26 октября 2020

Мы готовим к выпуску новую версию WEBIOMED

299

Компания К-СКАЙ сообщает о подготовке к выпуску новой версии системы предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе искусственного интеллекта «Webiomed».

Основная задача, которая была поставлена перед командой исследователей и разработчиков системы – расширение прогностических возможностей платформы Webiomed, увеличение количества поддерживаемых клинических состояний для анализа, повышение точности в оценке групп риска, а также повышение производительности.

Новая версия Webiomed содержит следующие улучшения:

1. Новая архитектура взаимодействия сервисов внутри платформы Webiomed, которая позволяет обеспечить следующие важнейшие возможности:

  • Автоматическое соединение медицинских данных, полученных от разных медицинских организаций. Теперь система Webiomed при поступлении запросов автоматически соединяет данные внутри обезличенного банка данных. За счет этого удалось существенно повысить прогностические точности моделей и алгоритмов. Например, если ранее к системе были обращения на оценку рисков от станции скорой медицинской помощи, потом от поликлиники или стационара в отдельности – то сейчас Webiomed автоматически «видит» этот путь пациента и формирует более точную оценку на основе всех этих данных, соединяя их внутри своей базы данных.
  • Кэширование результатов обработки. При получении запросов на оценку данных теперь Webiomed всегда проверяет результаты последней интерпретации и если видит, что новых данных по пациенту не поступало, а новые модели и алгоритмы не были размещены в системе, то в МИС автоматически возвращается последний актуальный ответ. За счет этого удалось существенно повысить скорость работы. В качестве кэширующего сервиса используется сервис Webiomed.DataSet.
  • Предварительное извлечение признаков. Ранее Webiomed осуществлял извлечение признаков из поступающих на анализ данных «по факту». С ростом числа нозологий и моделей повышался риск чрезмерного времени отклика системы на поступающие запросы. В этой связи в систему добавлена функция автоматического предварительного извлечения данных. С этой новой функцией МИС, перед подключением рабочих мест и запуском использования Webiomed в промышленном режиме, может отправить имеющиеся в ЭМК данные для предварительного извлечения. Webiomed запомнит эти данные и осуществит их предварительную очистку и обработку, в том числе извлечение признаков при помощи NLP-сервиса. В дальнейшем, при поступлении запроса с рабочих мест Webiomed уже будет содержать предварительную информацию, необходимую для анализа. За счет этого удалось существенно повысить скорость работы системы и обеспечить необходимый запас масштабируемости для развития функциональных возможностей.

 2. Расширенный список групп риска.

Теперь Webiomed осуществляет анализ по 6 нозологическим группам:

  • Сердечно-сосудистые заболевания
  • Сахарный диабет
  • Респираторные заболевания
  • Инфекционные заболевания
  • Акушерство и гинекология
  • Наркологические заболевания

Нозологии Webiomed

3. Выявление подозрений на заболевания.

В новой версии Webiomed, помимо выявления факторов риска и оценки группы риска, также будут определяться подозрения на заболевания, по сути предоставляя медицинским информационным системам готовый сервис симптомчекера. В первую версию сервиса добавлены наиболее распространенные и значимые заболевания: ОРВИ, острый бронхит, пневмония, сахарный диабет, остеоартроз, синдром алкогольной зависимости, гастрит, язва желудка, болезни крови и некоторые другие.

4. Улучшенная работа системы решающих правил и внутренняя оптимизация подключенных моделей анализа данных.

В системе проведена внутренняя оптимизация и улучшение взаимодействия моделей оценки рисков на основе машинного обучения и их связь с решающими правилами. Выверен справочник признаков, в том числе добавлено множество математических функций для обработки рядов числовых признаков. Выверен справочник факторов риска, патологий и отклонений от нормы, который теперь связан со всеми компонентами внутри системы. Повышено удобство и функциональные возможности экспертной системы, что позволяет нашим врачам-экспертам эффективно настраивать алгоритмы и правила системы. 

5. Новые модели прогнозной аналитики.

Основной акцент в новой версии Webiomed был сделан на моделях машинного обучения для оценки сахарного диабета, а также дальнейшее развитие направления сердечно-сосудистых заболеваний

Дополнительная информация о наших прогнозных моделях публикуется на странице: https://webiomed.ai/machine-learning/ 

6. Выявление подозрений и оценка факторов риска COVID-19.

В связи с пандемией новой коронавирусной инфекции актуальной задачей является определение и оценка групп риска. В связи с чем разработаны модели автоматического выявления подозрений на COVID-19 и оценок групп риска. Своевременное выявление пациентов высокого риска позволит прогнозировать риски тяжелого течения COVID-19, необходимости в ИВЛ, госпитализации в ОИТиР, смерти пациента.

7. Улучшенная версия сервиса Webiomed.DataSet для сбора и обработки обезличенных медицинских данных.

В новой версии реализовано автоматическое извлечение признаков по факту поступления новых документов, обеспечена функция кэширования данных, а также выполнены работы по оптимизации и повышению скорости работы.

Data_Set

8. Улучшенная версия сервиса Webiomed.NLP.

В новую версию сервиса добавлено несколько моделей для извлечения данных из неструктурированных электронных медицинских записей – теперь система поддерживает извлечение более 40 различных признаков, включая объективные данные, симптомы COVID-19, сведения о приеме лекарственных препаратов,  лабораторные и электрокардиографические признаки.

Пожалуйста, оцените эту статью
( 5 из 5,
оценили: 2)
Ваша оценка: Не ставилась

Еще по этой теме

Обратите внимание на похожие статьи

02 Окт 2020

Проект Webiomed прошел пилотную эксплуатацию в Мурманской области

В мае-июле 2020 г. командой Webiomed в рамках совместного пилотного проекта ассоциации «Национальная база медицинских знаний» с Мурманской областью проводилось исследование …

25 Сен 2020

Webiomed включен в карту рынка российского цифрового здравоохранения

EverCare  и «Цифровая медицина» при поддержке Фонда Сколково представили карту российского цифрового здравоохранения. На карте собрано более 150 российских цифровых …

01 Сен 2020

Данные на службе добра- проект Webiomed

Издательство «Открытые системы»  запустило специальный проект «Данные на службе добра»  о  социально значимых и основанных на данных разработках. Одним из первых был …

Подпишитесь на нашу рассылку

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

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях