Платформа прогнозной аналитики Webiomed

Мы улучшаем здоровье с помощью искусственного интеллекта и анализа медицинских данных.

Продукты Связаться с нами
Включено в реестр российского ПО Регистрационное удостоверение Росздравнадзора на медицинское изделие с искусственным интеллектом

Целевая аудитория

Для кого предназначена система Webiomed?

Руководителям здравоохранения

Повышение качества медицинской помощи за счет управленческой и прогнозной аналитики

  • Управление на основе больших данных и моделей машинного обучения
  • Автоматическая риск-стратификация всего населения региона
  • Прогнозирование развития заболеваний и смертности
  • Популяционный мониторинг распространенности факторов риска
  • Контроль правильности ведения ЭМК врачами
  • Контроль достижения целевых уровней и метрик
Подробнее

Врачам

Повышение точности диагностики и персонализация лечения с помощью поддержки принятия врачебных решений

  • Система поддержки принятия врачебных решений (СППВР)
  • Автоматический анализ электронных медицинских карт (ЭМК) с помощью ИИ
  • Извлечение медицинской информации из неструктурированных медицинских документов
  • Автоматическое определение вероятности развития заболеваний, выявление факторов риска и в итоге комплексная оценка группы риска пациентов
  • Выявление подозрений на заболевания (симптомчекер)
  • Индивидуальные подсказки врачу и пациенту на основе клинических рекомендаций
Подробнее

Фармацевтическим компаниям

Новые подходы к исследованиям в лекарственной терапии с помощью анализа данных рутинной клинической практики

  • Анализ данных реальной клинической практики (RWD)
  • Автоматическое выявление подозрений на различные заболевания на ранней стадии, помощь врачам в правильном принятии клинических решений
  • Поиск кандидатов для клинических исследований
  • Повышение эффективности лекарственной терапии за счет более точного выявления пациентов высокого риска
  • Поиск неизвестных предикторов заболеваний на основе анализа RWD
  • Производство моделей на основе машинного обучения на заказ
Подробнее

Научно-исследовательским организациям

Развитие научных исследований и разработок в сфере искусственного интеллекта

  • Участие в совместных научных исследованиях в сфере искусственного интеллекта и цифровых технологий в медицине
  • Формирование наборов данных для исследований и разработок
  • Машинное обучение и разработка прогнозных моделей на заказ
  • Исследования реальной клинической практики (RWD)
  • Внедрение инновационных технологий в научно-исследовательскую и образовательную деятельность
Связаться с нами

Страховым компаниям

Сокращение страховых затрат за счет риск-ориентированного принятия решений

  • Автоматическая оценка страховых рисков пациентов (андеррайтинг)
  • Сокращении страховых выплат благодаря персонализированной оценке ЭМК пациентов и более эффективной профилактике
  • Выявление пациентов высокого риска госпитализации, утраты трудоспособности и т.д.
  • Разработка моделей машинного обучения на заказ
Связаться с нами

Как это работает?

Сбор информации


В медицинской организации ведется электронная медицинская карта (ЭМК). Разработчик МИС выполняет интеграцию своей системы с платформой Webiomed, благодаря чему происходит автоматический обмен обезличенными данными.

МИС обезличивает данные из ЭМК

МИС автоматически отправляет обезличенные данные на обработку в Webiomed

Webiomed автоматически извлекает признаки из неструктурированных документов

Формируется цифровой профиль пациента и рекомендации

Анализ информации


C помощью технологий искусственного интеллекта формируется комплексная оценка здоровья и профиль рисков пациента, на основе клинических рекомендаций формируются подсказки врачу и пациенту.

Результаты обработки данных


На основании цифровых профилей пациентов Webiomed формирует управленческую аналитику и ответы системы поддержки принятия врачебных решений.

Аналитика для врачей и руководителей медицинских организаций

Анализ данных реальной клинической практики (RWD), научные исследования и разработки

Скачать презентацию о системе Webiomed

Платформа Webiomed обработала данные

Пациентов

0

Случаев лечения

0

Медицинских документов

0

Извлеченные признаки

0

Публикации

Исследуем тему искусственного интеллекта

158

Этические принципы разработки систем искусственного интеллекта для здравоохранения

Васильев Ю.А., Гусев А.В., Михайлова А.А., Шарова Д.Е., Владзимирский А.В.

Подробнее
400

Разработка и валидация моделей прогнозирования общего риска преэклампсии и риска ранней преэклампсии с использованием алгоритмов машинного обучения в первом триместре беременности

Андрейченко А.Е., Лучинин А.С., Ившин А.А., Ермак А.Д., Новицкий Р.Э., Гусев А.В.

Подробнее
752

Результаты пилотного внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении Ямало-Ненецкого автономного округа

Белорус О.В., Токарев С.А., Захарова М.Г., Гусев А.В.

Подробнее
844

Опыт применения технологий искусственного интеллекта для развития профилактического здравоохранения на примере Кировской области

Курдюмов Д.А., Кашин А.В., Рябов Н.Ю., Новицкий Р.Э., Гусев А.В.

