеживающих направлений развития цифрового здравоохранения. У нас в стране ...

08 Авг 2019  |   286

6 приоритетных направлений применения искусственного интеллекта

PwC (PricewaterhouseCoopers) провела опрос руководителей крупнейших компаний о перспективах использования искусственного интеллекта (ИИ). В нем принимали ...

15 Июл 2019  |   1 443

Что думают об искусственном интеллекте руководители Российского здравоохранения

В Москве 20-22 июня прошел первый модуль обучения на программе «Руководитель цифровой трансформации» (Chief Digital ...

15 Май 2019  |   586

Почти половина врачей обеспокоены использованием искусственного интеллекта.

Исследование Medscape показало, что пока применение искусственного интеллекта находится в начальном состоянии и еще добивается ...

21 Апр 2019  |   544

ИИ, глубокое обучение начинает решать общие проблемы в здравоохранении

Глубокое обучение выходит из теоретической сферы и начинает помогать врачам в ежедневных действиях, которые затрагивают ...

08 Апр 2019  |   477

Загрязнение воздуха приводит к увеличению количества смертей от сердечно-сосудистых заболеваний

Согласно исследованию, опубликованному в European Heart Journal, загрязнение воздуха может привести к увеличению количества смертей ...

20 Мар 2019  |   515

Текущее состояние и ближайшие приоритеты для программного обеспечения в области медицинской диагностики, использующего искусственный интеллект

Машинное обучение уже прямо влияет на оказание медицинской помощи в больших и малых формах. Это ...

10 Мар 2019  |   594

Сорок процентов “ИИ-стартапов” в Европе таковыми на самом деле не являются

Искусственный интеллект является одной из самых хайповых тем в настоящее время. Но похоже далеко не ...

18 Дек 2018  |   752

Наглядная визуализация помогает пациентам лучше понять свои риски сердечно-сосудистых заболеваний и в итоге эффективнее их снижать

Первичная профилактика сердечно-сосудистых заболеваний часто терпит неудачу из-за несоблюдения пациентами и практикующими врачами существующих клинических ...

05 Окт 2018  |   807

Доклад: "Искусственный интеллект в российской медицине: системы поддержки принятия решений"

В  аннотации опубликованного  на портале РАМ доклада «Искусственный интеллект в российской медицине: системы поддержки принятия решений» ...

28 Авг 2018  |   763

О регистрации систем поддержки принятия врачебных решений как медицинского изделия

Ключевым направлением цифрового здравоохранения является применение систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР), которые, в том ...

21 Авг 2018  |   817

Исследование эффективности систем поддержки принятия врачебных решений

Закон «Медицинские информационные технологии для экономики и клинического здоровья»(Health Information Technology for Economic and Clinical ...

30 Июн 2018  |   710

О сессии «Искусственный интеллект в медицине. Цифровое здравоохранение»

26-28 июня в Москве прошел Всероссийский консилиум заслуженных врачей России. Мероприятие было организовано Ассоциацией Заслуженных Врачей ...

23 Май 2018  |   945

Открытые источники данных медицинских изображений для машинного обучения

Наличие качественного источника размеченных медицинских данных – ключевое условие успешного создания решений в области искусственного ...

14 Май 2018  |   583

Практические рекомендации к созданию искусственного интеллекта для здравоохранения

В настоящее время мы наблюдаем большой всплеск интереса к развитию и широкому применению искусственного интеллекта ...

Все статьи в блоге

Новости

Развитие проекта в событиях

09 Окт 2019

Перспективы использования методов машинного обучения для предсказания сердечно-сосудистых заболеваний

В 3м номере журнала ВИТ (" Врач и информационные технологии") опубликована статья "Перспективы использования методов машинного обучения для предсказания сердечно-сосудистых заболеваний", авторами которой являются наши коллеги: ...

Продолжить чтение...
09 Окт 2019

WebioMed в номинантах конкурса Digital Health Awards

Подробнее...

04 Окт 2019

Наши эксперты приняли участие в Российском национальном конгрессе кардиологов

Подробнее...

03 Окт 2019

СППВР Webiomed будет представлена на форуме «Открытые инновации»

Подробнее...
Архив новостей