ИТМО: Цифровой помощник для рекомендаций по лечению пациентов с COVID-19

Продукт
Название базовой системы (платформы): Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики: ИТМО (научно-образовательная корпорация)
Дата премьеры системы: 2021/02/02
Отрасли: Фармацевтика, медицина, здравоохранение
Технологии: СППР - Система поддержки принятия решений

Основные статьи:

2021: Разработка системы «Цифровой врач»

Ученые Университета ИТМО разработали систему алгоритмов, которая на основе анализа данных о больных COVID-19 предлагает врачу оптимальное лечение для каждого пациента. Об этом Университет сообщил 2 февраля 2021 года. Технологию создавали для людей с онкологическими и сердечно-сосудистыми заболеваниями, но с учетом возникшей пандемии программу «научили помогать» и пациентам с COVID-19. Алгоритмы лечения основаны на российских и зарубежных официальных клинических протоколах.

«Цифровой врач» использует информацию из электронной медицинской карты и обрабатывает множество данных пациентов с COVID-19. В программу входит алгоритм, который учитывает определенное количество препаратов и методов лечения, а также возможных состояний больного. Алгоритмы основаны на информации о взаимодействии лекарственных препаратов, которая взята из баз Всемирной организации здравоохранения. Анализируя данные, программа отслеживает каждый этап лечения. Система пошагово подсказывает врачу, на что обратить внимание, как соотнести назначения со списком лекарств, которые человек обычно принимает. При этом программа учитывает и материальный фактор, поэтому может предложить альтернативу дорогим препаратам или процедурам, если они недоступны врачу или пациенту.

На февраль 2021 года система прошла ряд тестов в НМИЦ им. В.А. Алмазова и нескольких частных клиниках. Её полезность проверили на таких заболеваниях, как астма, аритмия и рассеянный склероз. Создатели проекта вместе с тринадцатью медиками из разных учреждений, клиник и медицинских организаций изучили более 300 реальных историй болезней, на основе которых создали несколько «шаблонных пациентов» разной степени тяжести. Врачи моделировали разные запросы и отдельные примеры ведения «пациентов», а ученые сравнивали время работы медиков с использованием системы и без неё. Результаты показали, что врачи потратили от двух до четырех раз меньше времени на различные действия.

«
Для нас было важно добиться минимума ложноотрицательных результатов, и добиться максимума точности, даже если будут ложноположительные результаты. То есть система пометит все, что сможет, даже если там нет проблем, а врач уже примет решение. При этом решение всегда остается за врачом - программа лишь подсвечивает «подозрительные» детали и рекомендует метод лечения, - отмечает доцент факультета инфокоммуникационных технологий Университета ИТМО Александра Ватьян.
»

Ученые ИТМО работают над тем, чтобы сделать проект единой системой, в которой пользователи — медики, — могли бы обмениваться информацией и консультировать друг друга. На февраль 2021 года идет процесс верификации всех интерфейсов. Полностью завершенный рабочий прототип планируют представить в конце лета 2021 года.



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Axelot (Акселот) (4)
  ТехЛАБ (4)
  Eva Lab (Эва Лаб) (3)
  БИТ - Бюро Информационных Технологий (3)
  К-Скай (K-SkAI) (3)
  Другие (15)

  ТехЛАБ (2)
  X5 Group (1)
  БИТ - Бюро Информационных Технологий (1)
  СберМедИИ (SberMedAI) (1)
  Другие (0)

  БИТ - Бюро Информационных Технологий (2)
  К-Скай (K-SkAI) (2)
  Axelot (Акселот) (1)
  НБИ (Национальное бюро информатизации) (1)
  ПНИПУ Пермский Национальный Исследовательский Политехнический Университет (1)
  Другие (2)

  Axelot (Акселот) (3)
  Eva Lab (Эва Лаб) (2)
  Data Sapience (Дата Сапиенс) (1)
  GlowByte, ГлоуБайт (ранее Glowbyte Consulting, ГлоуБайт Консалтинг) (1)
  К-Скай (K-SkAI) (1)
  Другие (2)

Данные не найдены

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  ТехЛАБ (3, 4)
  Axelot (Акселот) (1, 4)
  БИТ - Бюро Информационных Технологий (2, 3)
  К-Скай (K-SkAI) (1, 3)
  Eva Lab (Эва Лаб) (1, 3)
  Другие (42, 12)

  ТехЛАБ (1, 2)
  X5 Group (1, 1)
  СберМедИИ (SberMedAI) (1, 1)
  БИТ - Бюро Информационных Технологий (1, 1)
  Другие (0, 0)

  К-Скай (K-SkAI) (1, 2)
  БИТ - Бюро Информационных Технологий (1, 2)
  Axelot (Акселот) (1, 1)
  НБИ (Национальное бюро информатизации) (1, 1)
  Медиката (Электронный рецепт) (1, 1)
  Другие (1, 1)

  Axelot (Акселот) (1, 3)
  Eva Lab (Эва Лаб) (1, 2)
  Сбербанк (1, 1)
  Data Sapience (Дата Сапиенс) (1, 1)
  К-Скай (K-SkAI) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Данные не найдены

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 4
  Galenos Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) - 4
  БИТ Управление в пространстве (ЦП УвП) - 3
  Eva Lab: Polyptron система поддержки принятия врачебных решений для колоноскопии - 3
  Webiomed - Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 3
  Другие 11

  Galenos Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) - 2
  БИТ Управление в пространстве (ЦП УвП) - 1
  Сбер Медицинский цифровой диагностический центр (MDDC) - 1
  Х5 Group Платформа АБ-тестирования - 1
  Другие 0

  БИТ Управление в пространстве (ЦП УвП) - 2
  Webiomed - Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 2
  Медиката Скрининг лекарственных назначений - 1
  ПНИПУ: Экспертная система для определения степени аварийности зданий - 1
  НБИ EMAS.Trade Энерготрейдинг - 1
  Другие 1

  Axelot WOS X5 (Warehouse Operation System) - 3
  Eva Lab: Polyptron система поддержки принятия врачебных решений для колоноскопии - 2
  Data Sapience: Talys.SDE Система принятия решений для предстраховых проверок - 1
  Сбер: Адиа Диагностический ассистент на базе ИИ - 1
  Webiomed - Платформа предиктивной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения - 1
  Другие 0
Данные не найдены