6 февраля на площадке ИТМ ИИ пройдет тематический круглый стол, на котором выступит директор по развитию платформы прогнозной аналитики Webiomed, эксперт по искусственному интеллекту ЦНИИОИЗ Минздрава России Александр Владимирович Гусев. Он представит доклад «Практический опыт внедрения СППВР для анализа ЭМК на основе искусственного интеллекта в субъектах РФ. Эффективность».

В настоящее время платформа Webiomed используется в 41 субъекте. С системой поддержки принятия врачебных решений, являющейся основным прикладным продуктом платформы, работает свыше 50 тыс. врачей. В докладе будет представлен обобщенный анализ реализованных командой Webiomed проектов. В частности, будет дано сравнение подключения к платформе по модели SaaS и установки в региональную инфраструктуру, сравнение режима интеграции с полным анализом ИЭМК и анализом только структурированных электронных медицинских документов (СЭМД). Разработчики платформы поделятся мнением относительно дальнейшего повышения эффективности применения технологий ИИ в практическом здравоохранении.

На пленарном заседании конференции ИТМ ИИ, которое пройдет 6 февраля, выступит директор ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ» Юрий Александрович Васильев.

В докладе будут подвелены итоги развития ИИ в лучевой диагностике на примере Центра диагностики и телемедицины ДЗМ, представлены этапы эволюции МосМедИИ, дана статистика применения — в разрезе по субъектам, проанализированы формы масштабирования сервисов платформы МосМедИИ и допустимые сценарии их применения.

В первый день работы ИТМ ИИ в рамках секционного заседания выступит генеральный директор ООО «РЛС-Патент» Геннадий Леонидович Вышковский с докладом «Вариант внедрения СППВР «РЛС^® Диагностика медикаментозной терапии» v.1.1 в лечебный процесс».

Слушателям будет предложен существующий вариант внедрения системы «РЛС^® Диагностика медикаментозной терапии» и способ формирования клинического профиля пациента с помощью приложения «ЕМИАС ИНФО» и приложения «РЛС^® КП», а также его передачи в качестве запроса в функциональный модуль «РЛС^® Диагностика медикаментозной терапии». Наглядный пример использования модуля для предсказаний рисков неблагоприятных побочных реакций организма на предложенное врачом медикаментозное назначение для конкретного пациента будет показан в видеоролике.

Как показал опрос врачей, 80% согласны с тем, что система «Диагностика медикаментозной терапии» может быть внедрена на рабочих местах врачей в составе медицинских информационных систем для уменьшения неблагоприятных побочных реакций с учетом состояния конкретного пациента.

В этом году конференция ИТМ ИИ будет проходить в технопарке «Калибр» на ул. Годовикова, 9 (г. Москва). Подробная инструкция, как найти конференц-зал «Этаж», размещена на нашем сайте.

Также доступен видеопутеводитель.

Для тех, кто не сможет присоединиться к форуму лично, будет вестись онлайн-трансляции. Для удобства пользователей все ссылки доступны в разделе Программа на сайте конференции — выбирайте нужную и подключайтесь!

До встречи на ИТМ ИИ!

7 февраля в рамках пленарного заседания на площадке ИТМ ИИ выступит руководитель отдела цифровой трансформации — врач-эндокринолог, научный сотрудник отделения патологии околощитовидных желез и нарушений минерального обмена ФГБУ «НМИЦ эндокринологии» Минздрава России Елена Владимировна Ковалева. Тема ее выступления: «Единое хранилище структурированных данных — основа научных исследований». В докладе будет представлено разрабатываемое в НМИЦ эндокринологии программное обеспечение «Эндокринологическая научная информационно-аналитическая система (ЭНИАС)».

Только 0,5% сотрудников клиник при работе с рутинными немедицинскими задачами используют ИИ, показал опрос компании Mislab^*. Пока модели для поиска патологий и новых лекарств только внедряются, ИИ уже может взять на себя большинство повторяющихся задач, с которыми имеют дело сотрудники медицинских организаций, уверены в Mislab.

Так, ИИ-решения позволяют распознавать бумажные документы (направление 057/у или стопку бумаг из другой клиники), переводить, превращать беседу в структурированный протокол, объяснять пациентам, как доехать до клиники и сколько стоит консультация, анализ и пр. Это экономит до 40% рабочего времени каждый день.

^* Интернет-опрос проводился среди врачей, сотрудников клиник разной формы собственности. В нем приняли участие 1850 человек.

6 февраля на площадке ИТМ ИИ в секции «ИИ и СППВР в обработке медицинских изображений. Системы компьютерного зрения» директор по продажам и развитию компании «Платформа Третье мнение» Андрей Константинович Поваренкин презентует экосистему и платформенный подход и коснется темы достижения целей национального проекта «Продолжительная и активная жизнь». В частности, в докладе будет показано, на какие показатели национального проекта можно повлиять благодаря использованию сервисов на базе ИИ. Спикер уделит внимание нюансам обучения врачей, роли ИИ в рабочем процессе врача-рентгенолога, перспективам и ограничениям.

6 февраля в рамках круглого стола на площадке ИТМ ИИ (зал «Этаж») технический директор компании «Цельс» Евгений Дмитриевич Никитин подведет итоги прошлого года и опишет тренды, которые наблюдались в машинном обучении в медицине.

2024 год стал еще одним годом бурного развития ИИ в медицине — но какие технологии действительно внедряются, а какие остаются лишь в заголовках новостей? Ответ на этот вопрос будет представлен в докладе. Спикер проанализирует, как используются большие языковые модели (LLM) в клинической практике, где они уже показывают свою эффективность, а где — остаются только экспериментами, а также расскажет о новых исследованиях в медицинском ИИ, влиянии регуляторных изменений и приведет реальные кейсы применения ML в здравоохранении.

Компания «СберМедИИ» (входит в индустрию здоровья Сбера), участник выставки ИТМ ИИ 2025, реализует проекты по пилотированию и внедрению сервисов ИИ для здравоохранения в более чем 70 регионах страны. Среди них система поддержки принятия врачебных решений для лучевой диагностики — «КТ головного мозга».

Сервис автоматически определяет наличие признаков ишемического инсульта и внутричерепных кровоизлияний, выделяет участки патологии цветным контуром, рассчитывает общий объем поражения головного мозга и балл по шкале «ASPECTS», готовит предварительное рентгенологическое заключение.

В 2024 году компания СберМедИИ получила регистрационное удостоверение (РУ от 16.04.2024 № РЗН 2024/22413) на сервис «КТ головного мозга». Этот алгоритм стал участником московского эксперимента по применению компьютерного зрения в лучевой диагностике.

«КТ головного мозга» является частью комплексного решения для помощи пациентам с подозрением на инсульт «УДАР». Оно обеспечивает непрерывное сопровождение и максимально быструю маршрутизацию пациента с инсультом от момента вызова скорой медицинской помощи до проведения необходимого лечения. Синергетический эффект достигается благодаря работе круглосуточной дежурной службы, состоящей из врачей-неврологов регионального сосудистого центра, использованию телемедицины в формате «врач-врач» и технологий искусственного интеллекта.

«УДАР» прошел успешное пилотирование в Новосибирской области и Приморском крае. В конце прошлого года в Приморье перешли к промышленной эксплуатации Центра управления госпитализацией пациентов с инсультами, развернули проект на весь регион и подключили к работе все ПСО и РСЦ. Регион стал финалистом премии «Лидеры ИИ» за успешное внедрение ИИ с проектом Центра «УДАР».

7 февраля на площадке ИТМ ИИ пройдет круглый стол «Применение больших языковых моделей в медицине». В нем примет участие руководитель проектов компании МИСЛАБ Полина Михайловна Сухарникова.

ИИ неизбежно войдет в медицину, как вошли компьютеры, смартфоны и техника для диагностики. И сейчас — самое время научиться использовать эти инструменты и получить преимущества первопроходца. За плечами специалистов компании «Мислаб» — 15 лет в медицине и пять лет разработки ИИ-решений. Вдокладе будут представлены примеры успешного внедрения ИИ-сервисов в России и за рубежом.

В первый день работы ИТМ ИИ в рамках секционного заседания будет представлен опыт практического применения искусственного интеллекта в распознавании злокачественных новообразований кожи на примере СППВР «ПроРодинки». В докладе анализируются различные аналитические, статистические и социальные аспекты использования приложений и продуктов «ПроРодинки» на протяжении пяти лет. Доклад даст ответы на вопросы: «Молодеет ли меланома? Можно ли увеличить активное выявление меланомы с помощью искусственного интеллекта? Где наиболее востребованы методы дистанционной диагностики новообразований? Какая часть пациентов с подозрением на ЗНО обращаются к онкологу?»

Содокладчики: генеральный директор компании «АИМЕД» Вениамин Иосифович Дардык, главный врач ГАУЗ Оренбургский областной клинический онкологический диспансер, доцент кафедры онкологии Оренбургского государственного медицинского университета Лев Александрович Кудяков и начальник Центра мониторинга скрининговых программ Оренбургской области, врач-онколог/акушер-гинеколог Полина Ишхановна Хилимончик.

7 февраля, во второй день ИТМ ИИ состоится пленарное заседание «Применение сервисов на основе технологий искусственного интеллекта в медицинской практике». Модератор — председатель Научного совета Российской ассоциации искусственного интеллекта, заведующий отделом интеллектуальных систем поддержки принятия решений ФИЦ «Информатика и управление» РАН, д.м.н., профессор Борис Аркадьевич Кобринский. Он выступит с докладом «Ситуационное управление в медико-технологическом процессе».

Метод ситуативного управления позволяет идентифицировать текущую ситуацию в условиях неполноты информации о состоянии и функционировании объекта. Многостадийный лечебно-диагностический процесс включает различные переходные состояния объекта (организма), характеризует его динамику. Ситуационное управление как один из подходов искусственного интеллекта может и должно использоваться на различных этапах медико-технологического процесса. Это выявление нечетких рисковых ситуаций, угрожающих развитием патологии, диагностика развившегося заболевания, включая анализ мониторируемых показателей в целях выявления предкритических состояний. Это выдача рекомендаций по воздействию на объект (организм человека) для перевода опасной ситуации в новую, более благоприятную форму.

6 февраля в рамках круглого стола ИТМ ИИ (секция «ИИ и СППВР в субъектах РФ. Опыт внедрения, комплексный подход, оценка эффективности, лучшие практики») генеральный директор СберМедИИ Дмитрий Валерьевич Домарев поделится опытом эффективного внедрения ИИ-решений в здравоохранение регионов и ИИ-трендами.

В частности, в докладе будет уделено внимание использованию ИИ:

• в обработке медицинских изображений и успешному кейсу Приморского края по внедрению ИИ-сервиса для визуальной диагностики «КТ головного мозга» в комплексное решение по маршрутизации пациентов с подозрением на инсульт «УДАР»;
• в обработке медицинских текстовых данных и цифровым помощникам «ТОП-3 диагноза» для помощи в постановке предварительных диагнозов по жалобам пациента и AIDA (AI Diagnostic Assistant), который позволяет получить второе независимое мнение по заключительному диагнозу на основании данных ЭМК пациента за два года.

Также в докладе будут освещены тренды и векторы дальнейшего развития, такие как анализ аудиоданных (AI-акустик) для получения медицинских показателей (голос может служить неинвазивным биомаркером заболевания), получение медицинских данных по датчикам пульсовой волны кожи (PPG) и развитие технологии фотоплетизмографии.

7 февраля на площадке ИТМ ИИ пройдет круглый стол «Применение больших языковых моделей в медицине» (зал «Этаж», начало в 13:00). Сомодератор круглого стола заместитель директора Института цифровой медицины ПМГМУ им. И.М. Сеченова, д.т.н., профессор Эдуард Николаевич Фартушный расскажет об эволюции LLM-моделей: от chat к предметным ассистентам и операторам решения специализированных задач, о том, как китайские модели подорвали гегемонию американских), а также об отечественных open source моделях (с полным доступом) высокого качества. Из доклада можно будет узнать, как запустить одну из таких моделей и как использовать на самом обычном ноутбуке). Докладчик представит опыт специалистов Института цифровой медицины.

В секции «ИИ и СППВР в кардиологии», которая пройдет в первый день конференции ИТМ ИИ, будет представлена «СППВР с ИИ для диспансерного наблюдения пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями». Медицинский директор «МедикБук» (Новосибирск) Ксения Сергеевна Астракова расскажет о профилактике инфарктов, инсультов и госпитализаций в реальной практике благодаря данному сервису.

СППВР с искусственным интеллектом MedicBK автоматизирует диспансерное наблюдение пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями, позволяет проводить оценку качества медицинской помощи на уровне участкового врача, медицинской организации, региона. Она помогает врачу на приеме, предоставляя заключение по обследованию и лечению пациента согласно клиническим рекомендациям. В докладе представлен успешный опыт применения СППВР в регионах РФ по улучшению качества оказываемой помощи, профилактике сердечно-сосудистых осложнений: инфарктов миокарда, инсультов, госпитализаций.

6 февраля на площадке ИТМ ИИ пройдет круглый стол по теме «Внедрение искусственного интеллекта и СППВР в систему оказания медицинской помощи субъектов Российской Федерации по направлениям медицинской помощи. Практические аспекты. Технологии. Эффективность. Ч.1» (зал «Этажи», начало 13:00). О системе искусственного интеллекта для анализа кардиологических исследований расскажет директор компании «Эрна» (Москва) Екатерина Алексеевна Кобякова.

Система ИИ в ЭКГ диагностике способна не только стать надежным помощником врача в формировании заключения, но и снизить количество врачебных ошибок за счет акцентирования внимания на патологии и снижении нагрузки на врача. Это несомненно сделает кардиологическую помощь более доступной и своевременной для большего количества пациентов. Внедрение ИИ в кардиологическую практику также позволит улучшить маршрутизацию пациентов и сделает возможным и информативным дистанционный мониторинг пациентов на дому.