Подробнее
818

Краткосрочное прогнозирование показателей смертности на основе оперативных данных методами машинного обучения

Гусев А.В., Андрейченко А. Е., Котловский М.Ю., Тарасенко Т.Д., Деев И.А., Кобякова О.С.

Подробнее
886

Прогнозирование сердечно-сосудистых событий с помощью моделей пропорциональных рисков и моделей машинного обучения: систематический обзор

Мишкин И. А., Концевая А. В., Гусев А. В., Драпкина О. М.

Подробнее
851

Результаты ретроспективного анализа частоты ишемического инсульта и назначения антикоагулянтной терапии пациентам с фибрилляцией предсердий в зависимости от индекса массы тела

Дружилов М.А., Кузнецова Т.Ю., Дружилова О.Ю., Царькова М.К., Гаврилов Д.В., Гусев А.В.

Подробнее
1 184

Государственная регистрация программного обеспечения как медицинского изделия по правилам Евразийского экономического союза

Гусев А.В., Чижиков А.А., Столбов А.П., Кривоносова О.А.

Подробнее
1 066

Осведомленность и мнения руководителей в сфере здравоохранения России о медицинских технологиях искусственного интеллекта

Гусев А.В., Реброва О.Ю.

Подробнее
1 070

Профилактика фебрильной нейтропении у онкологических пациентов: данные реальной клинической практики

Сапожников К.В., Сорокина И.В., Гусев А.В., Саблева Н.А., Соколова В.Д., Толкачева Д.Г., Березина А.М.

Подробнее
959

Фибрилляция предсердий и хроническая болезнь почек: основные клинические характеристики пациентов в отдельных субъектах Российской Федерации

Дружилов М.А., Кузнецова Т.Ю., Дружилова О.Ю., Арустамова У.Д., Гаврилов Д.В., Гусев А.В.

Подробнее
1 159

Этические проблемы развития технологий искусственного интеллекта в здравоохранении

Гусев А.В., Шарова Д.Е.

Подробнее
1 012

Analysis of Publication Activity and Research Trends in the Field of AI Medical Applications: Network Approach

Oleg E. Karpov, Elena N. Pitsik, Semen A. Kurkin, Vladimir A. Maksimenko, Alexander V. Gusev, Natali N. Shusharina and Alexander E. Hramov

 

Подробнее
1 188

Artificial Intelligence on Guard of Reproductive Health

Aleksandr A. Ivshin, Juliia S. Boldina, Aleksandr V. Gusev, Aleksey S. Shtykov, Aleksey S. Vasilev.

Подробнее
1 249

Анализ мирового опыта в регулировании использования медицинских данных для целей создания систем искусственного интеллекта на основе машинного обучения

Шарова Д.Е., Михайлова А.А., Гусев А.В., Гарбук С.В., Владзимирский А.В., Васильев Ю.А.

Подробнее
1 088

Эффективность использования mHealth в качестве инструмента профилактики сердечно-сосудистых заболеваний. систематический обзор

Мишкин И.А., Гусев А.В., Концевая А.В., Драпкина О.М.

Подробнее
1 295

Извлечение данных из электронных медицинских карт с помощью NLP алгоритмов

Аleksandr V. Gusev, Roman E. Novitskiy, Aleksandr A. Ivshin, Juliia S. Boldina, Аleksey S. Shtykov, Аleksey S. Vasilev

Подробнее
1 445

Методика оценки уровня зрелости информационной системы для здравоохранения

Владзимирский А.В., Гусев А.В., Шарова Д.Е., Шулькин И.М., Попов А.А., Балашов М.К., Омелянская О.В., Васильев Ю.А.

Подробнее
1 886

Информатизация здравоохранения Российской Федерации: история и результаты развития

Гусев А.В., Владзимирский А.В., Голубев Н.А., Зарубина Т.В.

Подробнее
1 423

Развитие исследований и разработок в сфере технологий искусственного интеллекта для здравоохранения в Российской Федерации: итоги 2021 года

Гусев А.В., Владзимирский А.В., Шарова Д.Е., Арзамасов К.М., Храмов А.Е.

Подробнее
1 098

Методический подход и рекомендации по научному описанию создания и валидации модели машинного обучения

Гусев А.В., Владзимирский А.В., Гавриленко Г.Г.

Подробнее
1 452

Электронные медицинские карты как источник данных реальной клинической практики

Гусев А. В., Зингерман Б. В., Тюфилин Д. С., Зинченко В. В.

Подробнее
1 202

Прогнозирование наличия субклинического каротидного атеросклероза у пациентов с избыточным весом и ожирением при помощи модели машинного обучения

Гаврилов Д.В., Кузнецова Т.Ю., Дружилов М.А., Корсаков И.Н., Гусев А.В.

Подробнее
1 335

Верификация субклинического каротидного атеросклероза в рамках риск-стратификации при избыточном весе и ожирении: роль методов машинного обучения в формировании диагностического алгоритма

Дружилов М. А., Кузнецова Т. Ю., Гаврилов Д. В., Гусев А. В.

Подробнее
1 549

Расчет объема выборки для клинических испытаний систем поддержки принятия врачебных решений с бинарным откликом

О.Ю. Реброва, А.В. Гусев

Подробнее
1 684

Разработка модели машинного обучения для интерпретации результатов лабораторной диагностики с целью выявления подозрений на заболевания

Гусев А.В., Гавриленко Г.Г., Гаврилов Д.В.

Подробнее
1 364

Искусственный интеллект на пороге лаборатории

Евгина С.А., Гусев А.В., Шаманский М.Б., Годков М.А.

Подробнее
1 537

Принципы формирования доверия к системам искусственного интеллекта для здравоохранения

Гусев А.В., Астапенко Е.М., Иванов И.В., Зарубина Т.В., Кобринский Б.А.

Подробнее
2 091

Целесообразность применения технологий искусственного интеллекта в лучевой диагностике (результаты первого года московского эксперимента по компьютерному зрению)

Морозов С.П., Владзимирский А.В., Шулькин И.М., Ледихова Н.В., Арзамасов К.М., Андрейченко А.Е., Логунова Т.А., Омелянская О.В., Гусев А.В.

Подробнее
2 147

Перспективы применения больших данных в российском здравоохранении

А.В. Гусев

Подробнее
2 134

Применение автоматизированной системы поддержки принятия врачебных решений при диспансеризации взрослого населения для контроля правильности оценки уровня сердечно-сосудистого риска

Гусев А.В., Токарев С.А., Гаврилов Д.В., Кузнецова Т.Ю.

Подробнее
2 416

Мировые тренды цифровой трансформации отрасли здравоохранения

Пугачев П.С., Гусев А.В., Кобякова О.С., Кадыров Ф.Н., Гаврилов Д.В., Новицкий Р.Э., Владзимирский А.В.

Подробнее
1 566

Совершенствование возможностей оценки сердечно-сосудистого риска при помощи методов машинного обучения

Гусев А.В., Гаврилов Д.В., Новицкий Р.Э., Кузнецова Т.Ю., Бойцов С.А.

Подробнее
2 042

Предикторы эндометриоза при бесплодии

Ившин А.А., Погодин О.О., А.В. Гусев

Подробнее
2 721

Машинное обучение на лабораторных данных для прогнозирования заболеваний

Гусев А.В., Новицкий Р.Э., Ившин А.А., Алексеев А.А.

Подробнее
2 274

Роль искусственного интеллекта в прогнозировании преждевременных родов

Ившин А.А., Болдина Ю.С., Гусев А.В.

Подробнее
3 283

Российские мобильные приложения для здоровья: систематический поиск в магазинах приложений

 Гусев А.В., Ившин А.А., Владзимирский А.В.

Подробнее
3 423

Модель прогнозирования пандемии COVID-19 на основе машинного обучения в отдельных регионах Российской Федерации

Гаврилов Д.В., Абрамов Р.В., Кирилкина А.В., Ившин А.А., Новицкий Р.Э.

Подробнее
3 644

Прогнозирование преэклампсии с использованием технологий искусственного интеллекта

Ившин А.А., Багаудин Т.З., Гусев А.В.

Подробнее
2 923

Hybrid Predictive Modelling for Finding Optimal Multipurpose Multicomponent Therapy

Pavlovskii V.V., Derevitskii I.V., Kovalchuk S.V.

Подробнее
3 697

Распространенность хронической болезни почек по данным ретроспективного когортного исследования «Эпидемиология ХБП» (город Киров)

Батюшин М.М. Касимова И.С. Гаврилов Д.В. Гусев А.В. Гуламов А.А.

Подробнее
3 325

Этика и «цифра»: от проблем к решениям

Архипов  А. В., Гусев А. В., Орлова А. А.

Подробнее
3 616

Результаты ретроспективного анализа записей электронных амбулаторных медицинских карт пациентов с хронической сердечной недостаточностью: первый российский опыт

 С. Р. Гиляревский,   Д. В. Гаврилов,   А. В. Гусев

Подробнее
3 530

Искусственный интеллект на страже репродуктивного здоровья

Ившин А.А., Багаудин Т.З., Гусев А.В.

 

Подробнее
3 929

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
4 517

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
4 092

Искусственный интеллект: предиктивная аналитика перинатального риска

Ившин А.А, Гусев А.В.,Новицкий Р.Э.

Подробнее
4 433

Технологии прогнозной аналитики в борьбе с пандемией COVID-19

Гусев А. В.,  Новицкий Р. Э. 

Подробнее
4 168

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
3 936

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
4 255

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
3 954

Feature Extraction Method from Electronic Health Records in Russia

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

Подробнее
3 281

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
3 357

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
3 675

Искусственный интеллект в оценке рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний

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

Подробнее
4 064

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

Гусев А.В., Плисс М.А.

Подробнее
4 272

Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Гусев А.В., Добриднюк С.Л.

Подробнее
3 723

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

Гусев А.В.

Подробнее
4 254

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

2 мая 2023 г. • gazeta.ru

Специалисты Медицинского института Петрозаводского государственного университета совместно с IT-компанией ООО «К-Скай» (резидент Фонда «Сколково», разработчик платформы Webiomed) разработали математическую модель для прогноза развития бессимптомного атеросклероза сонных артерий у пациентов с ожирением и избыточным весом.

В России создали алгоритм точного прогноза бессимптомного атеросклероза сонных артерий

12 апреля 2023 г. • cnews

C помощью алгоритмов Webiomed уже было проанализировано свыше 4 тыс. обезличенных электронных медицинских карт центра «МиГ» У 1,8 тыс. пациентов выявлен высокий риск развития сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). Самыми распространёнными факторами риска стали дислипидемия – она была обнаружена у 80,4% пациентов, повышенный уровень глюкозы крови - у 69%, хроническая болезнь почек 2 стадии – 65%, ожирение – 40%, а также табакокурение - 38%

ИИ от резидента «Сколково» помог снизить риск развития сердечно-сосудистых заболеваний

10 февраля 2023 г. • национальныепроекты.рф

Разработчики из России при поддержке нацпроекта «Наука и университеты» научили искусственный интеллект (ИИ) анализировать данные электронной медицинской карты с учетом показателей, собранных путем дистанционного мониторинга, сообщили в АНО «Национальные приоритеты».

В России научили искусственный интеллект анализировать диагнозы

24 января 2023 г. • Официальный канал Фонда «Сколково» в Дзене

Одна из сильных сторон искусственного интеллекта — это умение делать прогнозы. Пока человек гадает и прислушивается к своей интуиции, ИИ, проанализировав массивы данных, может предсказать, с какой вероятностью произойдет то или иное событие, например, обанкротится компания или разовьется опухоль у пациента. Рассказываем, в каких областях силен ИИ и что он может «предвидеть».

Ваш прогноз: что может предсказать искусственный интеллект

10 января 2023 г. • nauka.tass.ru

Новый подход к поиску диагноза развивают компании "К-Скай" и "МТП Ньюдиамед" совместно с Московским городским научным обществом терапевтов

В России в 2023 году появится медицинская диагностика на основе ИИ

29 декабря 2022 г. • rb.ru

RB.RU представляет первый выпуск RB Choice — ежегодного спецпроекта, в котором мы выбираем 100 перспективных российских компаний.

RB CHOICE — 100 перспективных российских стартапов

10 ноября 2022 г. • russian.rt

Главный врач-профилактолог Уральского федерального округа, доктор медицинских наук Сергей Токарев рассказал о внедрении системы искусственного интеллекта в медицину на Ямале.

Врач Токарев рассказал о внедрении системы ИИ в медицину на Ямале

3 ноября 2022 г. • vc.ru

Может ли искусственный интеллект превратить медицину из «спасательной» — решающей сиюминутные задачи — в «профилактическую», предотвращающую возможные проблемы со здоровьем? Роман Новицкий — сооснователь платформы Webiomed, компании-участника программы Yandex Cloud Boost — уверен, что именно так и произойдет.

История Webiomed: как перестать писать софт для рутины поликлиники и перейти к оперативному ИИ-прогнозированию

20 октября 2022 г. • arppsoft.ru

Ряд ведущих отечественных компаний, создающих различные цифровые продукты и сервисы для медицины и здравоохранения на основе технологий ИИ, приняли решение объединиться и публично присоединиться к Кодексу в рамках торжественной церемонии, которая состоялась 13 октября 2022 г. на полях XXIII ежегодного международного конгресса «Информационные технологии в медицине 2022» - одной из ведущих российских конференций и выставок в сфере цифрового здравоохранения . Мероприятие традиционно проходит в середине октября в Москве в гостинице «Космос» при непосредственной поддержке и участии Министерства здравоохранения РФ

Компании-разработчики, создающие продукты для здравоохранения, присоединились к кодексу этики в сфере искусственного интеллекта

6 сентября 2022 г. • Фонд Сколково

В Инновационном центре «Сколково» состоялся выпускной Demo Day для победителей акселератора по цифровой медицине «Лаборатория инноваций MedLAB». Программа реализуется Фондом «Сколково» при участии ПАО «Ростелеком», компаний «Дельрус», «Авивир», «ИФАРМА» и «Доктис».

Российские клиники внедряют перспективные медицинские проекты при поддержке «Сколково»

24 июня 2022 г. • Официальный интернет-портал Республики Карелия

«К-Скай» - российская IT компания, разработчик платформы прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе искусственного интеллекта Webiomed, предназначенной для автоматического анализа обезличенных медицинских данных с целью прогнозирования возможного развития заболеваний и их осложнений.

«К-Скай» наградили почетным знаком «За вклад в развитие Республики Карелия»

31 мая 2022 г. • Фонд Сколково

Резидент Фонда «Сколково», компания «К-Скай», запустила проект прогнозной аналитики в здравоохранении Якутии. Технология облегчает работу врачей с медкартами, снижает количество ошибок и предоставляет удобную клиническую аналитику. Проект реализован совместно с медицинским информационно-аналитическим центром Якутии и компанией «РТ МИС»

Искусственный интеллект проанализировал почти 3 млн электронных медицинских документов в Якутии

12 мая 2022 г. • hightech.plus

Резидент Фонда «Сколково» «К-Скай» стал первой российской компанией в области искусственного интеллекта для здравоохранения, которая получила сертификат соответствия Системы менеджмента качества (СМК) по стандарту ISO 13485:2016.

Компания «К-Скай» получила сертификат соответствия требованиям ЕАЭС

1 апреля 2022 г. • trends.rbc.ru

За последние два года инвестиции в российскую высокотехнологичную медицину составили почти $100 млн. РБК Тренды выяснили, какие продукты и сервисы уже существуют на рынке и что ждет отрасль в будущем

Что такое MedTech и как он меняет нашу жизнь

23 марта 2022 г. • petrsu.ru

Разработка цифрового экспертного модуля проводится в Лаборатории искусственного интеллекта в медицине, открытой в Научно-образовательном центре высоких биомедицинских технологий Медицинского института ПетрГУ в рамках выполнения работ по модернизации Уникальной научной установки. Проект УНУ реализуется при сотрудничестве ПетрГУ и резидента фонда "Сколково" компании "К-Скай".

Модуль поддержки принятия врачебных решений

13 марта 2022 г. • rbc.ru

В Москве определили пять лучших проектов акселератора медицинских стартапов Future Healthcare, которые в дальнейшем могут быть интегрированы в систему столичного здравоохранения.

В Москве выбрали победителей акселератора медицинских стартапов

15 февраля 2022 г. • dp.ru

Директор по развитию Webiomed и ведущий эксперт по искусственному интеллекту "Центрального научно-исследовательского института организации и информатизации здравоохранения" Минздрава России Александр Гусев о том, как люди в будущем будут следить за своим здоровьем.

Гаджеты вместо врачей: во что превратится система здравоохранения в будущем

14 февраля 2022 г. • Forbes

Облачную систему на основе искусственного интеллекта (ИИ) создали предприниматели из Карелии Александр Гусев и Роман Новицкий. Webiomed анализирует обезличенную информацию о пациентах из электронных медицинских карт, прогнозирует вероятность осложнений и дает рекомендации по лечению. На базе своей платформы компания также проводит исследования для гигантов фармотрасли вроде AstraZeneca, Takeda и Sanofi.

Прогноз здоровья: чем медтех-стартап из Карелии привлек внимание AstraZeneca

17 января 2022 г. • cnews.ru

Международная биофармацевтическая компания «Астразенека» и резидент фонда «Сколково» компания «К-Скай» подписали меморандум о совместной реализации проекта «Совершенствование диагностики хронической болезни почек путём разработки и внедрения системы поддержки врачебных решений».

Искусственный интеллект будет помогать выявлять заболевания почек на ранней стадии

14 января 2022 г. • Инвест-Форсайт

Webiomed — система автоматического анализа обезличенных медицинских данных. Система анализирует различные медицинские данные пациента, выявляет факторы риска и подозрения на заболевания, формирует на их основе прогнозы, содержащие комплексную оценку вероятности развития различных заболеваний и смерти пациента от них.

Топ-10 компаний из «Сколково», которые заслуживают вашего внимания

17 декабря 2021 г. • karelia.news

Москве 14 и 15 декабря прошла Европейская конференция Всемирной организации здравоохранения по борьбе с неинфекционными заболеваниями с использованием решений в области цифрового здравоохранения. Александр Гусев выступил с докладом на тему «Использование искусственного интеллекта для сокращения предотвратимой заболеваемости и смертности от неинфекционных заболеваний в Российской Федерации». Выбор в пользу нашего земляка в качестве спикера по этой теме неслучаен. По разным исследованиям, Webiomed занимает первое место в российском рейтинге ИИ-стартапов в секторе «здравоохранение».

Эксперт из Петрозаводска рассказал об искусственном интеллекте в медицине на конференции ВОЗ

13 декабря 2021 г. • vc.ru

Использование искусственного интеллекта (ИИ) в медицине – ведущий тренд мирового здравоохранения. Технологии ИИ не только упрощают жизнь пациентов и врачей, выполняя задачи быстрее и дешевле, но и подчас качественнее и точнее ставят диагноз. Рассказываем о пяти медицинских разработках из «Сколково», в которых применяются алгоритмы ИИ.

Медицина будущего: 5 разработок на базе искусственного интеллекта из «Сколково»

2 декабря 2021 г. • tass.ru

2 декабря. Оргкомитет Национальной премии в области передовых технологий "Приоритет - 2021" назвал победителей конкурса.

Победителей премии "Приоритет - 2021" объявили в Москве

2 ноября 2021 г. • nauka.tass.ru

Уникальная научная установка (УНУ) Петрозаводского госуниверситета (ПетрГУ) начнет применяться врачами в медучреждениях Карелии в качестве системы поддержки принятия медицинских решений до конца 2021 года.

