Прогнозная аналитика и управление рисками в здравоохранении на основе машинного обучения

Первая в России система искусственного интеллекта, зарегистрированная Росздравнадзором как программное медицинское изделие.

Продукты Связаться с нами

Целевая аудитория

Для кого предназначена система Webiomed?

Организаторам здравоохранения

Сокращение заболеваемости и смертности за счет выявления и эпидемиологического мониторинга пациентов высокого риска

  • Автоматическая риск-стратификация населения по группам риска
  • Прогнозирование развития заболеваний
  • Популяционный мониторинг распространенности факторов риска
  • Контроль правильности ведения ЭМК врачами
Связаться с нами

Врачам

Снижение врачебных ошибок и затрат времени на анализ ЭМК + персональные рекомендации по профилактике заболеваний пациента

  • Система поддержки принятия врачебных решений
  • Автоматическое определение вероятности развития заболеваний
  • Соблюдение клинических рекомендаций
  • Сокращение времени на интерпретацию медицинских данных
Связаться с нами

Разработчикам

Дополнительные конкурентные преимущества за счет мощного искусственного интеллекта в оценке медицинских данных пациентов

  • Готовый сервис для оценки электронных медицинских данных
  • Повышение привлекательности МИС в глазах врачей и руководителей
  • Исключение необходимости регистрировать МИС как медицинское изделие
Связаться с нами

Фармацевтическим компаниям

Повышение эффективности работы и научных исследований

  • Производство наборов данных для RWD-исследований
  • Определение пациентов высокого риска, требующих назначения определенных препаратов
  • Анализ клинической практики применения препаратов
  • Поиск неизвестных предикторов в обезличенных медицинских данных
  • Производство моделей на основе машинного обучения на заказ
Связаться с нами

Страховым компаниям

Сокращение стоимости обслуживания пациентов и страховых случаев

  • Выявление пациентов высокого риска заболеваний, утраты трудоспособности / обращений в МО
  • Сервис андеррайтинга для сотрудников страховой компании
  • Разработка моделей машинного обучения на заказ
Связаться с нами

Как это работает?

Сбор информации


Врач работает с электронной медицинской картой (ЭМК) пациента, в которой есть команда для вызова системы поддержки принятия врачебных решений. По ней медицинская информационная система (МИС) подготавливает пакет деперсонифицированных данных о пациенте и отправляет их на анализ в WEBIOMED.

Врач запрашивает помощь СППВР

МИС отправляет пакет данных в webiomed

WEBIOMED Выявляет факторы риска и прогнозирует осложнения

формирует индивидуальные рекомендации пациенту и врачу

Анализ информации


WEBIOMED выявляет факторы риска заболеваний и прогнозирует вероятность осложнений или даже смерти пациента. Формирует индивидуальные рекомендации по предотвращению заболевания.

Результаты на вашем экране


Ответ уходит в информационную систему, которая запросила анализ данных. Пользователь наглядно видит предупреждения и рекомендации системы, которые помогают ему принять правильное решение.

WEBIOMED отправляет ответ назад в мис

Вы видите наглядные оценки и рекомендации

Скачать презентацию о системе

Наши проекты

Реальные результаты применения системы

Внедрение в Ямало-Ненецком автономном округе

Внедрение в Ямало-Ненецком автономном округе

К ИИ подключено 12 медицинских организаций

  • Проанализировано свыше 30 тыс. электронных медицинских карт
  • Выявлено свыше 600 пациентов высокого риска развития сердечно-сосудистых заболеваний
  • 112 пациентов поставлены на учет как нуждающиеся в оперативном дообследовании и лечении
  • Повышение доли пациентов высокого риска до 29%

 

Внедрение в Кировской области

Внедрение в Кировской области

  • Подключены 10 медицинских организаций
  • Проведено обучение пользователей, отработан анализ ЭМК пациентов

Пилотный проект "Оператора биомедицинских данных"

Пилотный проект "Оператора биомедицинских данных"

  • Проверена возможность сбора данных от любых МИС
  • Отработаны технические и нормативные методики сбора данных
  • Накоплено 298 тыс. «цифровых двойников»
  • Создан алгоритм предсказания инфаркта и инсульта

Внедрение в поликлинике АО «Кондопожский ЦБК»

Внедрение в поликлинике АО «Кондопожский ЦБК»

  • Подключена поликлиника АО «Кондопожский ЦБК»
  • Проведено обучение медицинского персонала

Пилотный проект в больнице ОАО «РЖД» г. Петрозаводск

Пилотный проект в больнице ОАО «РЖД» г. Петрозаводск

  • Проведено первичное обучение врачей
  • Проведена первичная калибровка алгоритмов искусственного интеллекта, идет пробная эксплуатация продукта
  • Проводится ретроспективный анализ карт диспансеризации 5000 пациентов

Количество накопленных данных

Пациентов

0

Случаев лечения

0

Медицинских документов

0

Публикации

Исследуем тему искусственного интеллекта

219

Правильность оценки сердечно-сосудистого риска в повседневной клинической практике

Гаврилов Д.В., Гусев А.В., Никулина А.В. , Кузнецова Т.Ю., Драпкина О.М.

Подробнее
377

Нормативно-правовое регулирование программного обеспечения для здравоохранения, созданного с применением технологий искусственного интеллекта, в Российской Федерации

Гусев А.В., Морозов С.П., Кутичев В.А., Новицкий Р.Э.

Подробнее
598

Искусственный интеллект: предиктивная аналитика перинатального риска

Ившин А.А, Гусев А.В.,Новицкий Р.Э.

Подробнее
716

Технологии прогнозной аналитики в борьбе с пандемией COVID-19

Гусев А. В.,  Новицкий Р. Э. 

Подробнее
589

Алгоритм формирования подозрения на новую коронавирусную инфекцию на основе анализа симптомов для использования в системах поддержки принятия врачебных решений

Д. В. Гаврилов,А. В. Кирилкина, Л. М. Серова

Подробнее
545

Предсказание сердечно-сосудистых событий при помощи комплексной оценки факторов риска с использованием методов машинного обучения

Гаврилов Д.В., Серова Л.М.,  Корсаков И.Н., Гусев А.В., Новицкий Р.Э. , Кузнецова Т.Ю.

Подробнее
589

Adapting neural network models to predict 10-year CVD development based on regional data calibration

I. Korsakov, D. Gavrilov, L. Serova, A. Gusev, R. Novitskiy, T. Kuznetsova

 

Подробнее
494

Feature Extraction Method from Electronic Health Records in Russia

Gavrilov D., Gusev A., Korsakov I., Novitsky R., Serova L.

Подробнее
435

Deep and machine learning models to improve risk prediction of cardiovascular disease using data extraction from electronic health records

Korsakov I., Gusev A., Kuznetsova T., Gavrilov D., Novitskiy R.

Подробнее
461

Перспективы использования методов машинного обучения для предсказания сердечно-сосудистых заболеваний

Гусев А.В., Гаврилов Д.В., Корсаков И.Н., Кузнецова Т.Ю., Серова Л.М., Новицкий Р.Э.

Подробнее
457

Искусственный интеллект в оценке рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний

Гусев А.В., Кузнецова Т.Ю., Корсаков И.Н.

Подробнее
720

Основные рекомендации к созданию и развитию информационных систем в здравоохранении на базе искусственного интеллекта

Гусев А.В., Плисс М.А.

Подробнее
533

Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Гусев А.В., Добриднюк С.Л.

Подробнее
469

Перспективы нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании решений для здравоохранения

Гусев А.В.

Подробнее
746

Поддержка принятия врачебных решений в медицинских информационных системах медицинской организации

Гусев А.В., Зарубина Т.В.

Подробнее
Все публикации

О нас говорят

Независимые мнения о нашем продукте

20 апреля 2021 г. • cnews.ru

Платформа прогнозной аналитики на основе машинного обучения Webiomed компании «К-Скай», резидента «Сколково» (группа ВЭБ.РФ), получила статус «Иной информационной системы» (ИИС).

Искусственный интеллект поможет врачам точнее ставить диагноз

23 декабря 2020 г. • RUSBASE

Как мы попали в Фонд " Сколково", какую поддержку получили, наши планы на будущее. За десять лет своего существования Фонд «Сколково» радикально изменил отечественный рынок стартапов и инновационных технологий. К юбилею Фонда Rusbase пообщался с четырьмя перспективными резидентами.

«Взаимодействие с цифровым миром едва ли не важнее, чем с физическим». 4 российских стартапа, которые меняют нашу жизнь уже сейчас

19 октября 2020 г. • портал "Республика"

В борьбе с невидимым врагом

22 июля 2020 г. • Фонд «Сколково»

Компания «К-Скай» из Петрозаводска, резидент Фонда «Сколково», привлекла в разгар пандемии более 130 млн рублей частных инвестиций на развитие системы предиктивной аналитики для здравоохранения Webiomed.

Более 130 млн рублей на развитие системы предиктивной медицинской аналитики привлек резидент «Сколково»

21 июля 2020 г. • Сайт Минздрава РФ

В медицинских организациях Кировской области завершена пилотная эксплуатация системы поддержки принятия врачебных решений. По словам губернатора Игоря Васильева, реализация пилотного проекта «Внедрение искусственного интеллекта в здравоохранении Кировской области» стала первым шагом в медицину будущего, которая будет ориентирована на раннее выявление заболеваний и спасение жизни человека благодаря использованию искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект применяется в медицине Кировской области

19 июня 2020 г. • Evercare

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 нашего проекта Александр Владимирович Гусев.

Опыт первой регистрации СППВР в России

11 июня 2020 г. • Фонд «Сколково»

Как Skolkovo Ventures помогает стартапам пересобраться в условиях новой бизнес-реальности

Станислав Колесниченко: Skolkovo Ventures помогает стартапам пересобраться в условиях новой бизнес-реальности

22 апреля 2020 г. • Фонд «Сколково»

Росздравнадзор зарегистрировал систему поддержки принятия врачебных решений Webiomed в качестве медицинского изделия. Это первый программный продукт с искусственным интеллектом, прошедший технические и клинические испытания и получивший разрешение на применение в российских больницах и поликлиниках. Система Webiomed разработана резидентом Фонда «Сколково» Группой компаний «К-Скай».

Искусственный интеллект от резидента «Сколково» впервые признали медицинским изделием

12 августа 2019 г. • Здрав. ФОМ

Искусственный интеллект обратил внимание врачей на 67 человек, которым, по его мнению, было необходимо дополнительное обследование и лечение. Как оказалось, ИИ обнаружил, что у этих людей была очень высокая опасность инфаркта или инсульта. Теперь врачи проводят углубленное обследование и лечение этих пациентов. То есть применение Webiomed позволило выявить тех, кто нуждается в дополнительном внимании врачей

ИИ поможет ямальским врачам выявлять опасные заболевания на ранних стадиях

12 августа 2019 г. • MIBS

В начале 2019 г. Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» провела пилотный проект в ЯНАО с тестированием двух продуктов – системы Webiomed компании К-МИС (для профилактики сердечно-сосудистых заболеваний) и Botkin AI компании «Интеллоджик» (для поиска очагов заболевания с использованием КТ легких).

Есть ли в России искусственный интеллект?

13 июля 2019 г. • Российская газета

Ямал стал первой большой площадкой для испытания искусственного интеллекта в медицине нашей страны. Результаты поразили даже специалистов: всего за два с половиной месяца машинный разум обследовал 30 тысяч электронных медицинских карт больницы в Муравленко, а это население практически всего этого города.

