Наиболее серьезное влияние на бизнес российских компаний сектора интеллектуальных услуг оказывают технологии больших данных и предиктивной аналитики. https://issek.hse.ru/news/366188578.html

По инициативе крупного промышленного предприятия Карелии АО "Кондопожский ЦБК", в медицинском центре которого предметно занимаются здоровьем работников предприятия, проходит пилотная эксплуатация нашей СППВР Webiomed. Ведомственная газета "Авангард" опубликовала небольшую заметку о нашем проекте.

Исследование, опубликованное в JAMIA, показало, что данные, полученные из неструктурированных электронных медицинских записей, являются более точным источником информации для прогнозирования ишемической болезни сердца, чем структурированные данные. Это открывает не только дополнительные перспективы для улучшения прогнозной аналитики в здравоохранении, но и приводит нас к понимаю, что обычные текстовые записи в ЭМК очень ценны как RWD в клинических исследованиях и доказательной медицине, например для формирования доказательных клинических утверждений в форме ретроспективного исследования. Это также очень важно в задачах сбора больших наборов данных для машинного обучения, потому что бытует расхожее мнение, что исключительно структурированные медицинские записи являются правильным подходом для ведения ЭМК, поскольку якобы неструктурированные записи непригодны для машинного понимания. Однако развитие технологий ИИ, в том числе NLP – позволяют не просто извлекать признаки из текстовых записей – но и демонстрируют, что работа с непосредственными неструктурированными записями также может давать моделям ИИ точность даже выше, чем если это бы это были формализованные признаки https://www.healthcareitnews.com/news/unstructured-ehr-data-more-useful-predictive-analytics-study-shows

Top-150 стартапов в области Digital Health от CBInsights (Часть I. Введение по направлению Digital Health)

Начинаю серию постов c анализом направления Digital Health (в основном с фокусом на AI, но также постараюсь покрыть стратегов и прочих сильных игроков).

Как раз на днях CBInsights опубликовала апдейт по своей карте Топ-150 стартапов в DH, которые были отобраны из пула в 5'000 компаний с учетом наличия патентов, профиля инвестора, известности, етс.

150 стартапов разложены по 17 сегментам от Digital Therapeutics до Drug Discovery. В последнем сегменте, кстати, оч много AI игроков. Я делал пост от 9 апреля - там ссылка на список в 230 компаний.

Я буду также придерживаться классификации по 17 сегментам. Они будут отправной точкой. По мере возможности буду делать анализ российских игроков и тех, что в СНГ.

И так, что интересного произошло с момента первой публикации в Top 150 DH (октябрь 2019)?

🔸 47 стартапов подняли раунды (7 из них подняли более $100m) общим объемом $2.9 млрд - горячий сектор ❗️

🔸 Было 3 выхода (1 IPO и 2 продажи стратегическому инвестору)

🔸 Сформировано много стратегических партнерств (возможно они перерастут в сделки) с крупными игроками из следующих групп (фарма, производители мед устройств, мед учреждения, страховые, тех-гиганты)

Кто наиболее активные инвесторы?

🔹 Наиболее активные фонды c фокусом на Healthcare:
(1) Venrock: 9 фондов, 631 сделка и 165 выходов ❗️ Представляю какая у ребят экспертиза 🙌
(2) F-Prime Capital: 216 сделок, 39 выходов;
(3) Casdin Capital: 57 сделок, 20 выходов;
(4) Flare Capital Partners: 30 сделок, 3 выхода

🔹 Наиболее активные тех-гиганты в финансировании стартапов в DH:
- Google Ventures (56 сделок), Microsoft (42 сделки), Tencent, Intel, Samsung, Alibaba, Amazon и Comcast

🔹 Наиболее активные игроки страхового рынка:
(1) Anthem (marcap: $70 млрд; EV/Sales: 0.8x)
(2) Accolade: частная компания (подняли более $237 млн)

🔹 Наиболее активные стратеги (фарм-игроки) в финансировании:
(1) Novartis (marcap: $197 млрд; EV/EBITDA: 14.1x)
(2) Bristol-Myers (marcap: $138 млрд; EV/EBITDA: 21.9x)
- Среди прочих: GSK, Astrazeneca, Sanofi, Eli Lily, Bristol-Myers, Merck, Abbot, Pfizer

#AIReserach #AIHealthcare

https://www.cbinsights.com/research/top-digital-health-startups-where-are-they-now/