Медики Карелии получат доступ к системе поддержки принятия врачебных решений

6 октября 2021 г. • it-world

Одна из уже признанных наград российской ИТ-отрасли — премия IT Stars им. Георгия Генса (www.itstars-award.ru). Организатором премии выступает «ЛАНИТ». Награда носит имя основателя компании, по инициативе которого и была задумана премия IT Stars. Среди финалистов – проект «Применение технологии искусственного интеллекта для выявления у пациентов высокого риска развития сердечно-сосудистых заболеваний в Кировской области».

Равнение на звезд

10 сентября 2021 г. • evercare.ru

Настоящее исследование составлено для оценки российского рынка ИИ стартапов в области здравоохранения и оценки их потенциала.

Рейтинг стартапов искусственного интеллекта: перспективы для здравоохранения России

2 сентября 2021 г. • rbc.ru

За последние полтора года в цифровую медицину было вложено почти столько же средств, сколько за весь период становления отрасли. Дистанционные консультации, ИИ и робот в качестве помощника — уже реалии здравоохранения. ИТ-продукты, которые уже применяются в телемедицине, часто направлены на профилактику. Их задача — помочь пользователям избежать серьезных болезней и выявлять их на начальной стадии. Один из таких сервисов — Webiomed — в частности, анализирует вероятность развития тех или иных заболеваний у пациентов из групп риска. На основе собранной информации он прогнозирует состояние пациента и помогает врачам принимать врачебные решения.

Главные тренды российского MedTech-рынка

9 июня 2021 г. • Известия

В России до конца текущего года будет запущен проект «Электронная диспансеризация», который направлен на диагностику редких (орфанных) генетических заболеваний. Заболевания будут выявляться благодаря электронным картам с помощью искусственного интеллекта.

В России запустят проект по выявлению редких генетических заболеваний с помощью ИИ

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

20 апреля 2021 г. • Коммерсантъ

Лидер российского рынка медицинских информационных систем «РТ Медицинские информационные системы» («РТ МИС», входит в группу компаний «Ростелеком») и резидент Фонда «Сколково», компания «К-Скай», подписали соглашение о сотрудничестве в сфере искусственного интеллекта.

«РТ МИС» и «К-Скай» запускают умную платформу для здравоохранения

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»

Успехи и достижения

2023
Webiomed - победитель премии IP Russia Awards 2023
Webiomed - победитель премии IP Russia Awards 2023

24 ноября в Москве прошла церемония вручения премии IP Russia Awards 2023. Мероприятие призвано выявлять лучших специалистов в области интеллектуальной собственности, а также организации, достигшие успехов в этой сфере.

Webiomed вошел в отчет Business Research Company по глобальному рынку прогнозной аналитики
Webiomed вошел в отчет Business Research Company по глобальному рынку прогнозной аналитики

Business Research Company представила отчет по рынку прогнозной аналитики в здравоохранении «Healthcare Predictive Analytics Global Market Report 2023» с учетом последней информации об объеме рынка на 2023 год и прогнозах.

Компании «К-Скай» продлен сертификат соответствия требованиям Стандарта ISO 13485
Компании «К-Скай» продлен сертификат соответствия требованиям Стандарта ISO 13485

В рамках имеющегося сертификата, в марте этого года был проведен независимый сертификационный надзорный аудит экспертами международной компании TÜV AUSTRIA (https://en.tuv.at/), по результатам которого установлено соответствие внедренной в компании « К-Скай» СМК требованиям стандарта ISO 13485:2016 и действующий сертификат продлен.

2022
Webiomed в ТОП-100 перспективных российских компаний
Webiomed в ТОП-100 перспективных российских компаний

RB.RU представило первый выпуск RB Choice — ежегодного спецпроекта, в котором выбраны 100 перспективных российских компаний.

Лидер роста MedTech-рынка по данным Smart Ranking
Лидер роста MedTech-рынка по данным Smart Ranking

Лидером роста за второй квартал стала компания «К-Скай» (разработчик платформы прогнозной аналитики Webiomed), выросшая по эффекту низкой базы более чем на 1000%.

Почетный знак  Главы Республики Карелия «За вклад в развитие Республики Карелия»
Почетный знак Главы Республики Карелия «За вклад в развитие Республики Карелия»

К-Скай (разработчик платформы Webiomed) удостоена почетного знака Главы Республики Карелия «За вклад в развитие Республики Карелия.

Первый российский разработчик системы искусственного интеллекта для здравоохранения, получивший международный сертификат соответствия на СМК
Первый российский разработчик системы искусственного интеллекта для здравоохранения, получивший международный сертификат соответствия на СМК

Наличие у компании сертификата соответствия СМК требованиям стандарта ISO 13485:2016 означает соответствие бизнес-процессов компании международным требованиям

Победитель премии Data Awards 2022
Победитель премии Data Awards 2022

Это первая и единственная в России премия для data-driven-организаций и директоров по данным (Chief Data Officer, CDO). Главная цель премии — популяризация наиболее значимых достижений в области работы с данными в компаниях России и стран СНГ.