Может ли искусственный интеллект заменить врача

6 мая 2019 г. • НТИ

Искусственный интеллект увеличил выявляемость факторов риска онкозаболеваний. Феноменальный результат сегодня обсудили российские медицинские светила в Салехарде.

Как искусственный интеллект помогает врачам в работе

10 апреля 2019 г. • Российская Газета

В ходе клинических испытаний робот проанализировал почти 30 тысяч электронных медицинских карт больницы. По сути это почти все население Муравленко, в котором - 32 тысячи жителей. При этом в трети случаев были выявлены пациенты с высоким и очень высоким риском развития сердечно-сосудистых заболеваний. Сейчас врачи приглашают их на углубленное обследование.

Искусственный интеллект обследовал 30 тысяч пациентов

10 апреля 2019 г. • COMNEWS

На Ямале реализованы сразу два проекта по внедрению системы поддержки врачебных решений в клиническую практику – в онкологии и профилактической медицине. Поставить диагноз искусственный интеллект не в силах, но он помогает врачам заметить новообразования на ранней стадии, когда они поддаются лечению, и своевременно заподозрить высокий риск сердечных недугов. Так, из 600 снимков ямальских пациентов, обработанных системой, онкологическую патологию заподозрили у 45 человек. В городской больнице Муравленко после обработки 30 тысяч электронных медицинских карт пациентов по итогам диспансеризации выяснилось, что треть из них имеют высокий риск развития сердечно-сосудистых заболеваний. Полученные результаты являются очень хорошим резервом для работы по дальнейшему снижению заболеваемости и смертности от болезней системы кровообращения, подчеркнули эксперты.

Ямал вошёл в число пилотных регионов, приступивших к внедрению ИИ в здравоохранение

9 апреля 2019 г. • Минздрав России

В Салехарде завершилась научно-практическая конференция, посвященная теме искусственного интеллекта в медицине. Его внедрение в отрасль активно обсуждается последние несколько лет. Накануне в окружной столице собрались эксперты, разработчики и светила науки, чтобы обсудить аспекты применения ноу-хау на практике.

Искусственный интеллект поможет врачам выявлять опасные заболевания на ранних стадиях

9 апреля 2019 г. • Правительство ЯНАО

Системы поддержки принятия врачебных решений, основанные на искусственном интеллекте, необходимо активно внедрять во всю отрасль здравоохранения арктического региона. Такое предложение стало итогом обсуждения результатов пилотного проекта на научно-практической конференции «Искусственный интеллект в медицине», прошедшей в Салехарде.

Правительство Ямала приняло решение расширить применение ИИ

6 апреля 2019 г. • Комсомольская правда

Искусственный интеллект помогает медикам Ямала выявлять рак на ранних стадиях. С начала 2019 года в Муравленковской городской больнице проходит клинические испытания информационная система «Webiomed». Первые результаты весьма обнадёживают.

Искусственный интеллект помогает медикам Ямала выявлять рак на ранних стадиях

5 апреля 2019 г. • TOPNEWS

Для пилотного проекта была выбрана больница в городе Муравленко, где сформирована большая база электронных медицинских карт, внедрена информационная система, способная адаптироваться к работе с искусственным интеллектом. ИИ сумел обработать электронные медкарты всего прикрепленного населения больницы (25 тысяч пациентов) всего за 123 часа или примерно 5 суток. Среднее время обработки 1 пациента составило от 30 секунд до 2 минут (в зависимости от объема ЭМК).

Заменит ли искусственный интеллект врачей?

5 апреля 2019 г. • СЕВЕРПРЕСС

Искусственный интеллект в Муравленко помог отправить в группу риска десятки пациентов. Пилотный проект — искусственный интеллект на Ямале стартовал в Муравленко в декабре 2018 года, фактические работы проводились три месяца. За это время к системе искусственного интеллекта была подключена городская больница, есть первые результаты.

