Поиск

Функциональные возможности Централизованный сбор обезличенных медицинских данных из электронных медицинских карт (ЭМК) Автоматическое объединение различных эпизодов в единый цифровой профиль пациента Автоматическое извлечение признаков из неструктурированных медицинских записей Выявление ошибок в данных, обнаружение и исключение дублей Формирование структурированных наборов данных под требования заказчика Анализ собранных наборов данных реальной клинической практики (RWD)

Сервис Webiomed.DataSet позволяет автоматизировать обработку из самых разнообразных источников обезличенные медицинских данных, накапливать на их основе цифровой профиль пациента и формировать наборы данных для машинного обучения. Возможности системы: Регистрация социальных данных Регистрация случаев оказания медицинской помощи Регистрация любых медицинских документов Автоматическое извлечение признаков с помощью сервиса Webiomed.NLP Автоматическая очистка и подготовка данных для машинного обучения

Cервис для автоматического защищенного обмена данными между медицинскими информационными системами и платформой Webiomed. Функциональные возможности: Обезличивание данных ЭМК, включая неструктурированные текстовые записи Конвертация любых форматов и способов ведения ЭМК в единый формат, необходимый для работы Webiomed Анализ и конвертация федеральных СЭМДов Возможность забирать данные из МИС МО, региональных и федеральных государственных информационной систем в сфере здравоохранения, интеграционных шлюзов, платформ сбора и хранения персональных медицинских данных Гибкая настройка, управление нагрузкой на сервера МИС Поддержка как централизованной, так и децентрализованной архитектуры ведения ЭМК Возможность работы в защищенных цифровых контурах на отечественном программном и аппаратном обеспечении Автоматическая отправка данных в Webiomed, включая отслеживание новых записей и изменений данных

Для нашей системы мы создаем различные модели на основе машинного обучения. Главное – это предиктивная аналитика, которая позволяет системе предсказать возможные события со здоровьем пациента. Но нам также нужны модели извлечения признаков из текстовых записей и модели для выявления подозрений на заболевания

Управленческая аналитика, построенная на данных реальной клинической практики (RWD) из электронных медицинских карт (ЭМК) и сформированных с помощью ИИ цифровых профилях пациентов. Функциональные возможности Аналитика по зарегистрированным заболеваниям Аналитика по распространенности факторов риска Аналитика о распределении пациентов по группам риска Поддержка ключевых нозологических групп: сердечно-сосудистые заболевания, сахарный диабет, легочные заболевания, COVID-19, акушерские и гинекологические заболевания, наркологические заболевания

Функциональные возможности Автоматическое извлечение информации из неструктурированных медицинских записей Автоматический поиск и удаление ошибочных записей и выбросов Возможность автономного использования продукта, в т.ч. встраиванием в сторонние решения Извлечение объективных данных, симптомов из жалоб, признаков из врачебных осмотров и протоколов инструментальных исследований, результатов лабораторной диагностики, данных о назначенных лекарствах и т.д.