09 марта 2021

Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения

4 533

Гусев Александр,
Директор по развитию бизнеса, к.т.н.

 Дата последнего обновления обзора: 19.05.2021

Согласно Markets And Markets, объем глобального рынка искусственного интеллекта (ИИ) в сфере здравоохранения вырастет с 4,9 млрд долларов США в 2020 году до 45,2 млрд долларов США к 2026 году. Среднегодовой рост рынка составляет 44,9%.  В мире около 3 тыс. стартапов предлагают свои продукты и услуги в данной сфере.

Рост интереса к ИИ обусловлен сразу несколькими трендами: появление мощных графических процессоров и рост вычислительной мощности современных компьютеров, развитие облачных вычислений, взрывной рост больших данных. Эти технологии дали возможность выполнять автоматизированное машинное обучение с высокой точностью получаемых моделей, что в свою очередь открыло многочисленные примеры успешной автоматизации процессов и перспектив цифровой трансформации с возможностью сокращения затрат на здравоохранение.

В последние годы мы наблюдаем уверенный рост динамики венчурного инвестирования в медицинские стартапы, использующие технологии искусственного интеллекта. По данным CB Insights, интерес инвесторов к ИИ для медицины и здравоохранения является одним из самых высоких на рынках цифрового здравоохранения. В 2020 г. объем суммарных инвестиций в это направление составил 6,627 млрд. долл. (397 сделок). Для сравнения, в 2019 г. эта цифра составила 4,129 млрд. долл. (367 сделок), а в 2018 г. «всего» 2,7 млрд. долл. и 264 сделки.

CB Insights

Указом Президента России №490 от 10.10.2019 была утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта (ИИ) в Российской Федерации на период до 2030 г., направленная на то, чтобы Россия стала одной из стран-лидеров в области ИИ. Одним из ключевых направлений стратегии является развитие рынка программных продуктов на основе ИИ для здравоохранения нашей страны.

В настоящее время мы нашли информацию о 29 разнообразных ИИ-системах для медицины и здравоохранения, созданных в нашей стране.

Условно существующие продукты можно объединить в несколько основных групп:

  1. Анализ медицинских изображений с использованием технологий компьютерного зрения
  2. Цифровая диагностика, включая дифференциальную диагностику
  3. Профилактика состояний, заболеваний и осложнений
  4. Помощь в лечении, включая подбор и контроль терапии
  5. Прочие направления

Анализ медицинских изображений

№    Описание решения  Сайт
1 Botkin.ai. Платформа предназначена для автоматического выявления патологических проявлений в рентгенологических исследованиях, КТ и МРТ, а также маммограмм  http://botkin.ai
2 Care Mentor AI. Система искусственного интеллекта для интерпретации результатов лучевых исследований (рентгенологических, КТ, МРТ и маммографии) с целью оптимизации обнаружения различных патологических состояний на ранней стадии http://carementor.ru/
3 Celsus. Система, которая позволяет выявлять патологические очаги в рентгенографии и компьютерной томографии  https://celsus.ai/
4 Третье мнение. Компания в сотрудничестве с онкологическими клиниками развивает интерфейс по распознаванию типов клеток крови, а также разрабатывает софт для анализа медицинских изображений рентгенографии легких, маммографии, компьютерной томографии и УЗИ https://3opinion.ru/
5 CoBrain-Аналитика. Платформа, целью которой является объединение прорывных технологий на стыке медицины и алгоритмов машинного обучения в области диагностики заболеваний https://cobrain.ai/ru
6 RADLogics. Основанная на ИИ программная платформа анализа медицинских изображений, существенно повышающая скорость и точность работы врачей-радиологов. https://radlogics.ru/
7 Diagnocat. Система распознаёт томографические стоматологические исследования, помогает поставить диагноз и даёт врачам рекомендации по лечению     https://diagnocat.com/
8 Pirogov.AI. Диагностика по ото, рино и ларинго эндоскопическим фото и видеоизображениям    https://pirogov.ai/
9 Доктор Томо. Интеллектуальная технология ранней диагностики онкопатологий легких на базе данных компьютерной томографии http://doctor-tomo.ru/
10 Анализ флюорограм. Сервис умеет анализировать цифровые флюорографические снимки и выявлять в них патологические очаги http://www.ftizisbiomed.ru/
11 Doctor AIzimov. Анализирует снимки компьютерной томографии на предмет онкологической патологии Новость на MedRussia
12 Check Melanoma. Анализирует фотографии родинок на предмет выявления подозрений на злокачественные образования Новость о проекте
13 Anna Project. Создают ряд сервисов для работы с цифровыми изображениями, включая применение ИИ для поиска патологий и автоматизированного заполнения протоколов http://mri-ai.com/
14 Прородинки. Выявление злокачественных образований кожий по фотографиям http://melanoma.academy/prorodinki/
15 CheckDerm. Высокотехнологичное онлайн-решение для оперативного анализа проблем с кожей и распознавания их при помощи искусственного интеллекта  https://checkderm.ru/
16 Osteoscan. Помогает определять возможную стадию остеоартроза коленных суставов на основе анализа рентген-снимка сустава и сопутствующих симптомов https://osteoscan.ru/
17 OneCell. Телемедицинский комплекс с ИИ для патологоанатомических лабораторий, позволяет ускорить процесс диагностики онкозаболеваний, сохраняя высокий уровень достоверности результатов за счет собственного современного оборудования. https://www.onecell.ai/
18 iVenus.AI. Позволяет провести предварительную диагностику заболеваний вен нижних конечностей на основе анализа фотографических изображений с целью определить наличие и класс заболевания https://ivenus.ai/

