Компания «К-Скай» стала лидером на рынке госзаказа по объему поставок систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР) с компонентами, основанными на применении ML-технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ).

Общий объем закупок, по подсчетам Аналитического центра Vademecum, составил 148,2 млн рублей, флагманский продукт компании – система Webiomed. https://vademec.ru/news/2024/06/21/k-skay-stala-liderom-na-rynke-goszakaza-po-postavkam-ii-resheniy-dlya-klinik/

Компания-участник НТИ Хелснет Webiomed выпустила новый модуль прогнозной аналитики для промышленной медицины, позволяющий наглядно и оперативно получать информацию о распределении численности работников предприятий по группам риска, факторам риска, контролю профилактических мероприятий и прогнозам развития здоровья в разрезе структурных подразделений, мест работы и медицинских организаций прикрепления. Подробности здесь: https://ria.ru/20240623/zdorove-1954818711.html

Мы получили регистрационное удостоверение Росздравнадзора для обновленной системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) Webiomed.

В обновленной версии Webiomed расширен функционал по диагностике различных заболеваний, включая гематологические, акушерско-гинекологические, онкологические, орфанные, эндокринные, заболевания органов дыхания и др. Система оценивает качество обследования, ведения электронных медкарт, контролирует соблюдение требований диспансерного наблюдения и критериев оказания медпомощи согласно клиническим рекомендациям.

https://www.cnews.ru/news/line/2024-06-25_meditsinskij_ii-pomoshchnik

Одна из крупнейших мировых компаний-лидеров на рынке искусственного интеллекта, Tempus AI, вышла на IPO и привлекла 410,7 млн. долл. инвестиций. В результате капитализация компании составила 6,1 млрд. долл.

Tempus AI ( основана в 2015 г.) продвигает одноименную платформу для сбора и обработки больших медицинских данных с использованием технологий ИИ. Накопленный банк данных является одним из крупнейших в мире.

➡️ СППВР Tempus AI используют более 7 тыс. врачей. К платформе подключено несколько сотен медицинских организаций.

➡️ При этом в 2022 г. выручка компании составила 321 млн. долл. при чистом убытке 290 млн. долл. Показатели 2023 г. были уже лучше: выручка 532 млн. долл. при чистом убытке 214 млн. долл.

➡️ Во время начального извещения аналитики оценивали акции компании в пределах 35-37 долл., однако при непосредственном размещении цена за 1 акцию установилась на уровне 40 долл. В настоящее время она выросла до 42 долл., что автоматически подняло капитализацию компании до 7 млрд. долл. Если интерес инвесторов к Tempus AI не снизится, она станет одной из самых дорогих и успешных ИИ-компаний в сфере здравоохранения, сохраняя при этом бизнес на убыточном уровне.

Фактически, вся эта вера инвесторов и огромная оценка строятся не на прибыльности (которой нет) и текущей востребованности продуктов компании (число пользователей относительно не велико для рынка здравоохранения), а на гигантской базе данных, накопленной в платформе.

Таким образом, кейс Tempus AI наглядно показывает, что именно данные и извлечение из них новых знаний являются определяющим фактором и очень ценным потенциалом, который еще предстоит раскрыть с помощью технологий ИИ. ➡️ https://www.fiercehealthcare.com/health-tech/tempus-ai-shares-jump-15-stock-market-debut-ipo-priced-over-6b-valuation

Российский поставщик ИТ-услуг и облачных сервисов beeline cloud реализовал проект для компании «К-Скай», резидента Фонда «Сколково», ведущего отечественного разработчика искусственного интеллекта для здравоохранения.

Благодаря облачным решениям, удалось значительно улучшить производительность и безопасность платформы Webiomed, обеспечив высокую надежность и гибкость ИТ-инфраструктуры. beeline cloud предоставил высокопроизводительные виртуальные серверы и системы хранения данных, а также решения для обеспечения безопасности.

«Партнерство с Beeline Cloud предоставляет нам возможность масштабирования ресурсов в зависимости от растущих потребностей и позволяет, в свою очередь, эффективно управлять нагрузками и обеспечивать стабильную работу платформы Webiomed, что крайне важно для внедрения нашего решения», — отметил Роман Новицкий, генеральный директор Webiomed. http://www.mobilecomm.ru/ii-v-zdravoohranenii-3

Регионы пишут о внедрении Webiomed

В медицинских организациях Республики Саха (Якутия) внедрена система поддержки принятия врачебных решений Webiomed, позволяющая путем интерпретации собираемой информации поддерживать принятие врачом решения на всех этапах лечебно-диагностического процесса с целью снижения ошибок и повышения качества оказываемой медицинской помощи. https://gnicpm.ru/articles/center_news/2-4-iyulya-2024-goda-gruppa-ekspertov-fgbu-nmicz-tpm-minzdrava-rossii-posetila-respubliku-saha-yakutiya.html


В Удмуртии с 2023 года действует платформа прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения «Webiomed». В республике на основании электронных медицинских документов сформированы цифровые профили 1,3 млн. взрослых пациентов. На основании данных аналитической платформы «Webiomed» у 750,5 тысяч жителей Удмуртии имеются факторы риска по одному или нескольким из 6 анализируемым заболеваниям. В том числе у 232 тысяч человек - риски по развитию сердечно-сосудистых заболеваний, у 306 тысяч человек - по сахарному диабету, у 18,3 тыс. человек - по заболеваниям органов дыхания.
https://mzur.ru/press/news/iskusstvennyy-intellekt-pomogaet-vracham-udmurtii/?ysclid=lye63yujvh165823190

Роль искусственного интеллекта в стратификации рисков в здравоохранении

ИИ сегодня применяется в самых разнообразных задачах, начиная от повышения эффективности диагностики, системах поддержки принятия врачебных решений, извлечения и управления на основе данных и т.д. Одним из таких направлений является стратификация рисков пациентов.

О том, в чем ценность оценки и стратификации рисков с помощью ИИ, как это работает, примеры в нашем материале здесь: https://webiomed.ru/blog/i-i-v-stratifikatsii-riskov/?utm_source=telegram&utm_medium=social&utm_campaign=webiomed

Инвесторы готовы вкладывать большие средства в разработку алгоритмов искусственного интеллекта, которые позволят создавать точного цифрового двойника любого живущего человека.

➡️ По прогнозам Gartner, главной движущей силой развития технологии SDT ( «цифровая копия» живого человека (SDT — Simulation digital twin)) в обозримом будущем станет именно здравоохранение. До конца текущего десятилетия заказчики из сферы медицины, по прогнозам ресурса Markets & Markets, готовы инвестировать в разработки цифровых двойников более $110 млрд — то есть третью часть всех инвестиций, ожидаемых на этом направлении высоких технологий.

➡️ SDT может служить системой раннего предупреждения для предотвращения заболеваний: цифровая копия заранее просчитывает возможные сбои в организме на основе предиктивной технологии с точностью, на которую не способны никакие прогнозы на основе лабораторных анализов. Двойник как бы заранее «заболевает» и предупреждает владельца о том, как тому избежать подобной участи.

Но, конечно, ИИ тоже не может быть суперпредсказателем возможных последствий тех или иных воздействий: ведь он строит свою аналитику на основе данных, которые ему предоставлены человеком. https://expert.ru/tekhnologii/diagnosticheskoe-razdvoenie-lichnostey/

Новая версия сервиса для извлечения данных из неструктурированных медицинских записей

➡️ В платформе Webiomed присутствует специальный сервис, который отвечает за извлечение данных из медицинских текстов – Webiomed.NLP и поддерживает работу с более чем 3 тыс. видов признаков, включая демографические показатели, объективные данные, симптомы, результаты диагностических исследований, данные о лекарственной терапии и многое другое.

На текущий момент этот сервис извлек свыше 9 млрд. различных признаков и показателей, характеризующих здоровье пациентов.

➡️ Главным отличием новой версии является поддержка извлечения признаков не только из текстовых строк, а также комплексная обработка структурированных электронных медицинских документов (СЭМДов), с помощью который в настоящее время осуществляется информационный обмен между государственными информационными системами в сфере здравоохранения субъектов РФ и федеральными сервисами Единой государственной информационной системы здравоохранения (ЕГИСЗ).

