Используя сайт, вы предоставляете согласие на обработку файлов cookie и других пользовательских данных, в соответствии с Политикой конфиденциальности

Принять

Для фармкомпаний и разработчиков ИИ

Узнать больше

О проекте

Медицинские данные играют ключевую роль в современном здравоохранении, однако их доступность ограничена регуляторными и техническими барьерами. Данные часто хранятся в небольших объёмах, разбросанных по множеству медицинских организаций, в неструктурированном виде или в проприетарных форматах МИС.
Эти проблемы, а также отсутствие интероперабельности между системами и трудности с оперативным сбором данных рутинной клинической практики (RWD) создают препятствия для всех участников медицинского процесса:

Фармкомпании и исследователи не могут эффективно оценивать терапевтический эффект лекарств и проводить маркетинговые исследования.
Разработчики СППВР на базе ИИ сталкиваются с трудностями в обучении и тестировании моделей на качественно размеченных данных.
Врачи не получают оперативной и интерпретируемой обратной связи о соответствии назначений клиническим рекомендациям.

Проект RWD Marketplace решает эти проблемы, создавая свободный рынок обезличенных медицинских данных, что позволяет проводить более точные маркетинговые и доклинические исследования, ускоряет разработку и тестирование СППВР, а также поддерживает развитие технологий в области data science и машинного обучения.

Как это работает

Мы сотрудничаем с частными медицинскими организациями по одному из следующих принципов:

Для клиник с собственными МИС

Мы предлагаем интеграционную шину обмена медицинскими данными, которая не только собирает данные, но и выполняет несколько ключевых функций:

Полное обезличивание данных в соответствии с законодательством РФ.
Автоматическое структурирование медицинских данных в СЭМД без заранее заданного шаблона.
Создание датасетов RWD для дальнейшего анализа.

Для клиник, использующих нашу МИС

И заинтересованных в коммерциализации RWD, дополнительные действия не требуются — клинический репозиторий уже будет содержать структурированные данные высокого качества

Для потребителей данных

Мы предоставляем возможность настроить следующие параметры:

Необходимые поля (например, пол, возраст, диагноз по МКБ-10, назначение по МНН/ТН и другие).
Фильтрация по этим полям.
Размер выгрузки и географические ограничения.
Возможность кастомизации структуры датасета, включая сложные поля и сущности по заказу.

Уникальность решения

Мы можем работать с любыми типами данных, включая неструктурированные и проприетарные форматы различных МИС. Мы комбинируем Non-ML подход для первичной разметки данных с ML-подходом для последующего экстрагирования и разметки обезличенных медицинских данных. Это позволяет значительно автоматизировать процесс и подключать «длинный хвост» — небольшие медицинские организации, которые ранее не могли участвовать в таких проектах из-за недостаточного объема данных и высоких затрат на их сбор.