  
Цифровая диагностика

Описание решения  Сайт
1 UNIM. Компания, являющаяся разработчиком программной платформы для патоморфологической диагностики и одновременно крупным диагностическим оператором. Использует ИИ для поддержки принятия врачебных решений.  https://unim.su/
2 Skychain Global. Платформа для создания решений на базе ИИ для медицины, включая анализ данных и выявление патологий https://skychain.global/?lang=ru
3 ATP Deep Learning. Онлайн-сервис для определения степени поражения коронарных артерий при помощи нейронных сетей https://atpdeeplearning.ru/
4 Respiro. Сервис акустической диагностики респираторных заболеваний и COVID-19  https://www.respiro.life/ru

Профилактика

№    Описание решения  Сайт
1 Webiomed. Платформа прогнозной аналитики и управление рисками в здравоохранении на основе машинного обучения. Первая в России система искусственного интеллекта, зарегистрированная Росздравнадзором как программное медицинское изделие. https://webiomed.ai/
2 MeDiCase. Система доврачебной диагностики острых и хронических заболеваний с применением методов ИИ, помогающая проводить первичное обследование пациента, принятие решений о необходимости его очного обследования, вызова скорой помощи, мониторинга течения хронических болезней http://medicase.newdiamed.ru/
3 Sapia. Система поддержки принятия врачебных решений для оценки тяжести острого панкреатита. Позволяет оценить тяжесть заболевания в ранние сроки поступления больного в стационар по данным лабораторных обследований http://rd-science.com/ru/
4 Программный калькулятор на основе искусственной нейронной сети для прогнозирования рецидива болезни Иценко-Кушинга в течение 3 лет после эндоскопической трансназальной аденомэктомии http://medcalc.appspot.com/
5 Программный калькулятор расчета конечного достигнутого роста и его SDS у пациентов с СТГ-дефицитом на основе математических моделей искусственных нейронных сетей http://alfa-endo.ru/page/calc

Лечение

№   Описание решения Сайт
1 Droice Labs. Встраиваемый в медицинские информационные системы цифровой помощник, помогающий врачам принимать более правильные решения  https://droicelabs.com/
2 Lexema-Medicine. Специализированная СППВР для назначения персонализированной терапии с использованием алгоритмов искусственного интеллекта http://lexema.ru/solutions/lexema-medicine//

Прочие

№  Описание решения Сайт
1 ЦРТ. Используют технологии ИИ для автоматизации ведения ЭМК с помощью автоматического распознавания голоса  https://www.speechpro.ru/
2 Medframe. Система электронного обучения для медицины, три направления: площадку для интерактивных курсов, систему маркировки данных и систему управления обучением (LMS).  https://medframe.io/

 

Пожалуйста, оцените эту статью
( 4,53 из 5,
оценили: 34)
Ваша оценка: Не ставилась

Еще по этой теме

Обратите внимание на похожие статьи

19 Июл 2021

Обзор российских инвестиций в цифровое здравоохранение

Дата актуализации: 17.07.2021 Цифровизация медицины и здравоохранения является сейчас с одной стороны очень популярной и действительно быстро развивающейся темой, но …

30 Янв 2021

Обзор Российских систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР)

Системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), наравне с телемедициной и электронными медицинскими картами (ЭМК), являются одним из ключевых секторов развитии …

16 Ноя 2020

Нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в здравоохранении России

Применение технологий искусственного интеллекта в здравоохранении нашей страны открывает действительно впечатляющие перспективы. Вместе с этим отрасль здравоохранения является традиционно и …

Подпишитесь на нашу рассылку

Хотите получать интересную и полезную информацию о цифровом здравоохранении и искусственном интеллекте для медицины?
Включайтесь в нашу рассылку!

Мы рекомендуем

В 2022 г. планируется выпустить обновление МКБ-10

Просмотров 678 2 месяца, 1 неделя назад

Прогнозная аналитика в системе здравоохранения

Просмотров 382 2 месяца, 3 недели назад

В платформе Webiomed обновлен пользовательский интерфейс

Просмотров 517 3 месяца, 3 недели назад

Предиктивная аналитика перинатального риска и искусственный интеллект

Просмотров 1 674 6 месяцев, 1 неделя назад

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях