HealthNet - медицина и технологии

🏆🤖 Webiomed стали победителями премии AI AWARDS 2026 в номинации «ИИ для здравоохранения». Мы и так знали, что Webiomed крутые, но интересно то, что лауреатов выбирала нейросеть. AI AWARDS 2026 – ежегодная премия в области искусственного интеллекта для компаний, высших учебных заведений и федеральных органов власти, где уже второй год подряд номинантов оценивает не жюри, а алгоритмы. Так делать придумали в команде Билайн Big Data & AI, организатора мероприятия. Заместитель министра здравоохранения РФ Вадим Ваньков участвовал в церемонии и лично вручил награду директору по развитию Webiomed Александру Гусеву. ✨ Для определения победителей нейросеть оценивала информацию о компаниях и решениях, которые развивают и внедряют ИИ-технологии для повышения качества медицинской помощи, точности диагностики и эффективности работы системы здравоохранения. Учитывались данные из открытых источников, публичных статей и публикаций в соц.сетях, СМИ, Реестра российского ПО и других ресурсов, касающихся деятельности компаний. 💙В итоге было проанализировано 9,4 млрд русскоязычных публикаций в Telegram и MAX, 139 млн публикаций российских СМИ, 169 млн англоязычных материалов зарубежных медиа. 💙В результате анализа было выявлено более 4 млн публикаций по теме ИИ, которые и легли в основу датасета. 💙В выборку попало более 1000 российских компаний. Отметим, что Минздрав РФ вкладывает огромные усилия в развитие технологии ИИ. Из всех ФОИВов именно Минздрав победил в номинации «Вклад федерального органа исполнительной власти (ФОИВ) в развитие искусственного интеллекта». 👏🧡 Сердечно поздравляем наших дорогих коллег из @webiomed! #ИИ #ЭМК #цифроваямедицина

👀 🤖 Смотрите, какой интересный кейс у коллег из Lissa Health. Так что если вы делаете медтех-продукт с ИИ и не хотите идти по пути МИ — всегда есть варианты. Представители проекта есть у нас в чате, кстати. Поздравляем!

После тяжелых и продолжительных боёв с Росздравнадзором мы получили заключение, что Lissa Health не является медизделием и не подлежит обязательной регистрации. Это означает, что обычные пользователи и врачи могут использовать приложение без опасений нарушения закона. #legal

🧬 От списка генов до гипотезы: чем могут быть полезны базы данных и генные сети? ВЕБИНАР ПИШ НГУ🔬 При поддержке ИЦ "Хелснет" НТИ. После анализа омиксных данных у вас на руках оказывается список генов — но не всегда понятно, что с ним делать дальше и как превратить его в осмысленные выводы. 🗓 13 МАЯ 18:00 (НСК), 14:00 (МСК) - ВЕБИНАР «От списка генов до гипотезы: чем могут быть полезны базы данных и генные сети?» Этот вебинар для молодых учёных, магистрантов и начинающих биоинформатиков, работающих с омиксными данными и сталкивающихся с интерпретацией генов, обоснованием кандидатных генов и формулировкой гипотез, а также для тех, кто ищет системный и воспроизводимый подход к анализу данных. Подключайтесь к вебинару и разберитесь, как: • собрать «досье» на ген: функции, мутации, связь с заболеваниями🧬 • находить и использовать информацию в биологических базах данных • понимать взаимодействия гена и его биологический контекст • определять участие гена в биологических путях и генных сетях • превращать результаты анализа в научную гипотезу и наглядную визуализацию📊 Вебинар подготовлен при поддержке экспертов ИЦ Хелснет НТИ *На вебинаре обойдёмся без программирования и разберём универсальный алгоритм интерпретации на примере онкогена и RNA-seq данных. 👉 НАЖИМАЙТЕ СЮДА И РЕГИСТРИРУЙТЕСЬ. Сделайте шаг от списка генов к понятной биологии и готовым гипотезам✨

Друзья и коллеги!👋 Наш проект ИИ-решение для диагностики и профилактики ишемии нижних конечностей учсствует в конкурсе «ИИ-пионеры ждут инвестиций» (ОРГЗДРАВ 2026) 🎉 С 28 апреля по 6 мая проходит онлайн-голосование, по итогам которого проекты с наибольшей поддержкой проходят в следующий этап экспертного отбора. Будем очень благодарны за вашу поддержку: проголосуйте за наш проект по ссылке ниже👇 Ссылка скрыта (в конце описания нажмите на кнопку «Голосовать» ) Для нас это действительно важно! Спасибо за вашу поддержку!🤝 #Ангиолайф #Новости_Ангиолайф

