ИИ поможет выявить заболевания почек на ранней стадии

Логотип компании
18.01.2022
ИИ поможет выявить заболевания почек на ранней стадии
Платформа Webiomed анализирует данные электронной медицинской карты пациента, автоматически определяет факторы риска и предоставляет врачам действенные рекомендации.

Компании «АстраЗенека» и «К-Скай» (резидент "Сколково") подписали меморандум о совместной реализации проекта «Совершенствование диагностики хронической болезни почек путем разработки и внедрения системы поддержки врачебных решений».

Цель проекта - улучшение показателей выявляемости хронической болезни почек (ХБП) на ранних стадиях посредством анализа электронных медицинских карт с применением платформы искусственного интеллекта в здравоохранении Webiomed.

Платформа работает только с обезличенными медицинскими данными с целью прогнозирования возможного развития заболеваний и их осложнений как на персональном, так и популяционном уровнях. За два года эксплуатации системы проанализированы данные около 200 млн медицинских документов. Ежедневно сервис обрабатывает более 20 тыс. обращений.

Компании реализуют совместные проекты, начиная с 2020 года. В конце прошлого года были подведены итоги совместного исследования, в ходе которого изучены распространенность, тяжесть, результаты лечения и исходы пациентов с хронической болезнью почек на основе ретроспективного анализа данных рутинной клинической практики (RWD).

С использованием технологий машинного обучения был проведен анализ обезличенных медицинских данных с целью выявления взаимосвязи между отдельными фактами. Были проанализированы клинические и демографические характеристики, клинические исходы и текущие схемы лечения пациентов с ХБП.

Компании проведут масштабные ретроспективные исследования на основе анализа электронных медицинских карт пациентов с использованием моделей машинного обучения, валидированных на данных каждого региона.

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.

Похожие статьи