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».