подробнее в нашем материале: ➡️ https://webiomed.ru/novosti/novaia-versiia-servisa-nlp/

Более 40 регионов зарегистрировались для участия в форуме «Арктика – 2024. Здоровая цифровизация» г. Салехард, 7-10 августа.

Форум организован Правительством Ямало-Ненецкого автономного округа при поддержке ПАО «Ростелеком» и РТ МИС. Партнеры мероприятия — «РТ Доктис», «РЕД СОФТ», «К-Скай», БСС, «НИМП ЕСН».

➡️ Одна из особенностей форума — его практическая направленность. На цифровых «островках» будут продемонстрированы возможности телемедицины в формате «врач – пациент», проведение электронной медико-экономической экспертизы, иммунопрофилактика и диспансерное наблюдение посредством МИС ЕЦП, автоматизация бизнес-процессов в стационаре, централизованное прочтение ЭКГ, работа с паспортом участка в Webiomed, ИИ в радиологии. https://re-port.ru/pressreleases/rt_mis_primet_uchastie_v_forume_arktika__2024._zdorovaja_cifrovizacija/

Вышла новая версия интеграционного шлюза Webiomed.Connect, предназначенного для автоматического защищенного взаимодействия между медицинскими информационными системами и платформой Webiomed.

➡️ Webiomed.Connect поддерживает интеграцию со всеми лидирующими в России разработчиками медицинских информационных систем, а также умеет обрабатывать разнообразные способы и форматы ведения медицинских записей, включая текстовые медицинские протоколы, структурированные записи в формализованных медицинских документах и т.д.

➡️ Перечень поддерживаемых форматов, включает медицинские записи в формате JSON, федеральные СЭМДы для сервисов ФИЭМК, ФРЭМД и ВИМИС, файлы в формате XML и PDF/A, а также медицинские записи в формате HTML федеральных СЭМД.

Новая версия интеграционного шлюза Webiomed.Connect доступна для установки и обновления всем заказчикам платформы Webiomed c действующими сервисными контрактами на техническое сопровождение.

Подробнее на нашем сайте: https://webiomed.ru/novosti/novaia-versiia-webiomedconnect/

Минцифры продлило аккредитацию более 18 тыс. ИТ-компаний, в это число входит и наша компания К-Скай (разработчик платформы Webiomed): https://digital.gov.ru/ru/events/51795/

Государственная аккредитация даёт ИТ-компаниям право на льготы и преференции.

Согласно правилам мы ежегодно подтверждаем соответствие профилю деятельности, чтобы сохранить аккредитацию.

Очередная такая проверка завершилась 19 июля, по её результатам более 18 тыс. компаний смогли остаться в реестре.

Кто подтвердил аккредитацию:

✔️ более 13 тыс. ИТ-компаний, получающих налоговые льготы
✔️ более 5 тыс. организаций, которые предоставили данные по доле ИТ-доходов, уровню зарплаты и информации об ИТ-деятельности на сайте компании

Кто потерял аккредитацию
Около 2 тыс. компаний не подали заявление на подтверждение или не соответствовали критериям и больше не числятся среди аккредитованных.

При подаче заявлений средняя заработная плата в компании во II квартале должна была быть выше средней по России за I квартал 2024 года или средней по региону.

В Великобритании идет внедрение системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР) «C the Signs», которая с помощью искусственного интеллекта анализирует записи в электронных медицинских картах и выявляет в них скрытые признаки развивающегося онкологического заболевания. Уже сейчас у тех врачей, которые используют это решение, удалось увеличить выявляемость рака на 8% - что является выдающимся результатом, который в случае масштабирования и постоянного применения инструмента на всю страну может спасти жизни тысяч людей.

