Создание платформы прогнозной аналитики Webiomed Создание платформы прогнозной аналитики Webiomed

Создание платформы прогнозной аналитики Webiomed

Проект: негосударственная разработка платформы аналитики и управления рисками на основе искусственного интеллекта, предназначена для автоматического анализа обезличенных медицинских данных с целью прогнозирования возможного развития заболеваний и их осложнений на персональном и массовом уровне. 

Идея проекта состоит в предоставлении медицинским организациям инструмента автоматической аналитики, которая может взять на себя задачи точного персонального и популяционного управления рисками здоровья и тем самым повысить эффективность профилактической медицины. Применение этого инструмента может привести к сокращению заболеваемости и смертности за счет ранней диагностики заболеваний, уменьшает затраты на здравоохранение.

Разработчик: компания «К-Скай». Идея стартапа принадлежит разработчику, поэтому заказчика у проекта не было.

Сфера деятельности: ИТ в здравоохранении.

Модель деятельности: B2G, B2B.

Команда проекта: 46 сотрудников, в том числе шесть медицинских экспертов с кандидатскими и докторскими степенями.

Сроки реализации проекта: проект реализуется с 2018 года.

Основные стейкхолдеры: частные и государственные медицинские организации, фармацевтические компании, научно-исследовательские организации.


Бюджет

Изначально основатели вложили в 2018–2019 г. собственные средства в размере 20 млн рублей. В 2020 году привлечены частные инвестиции в размере 130 млн рублей.


Цели и задачи проекта

Возможность сокращения заболеваемости и смертности за счет аналитики медицинских данных и искусственного интеллекта. Автоматические системы анализируют информацию о медицинских картах, сценариях развития заболеваний и их распространения в обществе, а затем создают рекомендации для медиков. 

Проект решает следующие задачи:

► поддержка принятия врачебных решений;

► автоматический анализ обезличенной электронной медицинской карты;

► выявление подозрений на пропущенные врачом заболевания;

► выявление факторов риска;

► прогнозирование возможных негативных событий в здоровье пациента, включая обострение имеющихся заболеваний, госпитализацию или смерть;

► комплексная оценка риска пациента;

► персональные клинические рекомендации для врача и пациента.


Нормативно-правовая база

► Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».

► Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных».

► Федеральный закон от 21.11.2011 № 323-ФЗ «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации».

► Постановление Правительства РФ от 27.12.2012 № 1416 «Об утверждении Правил государственной регистрации медицинских изделий».

► Приказ ФСТЭК от 11.02.2013 № 17 «Об утверждении Требований о защите информации, не составляющей государственную тайну, содержащейся в государственных информационных системах».

► Приказ ФСТЭК от 18.02.2013 № 21 «Об утверждении Состава и содержания организационных и технических мер по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных».

► Решение совета ЕЭК от 12.02.2016 № 46 «О Правилах регистрации и экспертизы безопасности, качества и эффективности медицинских изделий [на территории ЕАЭС]».

► Постановление Правительства РФ от 12.04.2018 № 447 «Об утверждении Правил взаимодействия иных информационных систем, предназначенных для сбора, хранения, обработки и предоставления информации, касающейся деятельности медицинских организаций и предоставляемых ими услуг, с информационными системами в сфере здравоохранения и медицинскими организациями».

► Приказ Минцифры РФ от 21.02.2019 № 62 «Об утверждении Административного регламента предоставления Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации государственной услуги по формированию и ведению единого реестра российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных и единого реестра евразийских программ для электронных вычислительных машин и баз данных».


Реализация

К платформе подключено более 100 медицинских организаций, государственных и частных, использующих разные информационные системы. «К-Скай» дорабатывает Webiomed, компания-разработчик МИС дорабатывает свою систему, чтобы появилась возможность обмена данными через программный интерфейс (API).

Весь информационный обмен осуществляется автоматически, без участия врача. 

Медицинская информационная система медицинской организации интегрируется с платформой, передает туда на анализ обезличенные данные. Когда пациент приходит на прием, платформа Webiomed добавляет информацию о нем и обновляет прогноз. ИИ анализирует загруженные данные. На платформе предусмотрены технические способы дедукции аномалий (например, при каждом осмотре появляется одна и та же запись), выявления ошибок, несостыковок и грубых фальсификаций.


Трудности и риски

► недоверие со стороны врачей и руководителей в сфере здравоохранения к технологиям искусственного интеллекта;

► страх перед участием в проектах по обработке обезличенных медицинских данных; 

► невозможность проверки достоверности данных, которые вносятся в медкарты.


Техническая часть

Вид продукта: платформа, онлайн-сервис. 

Webiomed — первое зарегистрированное в России в качестве медицинского изделия программное обеспечение (ПО) с технологиями ИИ. Webiomed анализирует разнообразные данные о состоянии здоровья пациента с помощью интеллектуальных методов обработки больших данных, таких как машинное обучение, NLP-технологии, прогнозное моделирование и т. д. Сервисы Webiomed могут встраиваться в любые медицинские информационные системы и ПО для здравоохранения, в приложения для поддержки здорового образа жизни, использоваться в телемедицине и т. д.

Технологии: искусственный интеллект (ИИ), NLP, большие данные, машинное обучение (ML), прогнозные модели, бизнес-аналитика (BI).

Особенности лицензирования: продукт продвигается по модели freemium, также возможно использование по модели SaaS, свободные лицензии.

Сбор, хранение и защита данных пациентов: платформа размещена в защищенном федеральном ЦОДе, соблюдаются все необходимые технические меры защиты информации. Инсталляция платформы аттестована на соответствие требованиям, предъявляемым к государственным информационным системам второго класса защищенности (K2) и информационным системам персональных данных второго уровня защищенности (У32). Информация загружается на платформу строго в обезличенном виде.

Использовалось только российское общесистемное программное обеспечение и СУБД.

Результаты и перспективы

► сокращение затрат на оказание медицинской помощи за счет предупреждения заболеваемости и смертности;

► экономия времени врача: врач в 10 раз быстрее обрабатывает электронную медицинскую карту (ЭМК);

► сокращение числа врачебных ошибок в части применения клинических рекомендаций (на 15% меньше ошибок в определении врачами группы здоровья);

► анализ данных из ЭМК после подведения итогов диспансеризации позволяет выявить существенные факторы риска и высокую вероятность развития сердечно-сосудистых заболеваний дополнительно у 45% пациентов, прошедших диспансеризацию.

По результатам работы за 2021 год проект получил признание на федеральном уровне здравоохранения. В частности, проект занял первое место в рейтинге ИИ-стартапов в здравоохранении, а платформа стала первой системой, подключенной к ЕГИСЗ. В системе уже обработаны данные более 3 млн пациентов. По результатам работы подготовлено множество научных публикаций, платформу неоднократно упоминали в СМИ.

Платформа Webiomed может быть внедрена не только на уровне отдельных медицинских организаций, но и на уровне субъекта РФ или крупной сети медицинских организаций.