Наша команда приняла участие выставке , которая проходила 21-22 мая в рамках восьмой международной конференции Startup Village Livestream’20. Также поучаствовали в конкурсе проектов по направлению Digital Health, попали в число 11 полуфиналистов. https://webiomed.ai/novosti/my-priniali-uchastie-v-konkurse-i-vystavke-startup-village/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed

Директор по развитию бизнеса нашей компании Александр Гусев выступил с докладом на «Симпозиуме по цифровой медицине и системам поддержки врачебных решений» в рамках в IV Межрегиональной научно-практической конференции «От клинических рекомендаций – к клиническим алгоритмам». В этом году конференция проводилась в онлайн формате 19 мая.
Подробности в нашем материале. https://webiomed.ai/novosti/ob-konferentsii-ot-klinicheskikh-rekomendatsii-k-klinicheskim-algoritmam/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed

Технологические гиганты реализуют системные стратегии в области здравоохранения, которое находится под давлением старения населения, роста данных и неэффективного управления. COVID19 только ухудшил положение дел. CB Insights опубликовала отчет с обзором стратегий ИТ-гигантов, цель которых состоит в том, чтобы стать полноценным участником рынка здравоохранения, размер которого в США составляет 3,6 триллиона долларов ежегодно.

Facebook стремится использовать свою пользовательскую базу для сбора уникальных данных о поведении пользователей. Также эта популярнейшая соцсеть сосредоточена на распространении медицинской информации и организации пользователей с общими интересами в области здравоохранения. Facebook может стать одним из полноценных каналов обращения за медицинской помощью, аналогично тому как это получилось у WeChat в Китае.

Amazon атакует здравоохранение благодаря своему опыту создания серверной инфраструктуры и более чем 110 млн. лояльных разработчиков самых разнообразных продуктов. Уже сейчас сервисы Amazon обеспечивают цепочку поставок лекарств, телемедицину и облачные вычисления. В будущем компания может существенно изменить медицинское страхование, создав новый рынок для страховщиков и пациентов.

Google развивает интеллектуальный поиск для поставщиков, разработчиков ЭМК, пациентов и врачей, используя искусственный интеллект. В будущем компания может существенно изменить образование в сфере здравоохранения.

Apple стремится помочь своим пользователям безопасно управлять и систематизировать свои медицинские данные. Кроме того, Apple развивает свой магазин приложений для разработчиков и исследователей.

https://www.cbinsights.com/research/report/famga-big-tech-healthcare/

FDA предоставило экстренное разрешение для системы оценки медицинских данных на основе искусственного интеллекта CLEW Medical, которое позволяет выявлять пациентов высокого риска дыхательной недостаточности или недостаточного кровотока у пациентов с COVID-19, поступивших в отделение интенсивной терапии.

Система CLEWICU принимает большой спектр данных о пациентах, включая сведения из ЭМК и подключенных медицинских устройств без необходимости ручного ввода данных врачами. В ответ система выдает предупреждение о потенциальном ухудшении состояния пациента в качестве подсказки для принятия врачебных решений. Кроме выявления пациентов высокого риска, система также определяет пациентов, которые не нуждаются в каких-либо вмешательствах в течение 8-часового периода.

Принимая решение о разрешении для этой системы, FDA заявило оно может помочь уменьшить контакт между медицинскими работниками и пациентами с COVID-19. «Благодаря выявлению пациентов с высоким риском и определения приоритетов лечения можно снизить частоту ложных тревог это, вероятно, обеспечит лучшую помощь пациентам и снизит нагрузку на персонал отделения интенсивной терапии», - сказано в заявлении FDA, предоставляющем разрешение на экстренное использование.

https://www.fiercebiotech.com/medtech/fda-greenlights-icu-ai-for-predicting-fatal-covid-19-complications

Китайское информационное агентство Синьхуа стало использовать для ведения новостного блока нескольких виртуальных телеведущих. 3D-персонаж смоделирован по образу реального репортера Чжао Ваньвэй. Цифровой аналог может имитировать человеческие голоса, выражения лица, движения губ и манеры. https://www.techcult.ru/technology/8329-informagentstvo-sinhua-vvelo-v-dolzhnost-virtualnuyu-televedushuyu

