医学影像
CV（计算机视觉）可对感兴趣的区域进行分割，执行测量，并对检查结果进行优先级排序，以便医生审核。
医疗保健和制药领域的人工智能
医疗保健和制药领域的硬件人工智能平台
我们根据客户的工作负载情况选择合适的硬件配置，优化软件，并将解决方案部署到客户现有的 IT 环境中。我们会根据客户的数据、流程和需求调整模型和软件模块。
经济效益每年节省超过 5000 万卢布
医学影像文档和 RAG（红黄绿）分类药物警戒
根据客户需求定制的硬件和软件
我们从一个流程开始，检查质量和工作负载，然后决定工业部署。
数字病理学和实验室
人工智能可突出显示可疑区域，辅助计算和二次审核，但不会取代专家的意见。
医师助理
本地 RAG 可搜索已批准的指南和法规，并返回包含指向来源链接的响应。
医疗文件
OCR 和 LLM 从转诊单、报告和声明中提取信息，并将其转换为预定义的结构。
药物警戒
该服务对消息进行分类、提取字段、查找重复项，并为授权专家准备草稿。
药品生产
计算机视觉检查标签、完整性和可见偏差；相关部门做出质量决定。
我们选择一个配置并使用您的数据测试软件
试点输出包括协议、错误和限制图、目标架构和推荐配置。
专家的任务和角色
我们定义目的、限制和安全标准。
验证集
我们检查法律依据、去标识化、质量和独立测试部分。
离线验证
我们在不影响临床或监管决策的前提下测试模型。
有限试点
我们将服务整合到一个流程中，并强制要求专家对结果进行审核。
专家验收
我们记录质量、局限性、监控情况以及必要的监管措施。
AI 生成分析、提示或建议。具有法律、临床或运营意义的决策由客户授权的专家做出。
AI 服务器和软件配置 — 基于测试结果
模型质量
在验证集上评估灵敏度、特异性、标签准确性或提取率。
工作流程
处理时间、队列、人工操作以及专家审核时间。
安全保障
排除关键病例、低置信度病例和专家偏差病例。
操作
处理成本、可用性、推理速度和设备利用率。
医疗数据在客户控制的地点进行处理。
模型、图像、文档和知识库可以本地托管。访问、去个性化、审计和集成将与 IT、信息安全、法律和医疗服务部门协调；监管状态将针对具体用途进行评估。
我们部署 AI 服务器并根据您的场景调整软件
在将服务集成到工作流程之前，我们将就专家的角色、测试样本和验证标准达成一致。