Исследования реальной клинической практики

Сбор, анализ и использование данных состояния здоровья и процессов оказания медицинской помощи, полученных из обезличенных электронных медицинских карт (Real World Data, RWD)

Ценность

Эффективные клинические исследования

Улучшение разработки и выведения на рынок новых препаратов, ретроспективные исследования

Автоматизированный анализ RWD

Оценка эффективности лекарственной терапии, поиск клинических и демографических характеристик

Формирование доказательств на основе RWD

Исследования и публикации научных отчетов и статей на основе анализа сформированных наборов данных RWD

Постмаркетинговый мониторинг

Оценка эффективности исследований, подтверждающих клиническую пользу применения лекарственных средств

Функциональные возможности

  • Централизованный сбор обезличенных медицинских данных из электронных медицинских карт (ЭМК)
  • Автоматическое объединение различных эпизодов в единый цифровой профиль пациента
  • Автоматическое извлечение признаков из неструктурированных медицинских записей
  • Выявление ошибок в данных, обнаружение и исключение дублей
  • Формирование структурированных наборов данных под требования заказчика
  • Анализ собранных наборов данных реальной клинической практики (RWD)

 

Как это работает

  • Подключаем к Webiomed поставщиков медицинских данных, подписывая соответсвующие соглашения на право сбора и обработке обезличенных данных
  • Обеспечиваем полное соблюдение требований законодательства по охране данных и их надежную защиту
  • Формируем различные RWD-наборы и производим на их основе анализ
  • На основании полученных наборов и результатов аналитической обработки мы помогаем нашим заказчикам проводить RWD/RWE-исследования, в т.ч. привлекая при необходимости профессиональные контрактно-исследовательские организации (КИО)

Для чего это нужно

  • Оценка распространенности заболеваний, факторов риска и клинических характеристик пациентов
  • Оценка влияния лекарственных средств на целевое заболевание/исход и описание схем терапии
  • Выявление подозрений на заболевания и интеллектуальный анализ клинических данных
  • Разработка и валидация различных алгоритмов, цифровых продуктов и моделей машинного обучения на данных реальной клинической практики
  • Проведение иных научных исследований и разработок в сфере анализа электронных медицинских карт (ЭМК)

 

Наши публикации по теме RWD

2 057

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
2 862

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
2 228

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
2 497

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
2 731

Электронные медицинские карты как источник данных реальной клинической практики

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

Подробнее
2 431

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
3 666

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
4 105

Машинное обучение на лабораторных данных для прогнозирования заболеваний

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

Подробнее
5 373

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
4 966

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
5 646

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
5 150

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
Все публикации

Платформа Webiomed обработала данные

Пациентов

0

Случаев лечения

0

Медицинских документов

0

Извлеченные признаки

0

ПАТЕНТЫ И СЕРТИФИКАТЫ

Регистрационное удостоверение Росздравнадзора на медицинское изделие №РЗН 2020/9958 от 03.04.2020

Cертификация на соответствие Системы Менеджмента Качества (СМК) стандарту ISO 13485:2016 «Изделия медицинские. Системы менеджмента качества. Требования для целей регулирования».

Регистрация в качестве «Иной информационной системы» по постановлению правительства №447

Присоединяйтесь

Наши группы в соц сетях

Новости о продукте

Выпущена новая версия сервиса извлечения признаков из медицинских текстов Webiomed.NLP 2.0

11 Июл 2024  |   505

Искусственный интеллект помогает прогнозировать риск преэклампсии

17 Ноя 2023  |   776

Webiomed- победитель «Лаборатории инноваций MedLAB»

29 Апр 2022  |   2 056

Проект Webiomed был представлен фармацевтической отрасли

01 Мар 2022  |   1 188

Искусственный интеллект для верификации атеросклероза брахиоцефальных артерий

18 Янв 2022  |   2 373

Искусственный интеллект будет помогать выявлять заболевания почек на ранней стадии

17 Янв 2022  |   1 559

Подписаны пять соглашений о сотрудничестве с регионами РФ на внедрение Webiomed

23 Дек 2021  |   1 255

В Webiomed добавлены функции для борьбы с сахарным диабетом

27 Сен 2021  |   1 910

Мы приняли участие в конференции по RWD/RWE в России

20 Сен 2021  |   1 364

Выявление редких (генетических) заболеваний с помощью искусственного интеллекта

10 Июн 2021  |   2 034

Дополнительная информация

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

Просмотров 2 228 1 год, 7 месяцев назад

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

Просмотров 3 666 2 года, 9 месяцев назад

Машинное обучение на лабораторных данных для прогнозирования заболеваний

Просмотров 4 105 3 года назад

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

Просмотров 5 373 3 года, 5 месяцев назад