За последние пару месяцев во всем мире появились сотни решений для борьбы с COVID-19 на основе искусственного интеллекта. Выделяется 3 главных направления: разработка новых лекарств и вакцин (где ИИ пытаются применять для ускорения их создания), скрининг пациентов (анализ изображений с помощью ИИ для выявления пациентов с подозрениями на коронавирусную инфекцию) и самое перспективное направление – это оценка рисков и прогнозирование развития эпидемии. Несмотря на множество публикаций и разработок, эксперты очень осторожны в своих оценках реальной клинической эффективности, т.к. большинство из разработок стали применяться без сколько бы то ни было серьезного доказательства. Любая хорошая ИИ-модель требует качественные данные. COVID-19 – это совершенно новое и во многом неизученное заболевание, по нему пока просто нет в достаточном количестве качественных дата-сетов. «Все, что мы делаем, становится лучше благодаря большему количеству аннотированных наборов данных», - сказал доктор Эрик Тополь, директор исследовательского института Scripps. «Если мы дойдем до того момента, когда у нас будет доступ к нужным данным, только тогда мы действительно сможем подготовить хорошие модели, способные по-настоящему понять, каких пациентов нужно наиболее тщательно контролировать», - заявил Джон Каукенбуш, заведующий кафедрой биостатистики Гарвардской школы общественного здравоохранения имени Чана. https://medcitynews.com/2020/05/hundreds-of-ai-solutions-proposed-for-pandemic-but-few-are-proven/

Наш коллега Александр Гусев примет участие в сессии "Цифровые технологии, телемедицина, искусственный интеллект — новые возможности для клиник", в рамках XIII "Петербургского медицинского форума" .
❗️Мероприятие пройдет в онлайн формате 4 июня 🕙10:00-13:00.
Регистрация на сайте www.medforumspb.ru

Аналитика. Надзор за искусственным интеллектом – зарубежный опыт

Чтобы система «Webiomed» могла «извлекать» из медицинских текстовых записей структурированные признаки, мы создали специальный сервис – Webiomed.NLP. Для его развития мы создаем модели машинного обучении с использованием методов Natural language processing (NLP). Эти возможности позволят нашей системе из обычных текстовых медицинских протоколов вытаскивать клинически-значимую неразмеченную информацию, которая затем используется для машинного анализа поступивших в Webiomed запросов от медицинских информационных систем.
Подробнее о сервисе, а также об используемых методах, метриках, примерах читайте в нашем материале в блоге:
https://webiomed.ai/blog/primenenie-nlp-dlia-izvlecheniia-informatsii-iz-elektronnykh-meditsinskikh-kart/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed

В последнее время растет число публикаций, свидетельствующих о том, что социальные детерминанты здоровья (social determinants of health, SDoH) могут быть вполне значимыми предикторами развития заболеваний, в том числе COVID-19. Например, Джонатан М. Метцл, д.м.н. сотрудник факультета медицины, здравоохранения и общества университета Вандербильта, опубликовал в Jama заметку о том, что образование, занятость, уровень заработка и уголовное прошлое могут быть факторами риска смерти от COVID-19. Он пишет: «… маргинализированные, миноритарные общины с низким уровнем благосостояния подвергаются наибольшему риску, причем непропорционально высока смертность среди афроамериканцев, латинцев и коренных американцев в США», источник: https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2767027.

Вирджиния Герли, д.м.н. и старший врач-консультант в HGS Population Health Management Solutions писала в своей заметке: «Социальные детерминанты здоровья могут включать в себя много вещей: продовольствие, жилье и транспорт; образ жизни, локации и окружение; социальную изоляцию и другие факторы, которые мешают людям достичь и поддерживать хорошее здоровье. Подобные неклинические воздействия могут приводить к 80% неблагоприятных исходов, влияя на способность человека быть здоровым». Размышляя над тем, что же нужно делать в первую очередь в этой связи, Вирджиния на первое место ставит предиктивную аналитику: «В любом вмешательстве в здоровье населения необходимо опираться на риск-стратификацию и определять – кто подвергается наибольшему риску, чтобы правильно оценить ресурсоемкость вмешательства. Если вы попытаетесь на равных вмешаться во все население, ваши усилия (и средства) будут распределены слишком широко и слишком тонко. Использование аналитики на переднем крае может гарантировать, что люди с самым высоким риском получают более интенсивное лечение», https://medcitynews.com/2020/05/the-paradox-of-population-health-focus-on-personalized-support-for-the-greatest-impact/. Стоит обратить внимание на тотальное отличие этого подхода от поголовной диспансеризации у нас. Представляется вполне разумным, что первичная оценка риска и более продуманный отбор пациентов для диспансеризации и скрининга был бы более правильным подходом. Во-первых, это экономило бы финансовые затраты. А во-вторых – и это самое главное – позволило бы практическом здравоохранению борее предметно работать с такими пациентами, не просто фиксируя их группу здоровья – и но занимаясь потом отслеживанием судьбы пациента и достижения им целевых уровней модифицируемых факторов риска.