Искусственный интеллект в Муравленко помог отправить в группу риска десятки пациентов

5 апреля 2019 г. • ВЕСТИ ЯМАЛ

В конце прошлого года к системе искусственного интеллекта была подключена муравленковская больница. Было обработано более миллиона 300 тысяч медицинских электронных документов двадцати пяти тысяч горожан. На основе данных выявлены пациенты, которые попали в группу риска с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Многие из них не стояли на диспансерном учете и не приходили в больницу.

В Салехарде состоялась научно-практическая конференция «Искусственный интеллект в медицине»

О компании "К-Скай"

Идея создания системы поддержки принятия врачебных решений, которая бы помогала врачам и организаторам здравоохранения эффективнее бороться с развитием заболеваний и смертностью, пришла нам летом 2018 г.

Мы собрали сбалансированную команду, состоящую из экспертов в области медицины, машинного обучения и информационных технологий.

Наша цель: предотвратить болезнь всегда, когда это можно сделать.

Узнать больше

Наши партнеры

Активно сотрудничаем с профессиональным сообществом

Фонд "Сколково"

Формирует и работает над созданием условий для инновационного развития и открытия новых рынков в России

Петрозаводский государственный университет

Опорный университет Республики Карелия

ФГБУ "НМИЦ кардиологии" Минздрава России

Ведущий кардиологический центр России

Национальная база медицинских знаний

Ассоциация разработчиков и пользователей искусственного интеллекта

Центр медицинской профилактики ЯНАО

Организация здравоохранения ЯНАО по профилактике заболеваний

ФГБОУВО "Сибирский государственный медицинский университет" Минздрава РФ

СибГМУ является одним из старейших и наиболее авторитетных российских медицинских вузов.

Telescope Global

Венчурная студия, которая помогает технологическим компаниям в развитии, коммерциализации и продвижении бизнеса, в том числе и на международных рынках.

Успехи и достижения

Первый искусственный интеллект для здравоохранения  в России, зарегистрированный как медицинское изделие
Первый искусственный интеллект для здравоохранения в России, зарегистрированный как медицинское изделие

3 апреля 2020 г. Росздравнадзор зарегистрировал cистему поддержки принятия врачебных решений «Webiomed» как медицинское изделие.

Победитель в категории "Прорыв года" премии Digital Health Awards 2020
Победитель в категории "Прорыв года" премии Digital Health Awards 2020

Система Webiomed стала победителем в номинации "Прорыв года" премии Digital Health Awards - престижной Российской награды за лучшие достижения в сфере цифровых медицинских технологий.

Победитель конкурса «Стартап-ралли»-2020 в номинации "Цифровая медицина"
Победитель конкурса «Стартап-ралли»-2020 в номинации "Цифровая медицина"

«Стартап ралли» - конкурс инновационных разработок в сфере новых лекарственных препаратов и медицинских изделий , который организован по инициативе Минпромторга России.

Призер конкурса "Безопасность медицинских изделий - на благо людей"
Призер конкурса "Безопасность медицинских изделий - на благо людей"

Компания «К- Скай» заняла 2 место по итогам конкурса «Безопасность медицинских изделий - на благо людей». Конкурс был организован ФГБУ «Национальный институт качества» совместно с Росздравнадзором.

Победитель конкурса «Технологии умной клиники»
Победитель конкурса «Технологии умной клиники»

Конкурс был организован Сибирским государственным медицинским университетом, ГК «DI Group» и АО «РВК», при поддержке Администрации Томской области. Цель конкурса — поиск инновационных решений в области автоматизации, оптимизации и цифровизации различных аспектов оказания медицинской помощи, готовых к реализации и внедрению, для достижения задач Национальной технологической инициативы.

