АСИ поддержит проекты по развитию системы здравоохранения и реабилитации инвалидов

АСИ взяло на поддержку четыре проекта в сфере медицины и социальной поддержки людей с ОВЗ. На заседании рабочей группы экспертного совета Агентства «Качество жизни» авторы проектов представили свои решения с использованием искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения, инструментов для сбора, анализа и обработки больших данных. Предложенные инициативы будут использованы для решения задач в системе российского здравоохранения и повысят качество медицинских услуг и сервисов.

Агентство поможет командам проектов найти партнеров, связаться с профильными ведомствами и институтами развития, провести пилотирование и распространить решения в регионах, выйти на российские и зарубежные рынки, а также окажет информационную поддержку.

• Решение по оптимизации закупок лекарственных препаратов на основе доказательной эффективности

• Компания-инициатор проекта: «ФармФрейм», Москва

• Лидер проекта: Борис Купчик

Система PharmFrame - это программное обеспечение для оптимизации закупок лекарств. В базу данных PharmFrame, которая ежемесячно синхронизируется с государственным реестром лекарственных средств, включены все препараты, зарегистрированные в России. Система проверяет наличие доказанной эффективности лекарств, в основе анализа лежит подтвержденная гипотеза, что препараты разного уровня доказательности имеют разное количество данных.

Данная методология успешно верифицирована врачами различных специальностей в течение четырех лет. PharmFrame позволяет подбирать аналоги препаратов с более высоким коэффициентом эффективности для повышения качества медицинской помощи. Также Pharmframe позволяет медицинским организациям сократить расходы на закупку лекарств.

• Polyptron - система распознавания ранних признаком рака кишечника с помощью ИИ

• Компания-инициатор проекта: «ЭВА ЛАБ», Челябинск

• Лидер проекта: Евгений Алханов

Polyptron – программно-аппаратный комплекс с нейронной сетью, использующий алгоритмы ИИ, который помогает медикам принимать клинические решения. Polyptron в онлайн-режиме помогает врачам обнаружить первые признаки рака кишечника (полипы) и уменьшить риск развития онкологического заболевания на 72 %, а при дальнейшем обучении системы - до 98 %.

Система работает по следующему алгоритму: получение данных с эндоскопа; анализ видеопотока; обработка и вывод результатов на монитор врача; сохранение результатов анализа на сервере и передача данных. Применение Polyptron в медицинских учреждениях позволит снизить смертность от рака кишечника за счет ранней диагностики и сократить расходы на лечение пациентов с такими заболеваниями на поздней стадии.

• Мультицентр социальной и трудовой интеграции

• Компания-инициатор проекта: «Мультицентр социальной и трудовой интеграции», Ленинградская область

• Лидер проекта: Ирина Дрозденко

В Ленобласти многопрофильный ресурсный центр реализовал региональную модель трудовой и социальной адаптации инвалидов через профподготовку и трудоустройство с последующим сопровождением на рабочем месте. В центре создан комплекс госуслуг по профессиональной и социальной реабилитации людей с ОВЗ. Их предоставляют различные организации и ведомства, собранные в едином реабилитационном пространстве. Эффективность модели подтверждается снижением затрат учреждений для инвалидов на предоставление услуг в стационарах, а также ростом отчислений в госбюджет за счет расширения налогооблагаемой базы при создании рабочих мест и увеличения числа социально ответственных предприятий.

• Платформа прогнозной аналитики для здравоохранения Webiomed

• Компания-инициатор проекта: «К-СКАЙ», Карелия

• Лидер проекта: Александр Гусев

Платформа Webiomed предназначена для автоматического анализа медицинских данных, оценки рисков развития заболеваний и их осложнений на персональном и общественном уровне. Алгоритмы работы платформы основаны на машинном обучении, прогнозном моделировании, NLP (анализ компьютером человеческого языка) и BI (набор инструментов для сбора, анализа и обработки различных данных). Система может интерпретировать данные 40 заболеваний и оценивать риски и варианты негативных последствий еще 14 заболеваний.

В состав Webiomed также включены система поддержки принятия управленческих решений в области профилактики и управления здоровьем и система поддержки принятия врачебных решений (СППВР).

Webiomed позволяет сократить время на обработку сведений из электронных медицинских карт в десять раз, помогает обратить внимание врача на пациентов и не пропустить возникновение заболевания, а также обнаруживать болезни на ранней стадии - точность прогнозирования платформы составляет до 98 %. Благодаря платформе медики смогут эффективнее оказывать профилактическую медпомощь гражданам, проводить профилактическое лечение хронических заболеваний и снижать уровень смертности от них.