Ключові модулі
AI Diagnostic Pipelines
Готові пайплайни для медичних зображень, омік-даних та лабораторних показників.
Clinical Protocols
Бібліотека доказових протоколів, контроль якості, сертифікаційні чеклісти.
Data Governance
Bias-аудит, explainability, захист даних, аудит моделей.
Integration Suite
FHIR/HL7 конектори, API для EHR, PACS, LIS та LIMS.
Дані та аналітичні шари
- Омік-дані (геноміка, протеоміка, метаболоміка).
- Медичні зображення, радіологічні та патологічні архіви.
- Лабораторні результати, vital signs, клінічні опитувальники.
- Регуляторні вимоги FDA/EMA, MDR, ISO 13485, GDPR.
- Пацієнтські результати, PROMs, реєстри, доказові бази.
Програми та треки
Data & Quality
- Audit
- Bias
- Validation
Clinical
- Guidelines
- Decision Support
- Outcomes
Integration
- FHIR
- APIs
- Automation
Операційні кроки
- Провести аудит даних, підготувати стандартизовані пайплайни та KPI.
- Поєднати AI-моделі з клінічними протоколами й шаблонами звітів.
- Інтегрувати рішення з EHR/LIS, налаштувати автоматичну звітність.
- Запустити MRV, контроль версій моделей, навчання команд.
Партнерська екосистема
- Лікарні та медичні системи.
- Діагностичні лабораторії та референс-центри.
- AI-медичні стартапи, постачальники даних.
- Академічні інститути, регуляторні консультанти.
Сценарії впровадження
Онкологічна клініка
AI для гістопатології, мульти-омік панелей, автоматизовані tumor board звіти.
Лікарня швидкої допомоги
Тріаж із AI-діагностикою, інтеграція з PACS, мобільні звіти.
Національний скринінг
Стандартизована обробка даних, контроль якості та звітність для МОЗ.
Дорожня карта
- Assess — аудит даних, протоколів, готовності.
- Design — пайплайни, governance, інтеграції.
- Implement — запуск AI, MRV, тренінги.
- Scale — сертифікація, локалізація, партнерства.
Метрики успіху
- Diagnosis Accuracy
- Time to Result
- Compliance Score
- Patient Outcomes
FAQ
Які типи даних підтримуються?
Омік-дані, зображення, лабораторні результати, клінічні опитування.
Чи відповідає рішення вимогам FDA/MDR?
Є гіди, шаблони документації, risk-менеджмент.
Як контролюється bias?
Автоматичні звіти fairness, аудит наборів, реєстр рішень.
Чи можна інтегрувати з EHR?
Підтримуються FHIR, HL7, REST API, готові конектори.
Як організовано MRV?
KPI, контроль версій моделей, audit trail, сервіси звітності.
Чи є навчальні програми?
Курси для лікарів, лаборантів, data scientists, адміністраторів.
Як забезпечується explainability?
Heatmaps, текстові пояснення, rule-based шари, audit.
Чи можна локалізувати плейбук?
66 мов, переклади звітів, глосарії, локальні нормативи.
Які показники ефективності?
Точність, чутливість, специфічність, час до результату.
Як керувати оновленням моделей?
CI/CD пайплайни, модельні репозиторії, approval workflow.