«К-СКАЙ» — резидент «Сколково», разработавший платформу Webiomed. Это первая зарегистрированная Росздравнадзором система искусственного интеллекта, способная прогнозировать развитие заболеваний на основе анализа медицинских данных пациентов. Достижения в области ИИ были объединены в единую платформу, благодаря которой качество прогнозной аналитики в медицине выходит на кардинально новый уровень.
О проекте
Проект Webiomed был запущен в конце 2018 года. Сооснователи проекта Роман Новицкий и Александр Гусев долгое время занимались цифровой медициной и находились в поиске новых ниш и технологий. Прогнозная аналитика с использованием ИИ была малоизученным и перспективным направлением, поэтому было решено сфокусироваться именно на нем. На тот момент подобные технологии только начинали развиваться в США, в России же прогнозной аналитики на базе ИИ в медицине не было.
Александр Гусев, директор по развитию Webiomed: «В медтехе важно не изобретать колесо, а смотреть, что делают другие. Это нужно, чтобы понять реальные потребности и перспективы. Наша идея изначально была следующая: создать систему анализа больших данных с помощью ИИ для того, чтобы предсказывать, что может произойти с пациентом в будущем. На основе этой идеи мы стали создавать платформу Webiomed. Первым компонентом платформы стала система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) Webiomed.DHRA. Далее мы добавили второй компонент — это сервис для извлечения данных из неструктурированных медицинских записей Webiomed.NLP. Третьим по счету продуктом стала управленческая аналитика для поддержки принятия управленческих решений. Это было важно для главных врачей и владельцев клиник».
Что делает платформа
Платформа Webiomed обрабатывает все имеющиеся медицинские данные о человеке, куда входят результаты анализов и обследований за все годы жизни, а также хронология течения болезней. Далее искусственный интеллект оценивает неклинические показатели: наследственность, вредные привычки, образ жизни и прочие социальные факторы.
Webiomed может обнаружить патологии на ранних стадиях, а также следить за показателями здоровья человека с целью предупреждения врача о начале развития болезней. Искусственный интеллект формирует единый цифровой профиль пациента. В нем не только фиксируется состояние его здоровья в конкретный момент, но и указываются факторы риска развития хронических неинфекционных заболеваний. Система способна просчитывать все возможные негативные события, включая различные обострения, госпитализацию или даже смерть.
На текущий момент платформа способна проводить глубокий анализ 50 наиболее распространенных заболеваний, оценивая состояние пациента по более чем 3000 признакам. Для оценки рисков и выявления подозрений на развитие заболевания Webiomed использует 40 диагностических моделей и алгоритмов машинного обучения.
Александр Гусев, директор по развитию Webiomed: «По итогам 2023 года 28 регионов РФ закупили Webiomed, что позволило компании стать абсолютным лидером среди всех поставщиков ИИ-систем для здравоохранения. На данный момент свыше 2 тысяч медицинских организаций и около 50 тысяч врачей получили доступ к инструментам прогнозной аналитики. С помощью платформы Webiomed было проанализировано более 300 млн медицинских записей. Сформированы цифровые профили, которые в настоящее время насчитывают свыше 8 млрд машиночитаемых признаков — это те данные, которые используются системой для оценки риска и прогнозирования состояния здоровья пациентов».
Как Webiomed собирает данные
Сведения для анализа берутся из электронных медицинских карт. Медкарты — это преимущественно неструктурированный способ хранения записей, поэтому для качественного анализа ИИ необходимо решить целый ряд задач. Данные нужно не просто собрать, а извлечь из них информацию в машиночитаемом формате. Этим занимается технология Natural Languages Processing. Webiomed.NLP обеспечивает извлечение и адаптацию данных для моделей машинного обучения, которые занимаются дальнейшей обработкой.
Любые записи состоят из чисел и слов. Ими наполнены протоколы осмотра, выписные эпикризы, инструментальные исследования и т. д. Из этого огромного массива информации система выделяет данные, соответствующие исходным признакам. Это могут быть бинарные признаки, например курение или прием различных препаратов. К числовым признакам относят температуру, антропометрические данные или лабораторные показатели. К текстовым — описание симптомов и прочие заметки, касающиеся клинических и неклинических нюансов. На выходе ИИ выдает структурированную информацию, которая затем будет внесена в единую базу данных.
Как это помогает врачам
Представители компании отмечают, что, по результатам независимых исследований, применение платформы позволяет в 10 раз сократить время обработки медицинских данных на врачебном приеме, на 15% сократить врачебные ошибки при оценке здоровья и постановке диагнозов, на 34% увеличить выявляемость пациентов высокого риска. Webiomed — это одна из немногих компаний в мире в своем профиле, которая базируется не в США, поэтому по праву считается уникальной для целого региона.
Александр Гусев, директор по развитию Webiomed: «В России у Webiomed нет аналогов, если рассматривать комплекс решений, который есть у нас. Это анализ Big Data, NLP, СППВР и управленческая аналитика. Признанным лидером рынка в данном направлении является американская компания KenSci (США), которая пока обгоняет нас по выручке и объему накопленной базы данных. При этом мы лучше в плане соблюдения нормативных требований, а также имеем больше наработок по части моделей машинного обучения и научных исследований».
Несмотря на высочайшее качество аналитики, на данном этапе развития искусственный интеллект не заменит врача. При этом технологии Webiomed позволяют существенно повысить эффективности медработников. На плечи ИИ ложится рутинный анализ данных, а у врачей появляется возможность уделять больше времени пациенту и сконцентрироваться на более сложных задачах при диагностике и лечении.