Стартап Lissa Health разработал персонального «цифрового двойника» здоровья на основе технологий искусственного интеллекта. Платформа анализирует не отдельные разрозненные анализы, а всю совокупность данных медицинской истории. Включая лабораторные исследования, диагнозы, заключения, принимаемые лекарства, симптомы и даже информацию с фитнес-трекеров, сообщили в пресс-службе Платформы Национальной технологической инициативы (НТИ).
Платформа «человеко-ориентирована» и не привязана к конкретной клинике или медицинской информационной системе (МИС). Для обучения моделей нейросетей команда стартапа собрала датасет из более чем 500 реальных медицинских документов. Приложение представляет собой полноценную экосистему, где пациент и врач работают в едином информационном поле. Ключевое отличие проекта от простого хранилища документов — в создании целостной картины здоровья пациента. ИИ анализирует всю доступную информацию о здоровье человека, включая анализы, заключения, протоколы операций, истории болезней и голосовые жалобы. Это позволяет выявлять неочевидные связи.
«Мы разрабатываем двустороннюю экосистему, которую связывает цифровой двойник здоровья человека. Не просто храним информацию, а и анализируем результаты (вытаскиваем биомаркеры и другие данные) создаем динамическую модель здоровья. Получается больше, чем оцифрованная медкарта — постоянно обновляемая информация для контроля состояния здоровья. Пациент имеет AI-ассистента для управления здоровьем, а врач — набор профессиональных инструментов, от опросника пациента до синтеза историй болезни по аудиодиалогу», — рассказал лидер стартапа Руслан Макаров.
Все выводы ИИ сопровождаются подробными объяснениями, на какой информации основаны, что критически важно для формирования доверия, отмечают авторы проекта. Например, чтобы извлечь и структурировать данные из PDF-файла с несколькими анализами или со снимка заключения на иностранном языке, система пропускает документ через алгоритмический конвейер из нескольких нейросетей и OCR-решений.
Цель проекта — стать персональным ассистентом для врача и пациента, без участия в корпоративных или государственных системах. По оценкам авторов, таких платформ в России на данный момент нет.
«ИИ-технологии развиваются и устаревают очень быстро. Большие компании не всегда успевают оперативно их обновлять. Мы - небольшой стартап с сильной технологической экспертизой. Стремимся с помощью передовых ИИ-технологий (CV+OCR+NLP, STT+LLM, XAI) снять с врачей рутинную нагрузку как минимум до 40-50%. А также снизить вероятность ошибок при принятии решений благодаря нашим решениям на основе нейросетевых технологий», — добавили авторы.
Уровень технологической готовности проекта — TRL-4. Проходят пилотные тестирования при участии врачей. Во 2-ой городской больнице Томска этим занимается член команды, студент 6 курса СибГМУ Игорь Мункуев. Создан функциональный прототип (MVP) в виде веб-приложения: зарегистрировано более 300 пользователей, которые загрузили и обработали около 1 тысячи медицинских документов. Стартап получил аккредитацию Минцифры России как IT-компания. К концу года, после расширенной клинической апробации, команда планирует достичь уровня TRL-5.
Проект участвует в акселерационной программе федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства (ПУТП)» (ФП Технологии). Оператором акселерационных программ проекта выступает Платформа Национальной технологической инициативы (Платформа НТИ). Также проект был представлен на конференции «ИЦ Хелснет».
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
