Опыт

Какие ИТ-проекты оправдали ожидания, а какие разочаровали, рассказали на конференции «Эффективная клиника».

Ольга Лебедева, руководитель направления «ЕЦП.BI» компании «РТ МИС», – о создании системы бизнес-аналитики для медицины «ЕЦП.BI», направленной на повышение качества отечественного здравоохранения.

Александр Арутюнян, руководитель по продуктам на основе ИИ для медицины «Вымпелком», – о создании цифровых медицинских продуктов с использованием ИИ, позволяющих ускорить диагностику и повысить шансы пациентов.

Как показало исследование, проведенное InsurTech-компанией Mains Lab, в среднем около 5% счетов, выставляемых российскими поликлиниками по программам добровольного медицинского страхования (ДМС), содержат услуги, которые либо не нужны пациентам, либо физически им не оказаны.

Технологии искусственного интеллекта развиваются с невероятной скоростью. Новые инструменты позволяют выявлять ранние признаки рака легкого за годы до того, как врачи смогут увидеть их на компьютерной томографии

Северо-Западный окружной научно-клинический центр им. Л.Г. Соколова Федерального медико-биологического агентства внедрил цифровую платформу мониторинга процессов медицинской организации. Итогом проекта стало кардинальное повышение скорости принятия управленческих решений, уровня удовлетворенности пациентов услугами на 10% и оптимизации трат на 8%.

Людмила Богатырева, руководитель департамента цифровых решений агентства «Полилог», – о создании информационной системы, позволившей оптимизировать проведение инспекций иностранных производителей лекарственных средств.

Спикеры организованного издательством "Открытые системы" форума представили широкую палитру сценариев использования систем и моделей на основе ИИ в корпоративном секторе.

Евгений Никитин, начальник департамента ML-разработки компании «Цельс», – о новых разработках для использования машинного обучения в медицине, подходах к работе к данными и развитии рынка средств анализа медицинских изображений.

Кроме того, у участников эксперимента отмечено улучшение показателей кровяного давления, внимательности и чувства равновесия.

В информационную систему Минздрава Тульской области добавлена речевая аналитика – инструмент анализа диалогов робота с абонентом («Робот-Абонент»). Это позволит сотрудникам ведомства в автоматизированном режиме оценивать эффективность работы контакт-центра, выявлять частотные и критичные темы обращений граждан по номеру 122, а также проводить мониторинг, обнаруживать проблемы и оптимизировать процесс обслуживания пациентов.

Клинический роддом №3 Владивостока внедрил систему непрерывного мониторинга климатического режима с помощью IoT-решения «Цельсиум» компании МТС. Датчики будут установлены во всех помещениях медицинского учреждения, где необходимо поддерживать определенный температурный режим для хранения лекарственных препаратов.

Система машинного обучения оказалась эффективным инструментом в оценке риска развития рака желудка по стандартным вводным клиническим данным

Александр Гусев, директор по развитию системы Webiomed, — о развитии платформы, использующей искусственный интеллект как для поддержки принятия врачебных решений, так и для решения управленческих аналитических задач.

Исследователи, которым удалось отследить соответствующие изменения алгоритмическим путем, полагают, что при обнаружении таких признаков, в том числе, при помощи инструментов на базе машинного обучения, можно будет принять меры.

Номинант на премию Data Award 2022 Евгений Никитин, начальник департамента ML-разработки компании «Цельс», — о том, как формировался конвейер, позволяющий учить модели только на «уверенных» медицинских данных.

Домашние тренировки с контролем физической активности с помощью портативных электронных устройств могут использоваться в качестве эффективного дополнения стандартным реабилитационным мероприятиям

Многопрофильный медицинский центр АО «Медицина» (клиника академика Ройтберга) завершил проект по внедрению CRM-системы Creatio. Решение позволило автоматизировать процессы продаж, управлять коммуникациями отдела продаж с клиентами из единого окна и отслеживать их влияние на коммерческую эффективность.

Открытие новых подтипов РС позволит сформировать персонализированный подход к каждому пациенту, включая изучение особенностей течения заболевания и прогнозирование реакции на лечение

Система машинного обучения показала эффективность в оценке риска развития рака желудка по стандартным вводным клиническим данным