💥 Ринат Гимадиев, генеральный директор «ЛАБХАБ», врач КЛД, заведующий клинико-диагностической лабораторией, научный сотрудник ГНЦ РФ ИМБП РАН – продемонстрировал возможности сервиса «ЛабЧекап», который позволяет с точностью до 97% предсказывать уровни ЛПНП, HbA1C, ферритина и других важных маркеров распространенных социально-значимых заболеваний на основе рутинных анализов диспансеризации, включая данные ОАК, глюкозы и общего холестерина. Система поддерживает около 30 прогнозных моделей, способных с помощью методов машинного обучения «вычислять» значения дорогостоящих показателей, необходимых для диагностики сердечной недостаточности, здоровья почек, системного воспаления и проч. Это открывает путь к эффективному «виртуальному дообследованию» и раннему выявлению хронических болезней без необходимости проведения дополнительных дорогих тестов. 🗯 Пилотное тестирование показало, что у 4% пациентов общий холестерин в норме, однако его «плохая» фракция уже повышена. То же самое по диабету: у 2,4% пациентов при нормальном уровне глюкозы гликированный гемоглобин оказался выше нормы. Было бы здорово всем этим людям для оценки рисков сразу выполнять тест на ЛПНП и HbA1C, но это увеличит нагрузку на бюджет ОМС. Мы делаем умный апгрейд рутинных лабораторных исследований, которые и так есть у всех на руках, и выявляем скрытые риски на доклинической стадии. Это оптимизирует расходы лаборатории, а внедрение в системы ОМС/ДМС позволит выявлять дополнительно миллионы пациентов с рисками хронических неинфекционных заболеваний, а также экономить до 7 млрд рублей в год. 💥 Наталья Подсосонная, заместитель директора Центра био- и медицинских технологий Сколтеха – представила проект NeurOmix – систему омиксной диагностики, предназначенную для скрининга ментального здоровья по липидому крови. ИИ-платформа анализирует совокупность молекулярных биомаркеров и находит специфичные корреляции, которые позволяют врачу увидеть скрытые биологические причины психоэмоциональных расстройств. Это обеспечивает переход от традиционного лечения симптомов и необоснованного назначения фармакотерапии к раннему выявлению и точной стратификации рисков психических заболеваний – как в рамках скрининга, так и у сотрудников, занятых на особо опасных производствах. 🗯 Омиксный подход еще никем не применялся в сфере психического здоровья. Сейчас мы работаем в первую очередь с большой психиатрией – это шизофрения, клиническая депрессия, биполярное расстройство, ПТСР, добавляем тревожные расстройства. Система позволяет детектировать эти состояния независимо от того, находится ли сейчас пациент в ремиссии, острой фазе или на фармакотерапии. В отличие от соматических заболеваний, сегодня не существует объективной лабораторной диагностики для оценки ментально-когнитивного здоровья – диагноз все еще устанавливается на основании беседы с врачом, психиатрических шкал и опросников. Это приводит к субъективации оценки тех или иных пограничных состояний, которую мы стремимся объективизировать. 📺 Видеозапись встречи: Ссылка скрыта 📈 Презентации спикеров: Ссылка скрыта Друзья, мы уже готовим следующую встречу клуба, где снова планируем поговорить о том, как цифровизация меняет возможности превентивной медицины – следите за анонсами! #ДК_ЦифроваяМедицина #invitro #диагностика #медтех #ИИ #цифроваямедицина #омиксныетехнологии

