31.08.2021
Разработчик систем Искусственного Интеллекта Care Mentor AI примет участие в выставке ИТМ/Информационные технологии в медицине
Care Mentor AI — платформа нейросетевых сервисов для анализа результатов лучевых исследований. Технология с высокой точностью и скоростью помогает врачам-рентгенологам определять у пациентов признаки патологий: туберкулеза, пневмонии, рака, COVID-19 и других социально значимых патологий. Анализ и предоставление результата с помощью нейросетевых технологий Care Mentor AI происходит в медучреждениях в 5-10 раз быстрее, чем без их использования. Это кратно сокращает рутинную нагрузку врача, приоритезирует находки для его внимания, снижает риск врачебных ошибок.Решение бесшовно проходит интеграцию с ИТ-структурами Медицинских организаций, включая МИС и PACS и повышает качество и доступность медицинских услуг.
Система уже интегрирована в Московский Единый радиологический информационный сервис (ЕРИС) и работает с 400 медучреждениями г. Москвы, а также в референс-центр Ивановской области. Проведены также внедрения в частных клиниках, например, в АО "Медицина".
Подробнее о решении: https://carementor.ru/
Новости
Подписаться на новости
WEBIOMED в рамках выставки #ИТМ2021 покажет новые удобные системы поддержки решений, построенные на базе дружественного интерфейса и интегрального анализа медицинских данных.
WEBIOMED - платформа прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения.
В настоящий момент система поддерживает 40 заболеваний и уже используется в 10 субъектах РФ.
На выставке #ИТМ2021 разработчиком будут представлены адаптивные интерфейсы и настраиваемые дашборды, позволяющие максимально наглядно и удобно врачу и организатору здравоохранения получать необходимую информацию по различным типам запросов с широким выбором инструментов индивидуальной пользовательской настройки и интерактивными функциями.
Удобная и дружественная подача информации обеспечивает возможность максимальной помощи при оказании услуг, вывод только главных и срочных параметров, автоматическую обработку и мониторирование действий, проактивные функции и критические отклонения - все очень удобно и гибко , никакой лишней информации.
При этом сама система обрабатывает огромные массивы информации, консолидирует данные, формирует интерактивные системы поддержки, способные к самообучению и обеспечивает интеграцию с другими элементами цифровой экосистемы.
Используя модели машинного обучения, выявляет риски развития заболеваний, факторы, влияющие на это, а также подозрения на какие- то заболевания в будущем. В настоящее время система умеет прогнозировать риски по нескольким нозологиям: сердечно-сосудистые заболевания, сахарный диабет, пульмонология и ряд других. Уже сейчас система «знает» несколько десятков основных факторов риска этих заболеваний и их влияние на вероятность ухудшения здоровья. Например, модель оценивающая риск развития ретинопатии у пациентов с сахарным диабетом 2 типа, учитывает 16 признаков. Анализируются и раса, и пол, липиды, прием статинов, использование антикоагулянтов, наследственность по инфарктам и т.д.
МИС «Парус», как автоматизированный помощник для оценки риска развития сахарного диабета.
Проблема выявления состояния «преддиабета» стоит остро перед всем медицинским сообществом, так как своевременное выявление начала болезни, а, именно, купирование медикаментозной терапией, может существенно отодвинуть начало заболевания и повысить качество жизни пациента. В МИС «Парус» реализован интерактивный медицинский документ «Шкала FindRisk», с помощью которого оценивается общий балл и соответственно степень риска развития сахарного диабета. Исходя из полученной оценки, предусмотрено автоматическое создание направления на лабораторное исследование гликированного гемоглобина экспресс-методом. Медицинской информационной системой предусмотрена «подсказка» врачу-специалисту об уже зарегистрированном диагнозе диабета у пациента в прошлом, для оптимизации рабочего времени врача и используемого оборудования. Все результаты исследований на гликированный гемоглобин хранятся в МИС «Парус» в виде лабораторных заключений установленного образца, также возможно представление в виде электронной таблицы для удобства анализа данных. Анализ данных показал высокую научную значимость процесса автоматизации направлений на диагностику гликированного гемоглобина экспресс-методом, процент выявленного нарушения толерантности к глюкозе составил порядка 15-20% за месяц наблюдений от общего количества.
Опыт внедрения решения будет представлен Давыдовой Елизаветой Владимировной (НТЦ "МИК-ИНФОРМ") в рамках научной программы международного конгресса #ИТМ2021.
Также на выставке можно будет ознакомиться с полным спектром решений разработчика НТЦ "МИК-ИНФОРМ", имеющего многолетний положительный опыт внедрений в медицинских учреждения страны.
Опыт Республики Татарстан по автоматизированному выявлению заболеваний ССЗ на ранних стадиях в процессе диспансеризации будет представлен на #ИТМ2021.
Проект «Единый кардиолог Республики Татарстан» стартовал в 2017 году и на сегодняшний день объединяет 102 медицинские организации. Подключено к Системе более 200 аппаратов ЭКГ, 163 аппаратов холтеровского мониторирования ЭКГ и 78 аппаратов суточного мониторирования артериального давления. В Архиве ЭКГ содержится более 1,8 млн. исследований. В планах по развитию Системы в Республике Татарстан подключение всех лечебных учреждений и бригад службы скорой медицинской помощи.
За счет использования компактного набора диагностического оборудования, умещающегося в чемодане, интеграции с электронной медицинской картой пациента и региональной информационной системой удалось реализовать задачу непрерывного кардиомониторинга большей части населения республики в рамках плановой диспансеризации и значительно повысить эффективность оказания планового лечения.
Разработчик системы - компания "Телемедицинские информационные системы" представит на выставке свои решения, которые внедряются и в других регионах России, а также новые технологические подходы , позволяющие автоматизировать процессы обработки и анализа этих данных.