Название «C the Signs» можно перевести как «Узри знаки». Алгоритм работы сервиса следующий: ИИ-агент в фоновом режиме собирает в единый цифровой профиль различные данные о пациенте, включая симптомы из его жалоб, динамику изменения результатов лабораторных тестов, назначенное лечение, а также немедицинские данные – место жительства, семейный анамнез и т.д. Затем созданный цифровой профиль анализируется с помощью специально обученной модели машинного обучения. В случае, если алгоритм находит подозрение на какой-то из видов рака – он отправляет врачу соответствующее сообщение. При этом ИИ-система дает персональную подсказку – какие именно уточняющие вопросы нужно задать пациенту или какой именно тест нужно пройти, чтобы подтвердить или опровергнуть выдвинутое предположение. Более того, система отслеживает отработку по каждому выявленному подозрению, чтобы врачи не забыли отработать по ним. Все это помогает врачам вовремя выявить опасные заболевания и сделать соответствующие врачебные назначения.

В настоящее время решение используют порядка 1 тыс. 400 врачей общей практики в 35 клиниках на востоке Великобритании, что составляет примерно 15% от их общего числа. Около 420 тыс. пациентов обращаются за медицинской помощи к этим врачам. Результаты наблюдательного исследования эффективности работы этого ИИ, опубликованные в The Journal of Clinical Oncology, показали, что выявляемость злокачественных образований выросла с 58,7% до 66% у врачей, которые использовали решение «C the Signs», но осталось такой же у тех, кто не применял ИИ. При этом инструмент показывает очень хорошую специфичность – лишь у 2,8% пациентов система не обнаружила признаки рака, хотя на самом деле такое заболевание развилось и было подтверждено в течение 6 месяцев после оценки данных ИИ-системой.

https://www.theguardian.com/society/article/2024/jul/21/gps-use-ai-to-boost-cancer-detection-rates-in-england-by-8

Колледж руководителей управления информацией в здравоохранении (the College of Healthcare Information Management Executives, CHIME) провел опрос 5 тыс. своих членов, работающих в системах здравоохранения 60 стран мира, о том какими правилами следует руководствоваться при внедрении технологий искусственного интеллекта.

Проанализировав мнения участников, были сформулированы следующие руководящие принципы:

✅Безопасность пациентов прежде всего. Использование ИИ в медицинских учреждениях требует дополнительного уровня знаний и внимания, поскольку на карту поставлены результаты лечения и жизни пациентов.

✅Приоритет – эффективности управления отраслью. Внедрение ИИ в клинические процессы требует больше времени и консерватизма.

✅Внедрение ИИ в административные процессы более перспективно – это можно сделать быстрее, с меньшим риском и большим эффектом.

✅Обязательный усиленный надзор за ИИ. По мере внедрения ИИ обостряются проблемы ответственности за возможные ошибки или дополнительный риск пациентам.

✅Научные исследования и публикации. Технологии ИИ развиваются очень быстро, а вот доказательств их клинической эффективности и безопасности недостаточно. Нужны публикации в рецензируемой научной литературе для формирования общепринятого понимания и согласованности относительно ИИ в медицине.

✅Устранение неравенства и предвзятости ИИ. Обучение и тестирование ИИ на качественных репрезентативных наборах данных должно быть непрерывным процессом.

✅Поддержка медицинских организаций. Не все клиники имеют достаточно ресурсов и компетенций для выбора и внедрения ИИ. Нужны усилия по их поддержке.

✅Конфиденциальность. Необходимо обратить внимание на риски ре-идентификации пациентов из обезличенных наборов данных, используемых для обучения и работы ИИ.

✅Кибербезопасность. Компании, собирающие данные для обучения и работы ИИ, должны быть вовлечены в ответственность в случае утечек или компрометации данных. Не только операторы медицинских данных должны быть озабочены и отвечать за информационную безопасность.

✅Развитие высокоскоростного доступа в сеть. Не везде каналы связи позволяют применять ИИ. Необходимо преодоление этого барьера, иначе возможности ИИ будут не использованы в полной мере.

✅Образование и кадры. Здравоохранение является лидирующей отраслью с точки зрения ИИ. В этой связи ей требуется постоянные усилия по подготовке профессиональных кадров и улучшению компетенций. Необходима поддержка компаний-разработчиков в части доступности профессионально подготовленных кадров.https://aiin.healthcare/topics/artificial-intelligence/10-aspects-healthcare-ai-which-attention-must-be-paid