Победитель «Лаборатории инноваций MedLAB»
Победитель «Лаборатории инноваций MedLAB»

Фонд «Сколково» объявил победителей акселерационной программы «Лаборатория инноваций MedLAB» для стартапов, работающих в области Digital Health.

Победитель премии Data Fusion Awards 2022
Победитель премии Data Fusion Awards 2022

Data Fusion Awards - первая общероссийская кросс-отраслевая премия в области больших данных. В специальной номинании Data Fusion Rising Stars от Фонда «Сколково» могли принять участие компании, работающие на рынке не более 5 лет и ведущие разработку технологических решений, основанных на подходе Data Fusion.

Победитель акселератора Future Healthcare
Победитель акселератора Future Healthcare

Московский центр инновационных технологий в здравоохранении и "Медси" определили лучшие стартапы акселератора Future Healthcare. Среди победителей проект Webiomed.

К-Скай в реестре «100 лучших предприятий России»
К-Скай в реестре «100 лучших предприятий России»

В рамках администрирования Федеральных реестров Росстандарт, мониторинга и независимой экспертной оценки организаций Российской Федерации, эксперты НИИ Социального развития и предпринимательства пришли к заключению о соответствии ООО "К-Скай" статусу «100 лучших предприятий России».

2021
Первое место в российском рейтинге ИИ-стартапов в секторе здравоохранение
Первое место в российском рейтинге ИИ-стартапов в секторе здравоохранение

Webiomed, занял первую строчку в российском рейтинге ИИ-стартапов в секторе здравоохранение, согласно исследованию, опубликованном на портале Evercare.

Первая система искусственного интеллекта для здравоохранения, зарегистрированная Правительством РФ в качестве "Иной информационной системы"
Первая система искусственного интеллекта для здравоохранения, зарегистрированная Правительством РФ в качестве "Иной информационной системы"

Присвоение статуса «Иной информационной системы» было осуществлено Президиумом комиссии Правительства РФ по использованию информационных технологий в целях улучшения условий ведения предпринимательской деятельности на основании утвержденных Правительством РФ в 2018 г. постановлением №447 «Правил взаимодействия информационных систем в здравоохранении».

Победитель премии «Технологический прорыв 2021»
Победитель премии «Технологический прорыв 2021»

Премия вручается лидерам проектов, ученым, разработчикам продуктов за значительный вклад в развитие отечественного технологического бизнеса и значимые достижения в технологическом развитии страны по итогам 2021 года.

Победитель IP Russia Awards 2021 в номинации «Лучший инновационный проект».
Победитель IP Russia Awards 2021 в номинации «Лучший инновационный проект».

Премия присуждается для выявления лучших специалистов в области интеллектуальной собственности, постоянного распространения передовых практик, выявления организаций, достигших успеха в области работы с IP. Премия учреждена Организатором Форума по интеллектуальной собственности компанией infor-media Russia.

Лауреат Национальной премии «Приоритет-2021» в номинации «Искусственный интеллект».
Лауреат Национальной премии «Приоритет-2021» в номинации «Искусственный интеллект».

Целью премии является определение лучших решений, организаций, достигших значительных успехов в импортозамещении.

Победитель премии Healthcare & Pharmaceutical Awards 2021
Победитель премии Healthcare & Pharmaceutical Awards 2021

Webiomed включен в список победителей премии Healthcare & Pharmaceutical Awards 2021 как "Самая надежная цифровая платформа управления медицинскими рисками на Северо-Западе России "(Most Reliable Digital Health Risk Platform - Northwest Russia).

Финалист премии IT Stars им. Георгия Генса 2021
Финалист премии IT Stars им. Георгия Генса 2021

Проект «Применение технологии искусственного интеллекта для выявления пациентов высокого риска развития сердечно-сосудистых заболеваний в Кировской области», реализуемый правительством Кировской области совместно с компанией «К-Скай» (разработчик платформы прогнозной аналитики Webiomed) вошел в список финалистов премии IT Stars имени Георгия Генса в номинации «Инновационный проект в здравоохранении».

Номинант Национальной  премии «Приоритет 2021»
Номинант Национальной премии «Приоритет 2021»

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

2020
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 инновационных проектов в области здравоохранения Sanofi совместно с Фондом "Сколково"
Победитель 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.

2019
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".

Наши партнеры

РТМИС
Фонд "Сколково"
АСИ
Национальная технологическая инициатива
РОПНИЗ
Сеченовский университет
АЛРИИ
АРПП
Нобилис
Центр медицинской профилактики ЯНАО
СберМедИИ
Нетрика
Medicase
Дата МАТРИКС
Реновацио
Med.me
Botkin.ai
КМИС
МИС Поликлиники ОАО Кондопожский ЦБК
Петрозаводский государственный университет
Национальная база медицинских знаний
ФГБОУВО "Сибирский государственный медицинский университет" Минздрава РФ
МИГ
Интерконсалт
Postgrespro
РЕД СОФТ

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях

Блог

Искусственный интеллект в медицине

20 Фев 2024  |   37 641

Нормативно-правовые акты по информатизации здравоохранения

Информатизация здравоохранения является одним из ключевых направлений отраслевого развития. На уровне Правительства и отраслевого регулятора …