Президент России Владимир Путин отдал правительству распоряжение подготовить федеральный проект по развитию технологий искусственного интеллекта. Утвердить проект и приступить к его реализации должны в кратчайшие сроки.Преграды, препятствующие запуску и поддержке перспективных проектов в IT-отрасли, должны быть максимально устранены, подчеркнул российский лидер. Речь идет о таких технологиях, как беспилотный транспорт или применение искусственного интеллекта в медицине, пояснил Путин.
https://www.vesti.ru/doc.html?id=3272605

📖 Почитать на досуге: ИИ-евангелист из компании 🏷ABBYY 👤Иван Ямщиков называет четыре способа применения ИИ для борьбы с COVID-19 и последствиями пандемии.

1. Помощь в разработке и поиске лекарств.
2. Повышение эффективности медицинских учреждений.
3. Мониторинг соблюдения социальной дистанции и анализ поведения людей.
4. Другие сферы (борьба со спекулянтами и фейками, беспилотные дезинфекторы, оптимизация логистики доставки).

«Во-первых, мы будем больше использовать алгоритмы там, где нужно работать с большими объемами знаний. (...) Во-вторых, мы будем и дальше повышать эффективность процессов за счет машинного обучения и анализа данных. И рутина, и трудоемкая интеллектуальная работа будут автоматизироваться. В-третьих, мы будем использовать решения на основе машинного обучения в разных сферах, включая здоровье и спасение жизней».

👉🏻 Читать статью на Rusbase (~8 мин.)

9-10 июня проходила виртуальная конференция "ИТМ СИБИРЬ +". Наши коллеги приняли участие в панельной дискуссии на тему:«СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ МЕДИЦИНСКИХ И УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ. Решения для мониторинга и оптимизации клинико-диагностических процессов».
Александр Гусев выступил с докладом на тему: «Российские системы поддержки принятия врачебных решений». В своем докладе Александр рассказал о классификации, применении СППВР в здравоохранении, о Российских разработках в этом направлении.
Доклад Дениса Гаврилова был посвящен проблеме предикции в здравоохранении на примере сердечно-сосудистых заболеваний и использованию СППВР как инструмента, позволяющего осуществлять полноценную поддержку принятия решений в медицинской практике.

https://webiomed.ai/novosti/nashi-kollegi-priniali-uchastie-v-onlain-konferentsii-infosibir/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed

Внедрение СППВР в клиническую помощь порождает ряд предсказуемых правовых проблем для поставщиков медицинских услуг и разработчиков систем искусственного интеллекта в России и во всем мире. Уже приняты первые регулирующие документы, но законодательство в этой сфере еще находится на стадии становления и совершенствования.
О том, как проходила регистрация клинической цифровой системы поддержки принятия решений рассказывает Директор по развитию бизнеса компании «K-SkAI» Александр Гусев.
https://evercare.ru/news/opyt-pervoy-registracii-sppvr-v-rossii

#Webiomed
#ит_в_медицине
#ит_в_здравоохранении Плотная работа со Skolkovo Ventures была проведена перед регистрацией в Росздравнадзоре системы поддержки принятия врачебных решений Webiomed в качестве медицинского изделия.
По словам директора нашей компании «К-Скай» Романа Новицкого, в рамках инвестиционного менторинга специалисты Skolkovo Ventures дали оценку предложению для инвесторов, помогли скорректировать материалы (инвестпрезентацию) и подобрали дополнительные аргументы для оценки компании и защиты мультипликаторов перед инвесторами.
«Также очень ценными оказались рекомендации по структуре сделки и вариантах финансирования в нашем случае. Все это в итоге не только помогло нам в переговорах с инвесторами, но и позволило выработать и согласовать комфортные условия TermSheet, - рассказывает Роман - Отдельно следует отметить взаимодействие по программе возмещения инвестиций бизнес-ангелов. В связи со сложной структурой сделки и желанием инвесторов максимально воспользоваться программой возмещения, возникло очень много вопросов. На все наши вопросы мы получаем подробные ответы и комментарии, практически в онлайн режиме. Такая поддержка со стороны Skolkovo Ventures очень ценна, так как способствует ускорению подготовки и согласования необходимых документов для подписания сделки». #ИИ_в_медицине #AI_in_medicine

https://sk.ru/news/stanislav-kolesnichenko-skolkovo-ventures-pomogaet-startapam-peresobratsya-v-usloviyah-novoy-biznesrealnosti/