«РТ МИС» и «К-Скай» запускают умную платформу для здравоохранения
Лидер российского рынка медицинских информационных систем «РТ Медицинские информационные системы» («РТ МИС», входит в группу компаний «Ростелеком») и резидент Фонда «Сколково», компания «К-Скай», подписали соглашение о сотрудничестве в сфере искусственного интеллекта.
Стороны договорились о технологическом партнерстве и выполнили бесшовную интеграцию единой цифровой платформы (ЕЦП. МИС) от «РТ МИС» и платформы прогнозной аналитики и управления рисками Webiomed от «К-Скай». Взаимодействие двух программных продуктов основано на автоматическом защищенном анализе обезличенных медицинских данных, которые накапливаются в ЕЦП.МИС, с помощью алгоритмов и моделей машинного обучения, встроенных в платформу Webiomed.
Генеральный директор «РТ МИС» Сергей Метелев:
«В настоящее время мы запустили первый пилотный совместный проект в Республике Карелия при поддержке правительства и министерства здравоохранения региона. Начала работу специальная проектная группа, собранная из представителей медицинского профессионального сообщества, руководителей в сфере здравоохранения и экспертов компаний-разработчиков»
В настоящее время идет подготовка к созданию в Петрозаводске центра по мониторингу состояния здоровья граждан с сердечно-сосудистыми заболеваниями, базирующегося на технологиях искусственного интеллекта и взаимодействии цифровых платформ. В случае успеха аналогичное решение станет доступно другим партнерам «РТ МИС», а это 2 тыс. медицинских организаций в 35 субъектах РФ.
Генеральный директор проекта Webiomed Роман Новицкий:
«Интеграция позволяет выявлять факторы риска и подозрения на заболевания на ранней стадии, осуществлять комплексную оценку состояния здоровья человека, а также прогнозировать возможные осложнения и формировать персональные рекомендации для пациентов и специалистов. Благодаря этому мы планируем сократить врачебные ошибки и временные затраты сотрудников на анализ медицинских данных».
Технологическое партнерство дает возможность сформировать централизованную систему обезличенных цифровых паспортов здоровья пациентов для создания региональных центров управления данными о состоянии здоровья граждан, входящих в группы риска, популяционного прогнозирования развития заболеваемости и поддержки принятия управленческих решений. Это обеспечит высокую эффективность организации медицинской помощи и позволит сократить заболеваемость, смертность и нагрузку на медицинские организации.
* * *
«РТ МИС» — поставщик высокотехнологичных информационных медицинских сервисов для государства, бизнеса и людей. Предприятие основано в 2019 году компаниями «РТ Лабс» (входит в группу компаний «Ростелеком») и СВАН и объединяет команды, компетенции, ресурсы и продуктовую линейку учредителей. «РТ МИС» выступает одним из ключевых участников формирования Единого цифрового контура в сфере здравоохранения РФ. Продуктовые решения РТ МИС, ЕЦП. МИС и ЕЦП. ЛИС, входят в состав Единой цифровой платформы.
Единая цифровая платформа (ЕЦП) создана ООО «Цифровые медицинские сервисы» («Цифромед») на производственных площадках крупнейших отечественных разработчиков и является комплексным решением задач цифровизации медицинских организаций в рамках создания Единого цифрового контура в здравоохранении. ЕЦП обеспечивает бесшовную интеграцию между отраслевыми решениями, входящими в ее состав, и создает необходимые условия для последовательного развития ЕГИСЗ.
* * *
«Цифромед» — дочерняя структура АО «РТ Лабс» (входит в группу компаний «Ростелеком») и ООО «Национальный Центр Информатизации» (НЦИ, входит в Госкорпорацию «Ростех»). Основная задача компании — рыночная экспертиза и объединение высокотехнологичных решений в сфере цифровизации здравоохранения.
* * *
Компания «К-Скай» — резидент Инновационного центра «Сколково», разработчик платформы прогнозной аналитики и управления рисками в здравоохранении на основе машинного обучения Webiomed.
Webiomed — первая в России система искусственного интеллекта, зарегистрированная Росздравнадзором как программное медицинское изделие.
Система предназначена для автоматического анализа обезличенных медицинских данных с целью прогнозирования возможного развития заболеваний и их осложнений на персональном и популяционном уровне. При создании системы активно используются технологии искусственного интеллекта, включая NLP и машинное обучение.