🧪💎 Как ИИ помогает «приручить» омиксные технологии, превращать цифры из бланка анализов в клинические решения, предсказывать риски болезней за 10 лет до появления симптомов и экономить системе ОМС до 7 млрд рублей в год? Подводим итоги клуба «Цифровая медицина», где обсуждали «умные» решения для лабдиагностики. Ведущие разработчики инновационных решений на стыке in vitro, ИИ и биотеха рассказали, как создавали и внедряли свои платформы в реальную клиническую практику, что из этого вышло, и как алгоритмы сегодня расширяют возможности просто «мокрой» лаборатории. Тема встречи оказалась крайне резонансной – оно и понятно, ведь около 70% клинических решений в наше время принимается именно на основе данных лабораторной диагностики, но при этом мы используем едва ли 5% той информации, которую научились извлекать «из пробирки». Все прочее – это наши неиспользованные возможности. Как раз о них мы и поговорили на клубе. 💥 Светлана Апполонова, к.х.н., руководитель Центра биофармацевтического анализа и метаболомных исследований Сеченовского Университета – представила платформу «МетабоСкан», которая определяет метаболический фенотип пациента – паттерн работы обмена веществ, объясняющий, почему стандартные рекомендации не для всех одинаково эффективны. Система анализирует более 220 метаболитов в крови, формируя на их основе «функциональные оси» и интегральные индексы здоровья, что позволяет врачу увидеть системные сбои в организме еще на доклинической стадии и сформировать персонализированный «коридор здоровья», а также мониторить отклик организма на терапию или изменение образа жизни в динамике. 🗯 Современная медицина устроена как айсберг – мы видим только верхушку, когда болезнь уже случилась, а 60-70% хронических заболеваний диагностируется, к сожалению, слишком поздно. Когда организм уже начинает кричать о помощи на языке, который мы до сих пор не понимали, у нас в запасе есть 5-10 лет, чтобы решить проблему на доклинической стадии. С помощью ИИ мы начинаем слышать этот крик и понимать этот язык. Казалось бы, сегодня у нас есть метаболомика, омиксные технологии обещали нам революцию в медицине, но, имея в арсенале около 1000 уже известных клинических биомаркеров, врач реально работает лишь с 10 из них. Лаборатория производит цифры, врач принимает решения, между ними – пропасть интерпретации, которую не заполнить ни автоматизацией, ни расширением панели тестов. Поэтому нужен провайдер, который превращал бы цифры в клинические решения, чтобы врач получал ответ, а не данные. 💥 Любовь Станкевич, к.м.н, врач КЛД, директор по лабораторной медицине и производству компании «ЛабКвест», вице-президент Российской ассоциации медицинской лабораторной диагностики (РАМЛД) – рассказала о том, как превратить лабораторию в полноценного интеллектуального партнера клинициста с помощью СППВР «Доктор Q», которая помогает врачам интерпретировать сложные лабораторные паттерны и снижает риск диагностических ошибок. Вместо простой выдачи бланка с результатами ИИ определяет соответствие назначенных тестов клинической картине и подсвечивает критические отклонения или логические противоречия в диагностике. Сервис поддерживает более 90 терапевтических цепочек, а рекомендации охватывают практически все типы исследований – от биохимии до НИПТов. 🗯 Лабораторная медицина стала драйвером того перехода от реактивной к проактивной концепции 5P-медицины, о которой сейчас не говорит только ленивый. Если раньше ответом на вопрос о миссии лаборатории было, как у пионеров, «Всегда готов предоставить точный результат вовремя, быстро и правильно выдать цифру», то сегодня мы понимаем, что на самом деле никакая цифра ни клиницисту, ни пациенту не нужна. Им нужно решение клинической задачи. Поэтому миссия лабораторий тоже трансформировалась – сегодня это поддержка в принятии клинических решений для врача и поддержка пациента с помощью интерпретируемой информации об их здоровье. Лаборатория делает возможной ту самую партисипативную медицину, отвечает за более раннюю предикцию и позволяет в целом повышать эффективность системы здравоохранения 👇👇👇

🏢🔮 Данные с обычных смарт-часов в сочетании с рутинными анализами крови могут выявлять раннюю инсулинорезистентность, которую не видит обычный чекап. Google Health выкатил новое исследование о том, как носимые гаджеты умеют в предикцию диабета. Кто о чем, а Google Health снова о том, как «умные» часы способны причинять пользу для здоровья и предсказывать риски развития сахарного диабета и преддиабета – якобы даже точнее, чем привычные лабораторные анализы. Кратко об исследовании WEAR-ME, опубликованном в Nature: ⚫️В исследовании участвовали 1165 человек, которые носили смарт-часы Google Pixel и Fitbit около 300 дней и сдавали стандартные анализы крови. ⚫️С гаджетов собирали данные о пульсе, ВСР, сне и физической активности, а также учитывали базовые вводные о поле, возрасте, ИМТ, артериальном давлении и окружности талии. ⚫️Модель обучили на 40 млн часов ношения девайсов, которые все это время передавали данные с сенсоров. ⚫️На входе смотрели 13 лабораторных биомаркеров, включая показатели липидного профиля, углеводного обмена, ферменты печени, ферритин, СРБ, ApoE, IGFBP-2, адипонектин и проч., но в финальной модели решили учитывать только сахар, HbA1, ЛПВП и триглицериды. ⚫️Мерилом ИР выступал индекс HOMA-IR, а методом верификации точности модели – внутривенный глюкозотолерантный тест (IVGTT). 🎯 В итоге вместе с учеными из университетов Кембриджа и Вашингтона исследователи Google разработали ИИ-модель для раннего выявления инсулинорезистентности на основе рутинных биомаркеров, к которым добавили данные с гаджетов – это увеличило точность прогнозирования на 12%: с 0,76 до 0,88 AUROC. Речь идет в том числе о людях, у которых уровень сахара и гликированного гемоглобина находился в пределах нормы. Вообще-то это действительно много, и что самое интересное, обученная модель оставалась эффективной даже без анализов крови – ориентируясь только на данные со смарт-часов и антропометрию. В Гугл очень довольны результатами и считают, что простые гаджеты теперь можно использовать как инструмент массового скрининга метаболических рисков, особенно в группах без видимых лабораторных предикторов диабета. ⚙️ По словам исследователей, чувствительность мультимодальной модели – 76%, а специфичность 84%, при этом лучше всего модель сработала для людей с лишним весом и малоподвижным образом жизни, показав чувствительность 93%. Результаты прогноза интегрировали в LLM, чтобы система могла не просто выдать цифру риска, но и объяснить пользователю ее значение, а также дать персонализированные рекомендации по изменению образа жизни – эндокринологи уже оценили их. 🤔 История, конечно, эффектная, но невольно возникает ощущение, что здравый смысл покинул чат, а научному подразделению Google охота навести суету и добавить хайпа вокруг темы гаджетов под эгидой make ЗОЖ great again. С учетом того, что медианный ИМТ участников исследования был 28 кг/м², возраст – 45 лет, а HbA1 – 5,4%, наличие метаболических рисков выглядят самоочевидным, а рекомендации по их превенции – всем и так хорошо известны без ИИ. #wearables #гаджеты #медтех #ИИ #превентивнаямедицина #метаболизм