7 февраля, во второй день конференции ИТМ ИИ состоится пленарное заседание «Применение сервисов на основе технологий искусственного интеллекта в медицинской практике». О том, как использовать систему поддержки принятия решений при лечении туберкулеза, расскажет заведующая кафедрой фтизиатрии и пульмонологии ФГБОУ ВО СамГМУ Минздрава России, д.м.н, профессор Елена Александровна Бородулина.

На этапе назначения схемы лечения больному туберкулезом при существующих режимах химиотерапии в современных условиях необходима помощь для принятия решения по набору противотуберкулезных препаратов. При этом необходимо учитывать множество факторов как со стороны пациента (наличие сопутствующей патологии, приверженность лечению, учет индивидуальных особенностей), так и данные лабораторной диагностики по наличию лекарственной устойчивости несколькими методами (бактериокопическими, молекулярно-генетическими и культуральными). Для принятия решения по уменьшению длительности лечения (короткие курсы лечения) и устранения нежелательных явлений при лечении туберкулеза сформирована база знаний, проведена генерация базы знания для управления процессом лечения больных туберкулезом легких, сочетающий онтолого-ориентированный подход, для формализации медицинских знаний и создания программных решателей с облачными технологиями поддержки принятия медицинских решений.

6 февраля в рамках конференции ИТМ ИИ будут представлены итоги пилотных проектов по повышению онконастороженности в регионах РФ «Анализ ЭМК с помощью ИИ». С докладом на эту тему выступит директор по развитию бизнеса «ТехЛАБ» (Санкт-Петербург) Артем Игоревич Магницкий.

Практика раннего выявления онкозаболеваний с каждым годом становится все более распространенной в России. Этому способствует массовое проведение диспансеризации населения, но главное — повышение онконастороженности врачей и пациентов на региональном уровне. Инструментом достижения этой цели становятся цифровые решения, которые сначала проводят автоматизированный анализ жалоб пациента и его структурированной медицинской документации, а затем сигнализируют врачу, если выявлены признаки наличия злокачественных новообразований. Один из таких инструментов — сервис Galenos.AI от IT-компании «ТехЛАБ».

В первый день работы конференции ИТМ ИИ (6 февраля) в рамках секционного заседания «Внедрение искусственного интеллекта в Систему оказания медицинской помощи субъектов РФ по направлениям медицинской помощи. Практические аспекты. Технологии. Эффективность. Часть 2» будет представлен расширенный Атлас медтех-решений и компетенций российских компаний в сфере здравоохранения.

Напомним, в прошлом году на ИТМ ИИ впервые был презентован Атлас, цель создания которого — упрощение поиска достоверной информации о соответствующих решениях и компетенциях российских разработчиков. Его расширенный вариант представит кандидат физ.-мат. наук, заместитель генерального директора по цифровому развитию ФГБУ «СЗОНКЦ им. Л.Г. Соколова ФМБА России», руководитель комитета РУССОФТ по медицинским технологиям МедТех (Санкт-Петербург) Геннадий Михайлович Орлов.

6 февраля. 16:00. Зал «Этажи».

6 февраля, в первый день конференции ИТМ ИИ состоится круглый стол «Внедрение ИИ и СППВР в систему оказания медицинской помощи субъектов РФ по направлениям медицинской помощи. Практические аспекты. Технологии. Эффективность. Ч.1». В нем примет участие заведующая лабораторией Дальневосточного федерального университета Карина Иосифовна Шахгельдян. Она расскажет о сервисе трехфазной оценки предтестовой вероятности обструктивного поражения коронарных артерий у больных острым коронарным синдромом без подъема сегмента ST.

Прогностические модели ОПКА разрабатывались методами машинного обучения (МО): многофакторной логистической регрессией (МЛР), случайным лесом (СЛ) и стохастическим градиентным бустингом (СГБ) и содержали наборы предикторов, выделенных при первичном врачебном осмотре в стационаре (первый сценарий прогноза), через один час наблюдения (второй сценарий) и спустя три часа (третий сценарий). Качество моделей оценивали по 6 метрикам. Степень влияния отдельных предикторов на конечную точку исследования определяли методом аддитивного объяснения Шепли (SHAP). Стратификация вероятности ОПКА выполнялась с выделением категорий низкого, среднего, высокого и очень высокого риска.

По результатам проведенной работы были выделены категории низкого, среднего, высокого и очень высокого риска ОПКА, цифровые диапазоны которых зависели от сценариев прогноза.