Демо-версии наших сервисов
Попробуйте в работе наши модели и сервисы
Помогаем определить развитие заболеваний и ухудшение здоровья в будущем
Серова Лариса
Руководитель направления аналитики , к.т.н.
Список моделей машинного обученияМодели машинного обучения
Интеллектуальная обработка обезличенных медицинских данных
как это работает
Шаг 1 - Выбор модели для анализа данных
Выберите интересующую Вас модель в нашем каталоге
Шаг 2 - Укажите входные признаки
Заполните поля с необходимой информацией или отправьте пакет с данными в автоматическом режиме к нам в систему
Шаг 3 - Получение результата
Модель вернет интерпретацию полученных данных
Комплексная оценка обезличенных медицинских данных с целью выявления факторов риска и определения прогнозов развития заболеваний
Гаврилов Денис
Руководитель медицинского направления
Демо Анализ ЭМКАнализ ЭМК
Демонстрационное приложение для анализа электронной медицинской карты с помощью сервиса Webiomed.DHRA
как это работает
Шаг 1 - Заполните поля с данными
Укажите ключевые признаки, характеризующие состояние здоровья пациента
Шаг 2 - Обработка запроса с помощью наших моделей
Система анализирует полученные данные с помощью моделей, клинических рекомендаций и других доступных алгоритмов
Шаг 3 - Получение результата
Мы выводим результаты оценки сердечно-сосудистых рисков и рекомендации для врача и пациента
Мы позволяем повысить эффективность электронных медицинских карт
Ковалев Антон
Руководитель команды разработчиков
Демо Webiomed.NLPWebiomed.NLP
Извлечение признаков из неструктурированных электронных медицинских записей
как это работает
Шаг 1 - Отправьте текстовую строку в сервис Webiomed.NLP
Скопируйте текст из медицинской записи или автоматически отправьте его из ЭМК
Шаг 2 - Сервис обрабатывает ваш запрос с помощью NLP-моделей
Система анализирует текстовую строку и ищет в ней известные ей признаки
Шаг 3 - Теперь вам доступны извлеченные признаки
Данные выводятся в машинно-читаемом виде и пригодны для любой обработки
547