Победитель в спецноминации "Персонализированная медицина" от Roche
Победитель в спецноминации "Персонализированная медицина" от Roche

Cпециальная номинация «Персонализированная медицина» была учреждена в партнерстве с компанией «Рош».

Победитель конкурса конкурса инновационных проектов в области здравоохранения Sanofi совместно с Фондом " Сколково"
Победитель конкурса конкурса инновационных проектов в области здравоохранения Sanofi совместно с Фондом " Сколково"

Наш проект Webiomed вошел в число 3-х победителей конкурса.

Победитель коммерческого трека AstraZeneca Skolkovo StartUp Challenge 2020
Победитель коммерческого трека AstraZeneca Skolkovo StartUp Challenge 2020

Проект "Webiomed" - победитель коммерческого трека акселерационной программы AstraZeneca Skolkovo StartUp Challenge 2020, которую провели Фонд «Сколково» и Международная биофармацевтическая компания «АстраЗенека»

Лауреат конкурса «Лучшее ИТ решение для здравоохранения 2020»
Лауреат конкурса «Лучшее ИТ решение для здравоохранения 2020»

За систему предиктивной аналитики и управления рисками "Webiomed" в рамках международного конгресса "Информационные технологии в медицине 2020".

Победитель в номинации «Цифровые решения для здравоохранения»
Победитель в номинации «Цифровые решения для здравоохранения»

Система Webiomed признана победителем в номинации «Цифровые решения для здравоохранения» конкурсного отбора, организованного АНО "Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации" совместно с Минкомсвязью России. Webiomed войдет в Банк цифровых решений и практик, рекомендованных к тиражированию в субъектах РФ.

Номинант Национальной  премии «Приоритет 2020»
Номинант Национальной премии «Приоритет 2020»

Компания «К-СКАЙ» - разработчик системы предиктивной аналитики Webiomed вошла в число номинантов премии в номинации: "Медицина и здравоохранение", "Технологический стартап".

Победитель конкурса инноваций «100 идей для развития Карелии»
Победитель конкурса инноваций «100 идей для развития Карелии»

Проект искусственного интеллекта для здравоохранения Webiomed победил в номинации «Инновации в приоритетных областях», а также получил статус лучшей идеи конкурса. Конкурс был организован при поддержке Фонда венчурных инвестиций Республики Карелия и Минэкономразвития РК.

Лауреат конкурса «Лучшее ИТ решение для здравоохранения 2019»
Лауреат конкурса «Лучшее ИТ решение для здравоохранения 2019»

За систему поддержки врачебных решений "Webiomed" в рамках международного конгресса "Информационные технологии в медицине 2019".

Призер в номинации: «Лучший инновационный проект»
Призер в номинации: «Лучший инновационный проект»

Проект «Внедрение систем искусственного интеллекта для медицины» (Ямало-Ненецкий автономный округ) стал призером в номинации "Лучший инновационный проект" конкурса ПРОФ-IT.2019.

Номинант на гран-при как «Стартап года» премии Digital Health Awards 2019
Номинант на гран-при как «Стартап года» премии Digital Health Awards 2019

СППВР Webiomed попала в число номинантов на гран-при премии Digital Health Awards как "Стартап года".

С нами работают

РТМИС
Реновацио
МИС Поликлиники ОАО Кондопожский ЦБК
КМИС
КМИС. РЕГИОН

Партнерская программа

Подключайтесь к WEBIOMED бесплатно и без ограничений!

Обладателям качественных структурированных электронных медицинских данных предлагаем подключиться к партнерской программе. Мы включаем ваши наработки в наш продукт, взамен вы безвозмездно используете WEBIOMED в своей работе.