💊 Как цифровизация меняет подходы к персональным данным пациентов, в чем слабость цифровых двойников, и кто виноват в провале клинических исследований – обсудили на встрече научного клуба StereotaX8 в Петербурге. Традиционный апрельский StereotaX был полностью посвящен клиническим исследованиям и тому, как стремительная цифровизация меняет работу с персональными данными пациентов. В частности, говорили о том, что за цифровыми данными всегда стоит живой человек – с его болью, страхом, усталостью и личными историями. «Цифровой двойник пациента – это рациональная математическая модель (неодушевленный набор данных). Реальный пациент – абсолютно иррациональная модель, которую невозможно оцифровать на 100%. Наша задача – провести черту и сохранить баланс. Пока человеческая эмоция может в одну секунду перечеркнуть любой алгоритм – решение по лечению пациента должен принимать врач», – отметил Иван Карнаухов, главный исследователь, руководитель отдела координации научно-исследовательской и инновационной деятельности Клинической больницы Св. Луки, врач-онколог, R&D-директор компании «Линтекс». Генеральный директор ООО «Аликвота» Екатерина Погодина выступила с докладом о том, как лаборатория видит конфиденциальность в КИ и привела несколько реальных примеров из практики, включая этические дилеммы и ситуации со случайно попавшими данными: «Все мы знаем трех обезьянок: они призывают не видеть, не слышать и не говорить зло. Если мы "зло" заменим на "конфиденциальную информацию", то получится как раз лаборатория в клинических исследованиях. Мы сознательно минимизируем персональные данные, работаем исключительно по штрих-кодам и строго следуем всем процедурам и соглашениям о конфиденциальности» ⚡️ Кульминацией вечера стал интеллектуальный баттл «Провал клинического исследования или кто не умеет планировать: главный исследователь или спонсор?» при поддержке Национальной ассоциации исследователей и исследовательских организаций (НАИИО). В баттле приняли участие директор научно-исследовательского центра «ГЕРОФАРМ», MD, PhD Роман Драй (со стороны спонсора) и главный исследователь СПб ГБУЗ «Городская больница №40», кандидат медицинских наук Алина Агафьина (со стороны главного исследователя). Модерировала дискуссию старший научный сотрудник, специалист по качеству испытательного центра доклинических исследований ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова», к.м.н. Мария Зайцева. ⚪️Роман Драй отметил, что далеко не каждое исследование, которое не показало ожидаемого результата, можно считать провалом: «Отсутствие результата – тоже результат. Отрицательный результат – тоже результат. Если препарат оказался неэффективным или небезопасным – мы это узнали, и это уже ценная информация. С другой стороны, провал не всегда означает, что препарат неэффективен. Иногда просто амбициозность гипотезы не соответствует бюджету». ⚪️Алина Агафьина акцентировала внимание на разделении ответственности между исполнителем и «архитектором» исследования: «Если главный исследователь плохо управляет своим центром – это его ответственность. Но если проект изначально построен на чрезмерном оптимизме, недооценке реальной популяции и перегруженных визитах – это ошибка спонсора как архитектора исследования. Близость к проблеме не означает, что именно ты ее создал». 📌 Полный отчет о встрече научного клуба @stereo_tax – у коллег в Дзене. #фарма #КИ #биомедтех