15 Фев 2024  |   328

Методические рекомендации по системам искусственного интеллекта для здравоохранения

Разработка качественной и безопасной системы искусственного интеллекта для здравоохранения требует учета очень большого количества регуляторных …

12 Фев 2024  |   6 103

Зарегистрированные медицинские изделия, использующие технологии искусственного интеллекта

Начиная с 2023 г., государственные медицинские организации должны использовать в своей работе медицинские изделия (МИ), …

19 Янв 2024  |   433

Стандарты для создания систем искусственного интеллекта для здравоохранения

Рынок искусственного интеллекта для здравоохранения активно развивается во всем мире и Россия здесь не исключение. …

07 Ноя 2023  |   58 110

Обзор Российских систем искусственного интеллекта для здравоохранения

Согласно Markets And Markets, объем глобального рынка искусственного интеллекта (ИИ) в сфере здравоохранения вырастет с …

29 Сен 2023  |   27 820

Обзор российских инвестиций в цифровое здравоохранение

Цифровое здравоохранение в России является сейчас с одной стороны сформированным рынком со своими нишами и …

12 Сен 2023  |   694

Обучение на данных с системными (структурированными) пропусками

Пропуски в значениях данных – частая сложность при разработке моделей машинного обучения. Для случаев со …

11 Сен 2023  |   17 614

Список программного обеспечения, зарегистрированного в России как медицинское изделие

Применение программного обеспечения, предназначенного разработчиком для использования при оказании медицинской помощи, требует государственную регистрацию в …

08 Сен 2023  |   795

12 основных проблем в сфере управления искусственным интеллектом

Комитет по науке, инновациям и технологиям Великобритании опубликовал промежуточный отчет, описывающий 12 основных проблем в …

30 Авг 2023  |   1 146

Стенфорд выпустил отчет «The AI Index Report 2023»

Стенфордский университет выпустил новую версию своего знаменитого отчета «The AI Index Report 2023» - одного …

11 Авг 2023  |   1 014

Взлеты и падения Babylon Health или история о том, как важно не спекулировать в сфере цифрового здравоохранения

Babylon Health, одна из самых известных в мире компаний, продвигавшая сервис телемедицины на основе искусственного …

02 Авг 2023  |   2 126

Влияние цифровых технологий здравоохранения на эффективность медицинских работников: результаты крупнейшего в мире мета-анализа

В журнале The Lancet Digital Health опубликованы результаты глобального мета-анализа, посвященного оценке влияния цифровых технологий …

18 Май 2023  |   1 849

Инструменты на основе ИИ, которые можно использовать в PR-деятельности

Действительность требует от компаний быстрого и эффективного взаимодействия со своими клиентам и партнерами. Использование в …

25 Апр 2023  |   1 556

Применение AutoML и MLflow при создании прогнозных моделей в медицине: опыт Webiomed

Стандартный жизненный цикл модели машинного обучения представляет собой последовательность нескольких базовых этапов, каждый из которых …

02 Мар 2023  |   1 168

Большая фарма сегодня делает ставку на искусственный интеллект

Фармацевтическая промышленность находится под растущим давлением - затраты на исследования и разработки растут, а размер …

14 Фев 2023  |   1 160

Как технологии меняют уход и лечение пациентов с диабетом

Диабет - одно из самых распространенных и дорогостоящих заболеваний. Например, в США 25% всех затрат …

06 Фев 2023  |   2 579

Калибровка моделей: зачем и как?

Медицинская прогнозная аналитика на основе большого количества данных, использующая алгоритмы машинного обучения или искусственного интеллекта …

24 Янв 2023  |   989

Будущее медицины - дистанционное наблюдение за пациентами

Мониторинг состояния здоровья с помощью устройств для непрерывного сбора данных выходит за рамки стандартного удаленного …

09 Янв 2023  |   55 328

Обзор Российских систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР)

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

29 Мар 2018  |   38 327

Обсуждаем постановление Правительства №555 о ЕГИСЗ

Дмитрий Медведев подписал Постановление Правительства РФ №555 от 05.05.2018 "О единой государственной информационной системе в …

22 Июл 2014  |   8 645

Перечень федеральных информационных систем для регионального использования

Не секрет, что сейчас имеется огромное количество различных мониторингов, регистров, учетных сервисов и других федеральных …

Все статьи в блоге

Новости

Развитие проекта в событиях

14 Мар 2024  |   57

Webiomed - лидер рейтинга Smart Ranking по росту выручки за год

Согласно данным от Smart Rankings, объем российского medtech-рынка в денежном выражении в 2023 г. увеличился на 27% до 46,63 млрд. руб. Основной годовой прирост рынка …

Продолжить чтение...
13 Мар 2024  |   38

Webiomed был представлен на Дне искусственного интеллекта

Подробнее...

02 Мар 2024  |   72

Webiomed - победитель конкурса растущих брендов "Знай наших"

Подробнее...

10 Фев 2024  |   123

Webiomed на конгрессе IТМ-AI

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!