Связаться с нами Демо-версия

Блог

Искусственный интеллект в медицине

17 Мар 2021  |   1 105

Предиктивная аналитика перинатального риска и искусственный интеллект

В настоящее время отмечается повышенный интерес к применению технологий искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, ИИ) в …

09 Мар 2021  |   1 775

Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения

 Дата последнего обновления обзора: 15.03.2021 Согласно Markets And Markets, объем глобального рынка искусственного интеллекта (ИИ) …

30 Янв 2021  |   25 111

Обзор Российских систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР)

Системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), наравне с телемедициной и электронными медицинскими картами (ЭМК), являются …

30 Дек 2020  |   1 218

Главные публикации о Webiomed за 2020 год

В 2020 году мы активно продвигали проект Webiomed, в том числе вели наш блог и …

25 Дек 2020  |   1 007

Перспективы цифрового андеррайтинга на основе машинного обучения и больших данных для страховых компаний

Управление на основе данных (data-driven) и применение машинного обучения (machine learning, ML) это современные мегатенденции, …

16 Ноя 2020  |   1 457

Нормативно-правовое регулирование искусственного интеллекта в здравоохранении России

Применение технологий искусственного интеллекта в здравоохранении нашей страны открывает действительно впечатляющие перспективы. Вместе с этим …

06 Окт 2020  |   2 246

Интерпретация результатов машинного обучения

Альберт Эйнштейн: «Если вы не можете объяснить что-то простым языком, вы этого не понимаете». Зачем …

23 Июл 2020  |   7 205

Обзор российских инвестиций в цифровое здравоохранение

Дата актуализации: 11.04.2021 Цифровизация медицины и здравоохранения является сейчас с одной стороны очень популярной и …

21 Июл 2020  |   1 725

Реализация национальной стратегии искусственного интеллекта в сфере здравоохранения

Указом Президента России №490 от 10.10.2019 была утверждена национальная стратегия развития искусственного интеллекта (ИИ) в …

08 Июл 2020  |   8 469

Основные метрики задач классификации в машинном обучении

В каждой задаче машинного обучения ставится вопрос оценки результатов моделей. Без введенных критериев, невозможно будет …

01 Июл 2020  |   1 337

Сердечно-сосудистые заболевания и COVID-19

В марте этого года команда Webiomed получила заказ на добавление в систему возможностей оценивать группу …

05 Июн 2020  |   2 398

Применение NLP для извлечения информации из электронных медицинских карт

Электронные медицинские карты (ЭМК) представляют основу автоматизации медицинской организации. В последнее время они повсеместно внедряются …

28 Апр 2020  |   1 936

Зачем нам шкалы и решающие правила в «Webiomed»

В последнее время, особенно на фоне новости о регистрации СППВР «Webiomed» в качестве медицинского изделия, …

15 Апр 2020  |   2 786

Проблематика оплаты ИИ-сервисов через ОМС

Описание проблемы В настоящее время федеральным законодательством Российской федерации предусмотрена возможность оплаты медицинской помощи, оказанной …

20 Фев 2020  |   2 530

Обзор аналитических отчетов об искусственном интеллекте для медицины

В последнее время вышло сразу несколько интересных аналитических отчетов, затрагивающих тему искусственного интеллекта в медицине …

Все статьи в блоге

Новости

Развитие проекта в событиях

01 Май 2021  |   35

Перспективы цифровизации в сфере здравоохранения обсудили на конференции "Стратегия в медицине"

29 апреля 2021 года состоялась онлайн-конференция "Стратегия в медицине". На конференции обсуждались вопросы стратегического развития как на уровне всей системы здравоохранения, так и на уровне …

Продолжить чтение...
29 Апр 2021  |   102

Использования алгоритмов машинного обучения при прогнозировании событий в ССЗ обсудили на форуме «Кардиология века: альянсы и потенциал»

Подробнее...

28 Апр 2021  |   120

Курс на развитие: стратегическая сессия с Zest Leaders

Подробнее...

21 Апр 2021  |   101

Мы приняли участие в конференции «НАУКА. МЕДИЦИНА. ИННОВАЦИИ»

Подробнее...
Архив новостей

Подпишитесь на нашу рассылку

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