AI и Medtech. Даниил Васильев

Опубликовали запись мероприятия "Я здоров. Демо" 🔥 Напомним, наша онлайн-встреча была посвящена тому, как меняется подход к управлению здоровьем и какую роль в этом могут сыграть персональные цифровые ассистенты. Вместе с Даниилом Васильевым, создателем и руководителем MedTech-проекта «Я здоров», и Аллой Панченко, биомедтех-энтузиастом, предпринимателем и заместителем директора Центра индустриальных технологий и предпринимательства Сеченовского Университета, обсудили: — как активное долголетие, превентивная медицина, развитие носимых и мониторинговых устройств и ИИ меняют привычную модель здравоохранения; — почему медицинских данных становится всё больше, но сами по себе они ещё не превращаются в непрерывное знание о человеке; — почему одних LLM недостаточно для действительно персонализированного управления здоровьем; — почему следующий этап развития HealthTech — переход от отдельных сервисов к единой цифровой модели здоровья. Во второй части мероприятия мы показали, как эта концепция уже реализуется в «Я здоров», и как планируем развивать сервис в будущем. Смотрите запись встречи: 📺 На YouTube 📺 ВК видео

Как превратить превентивную программу в устойчивый медицинский продукт: кейс Mriya Life Интерес к превентивной медицине растёт. Пациенты ждут от таких программ понятного результата, а бизнес — жизнеспособной экономики.  Но купить современное оборудование и запустить набор диагностических программ недостаточно, чтобы построить устойчивое направление, которое будет приносить пользу пациентам и выручку бизнесу. 10 сентября в 13:00 МСК мы проведем вебинар и поговорим о кейсе построения и развития превентивного направления Mriya Life — медицинского кластера курорта «Мрия». Обсудим: 💜 Что изменилось в поведении современного пациента и почему ему уже недостаточно субъективного результата «стал лучше спать и чувствовать себя бодрее». 💚 От медицинских процедур к продукту на стыке превентивной медицины и well-being tech: как Mriya Life соединяет диагностику, оценку индивидуальных рисков, персональные программы и сопровождение пациента. 💜 Путь не в одиночку: сотрудничество Mriya Life с университетами, исследовательскими центрами и технологическими партнёрами для проверки гипотез и развития превентивных программ. 💚 Результат для пациента и бизнеса: как Mriya Life оценивает оздоровительный эффект, повторные обращения гостей и рентабельность направления. 💜 Больше диагностики — не значит больше выручки: почему ставка на расширенную диагностику не дала ожидаемого коммерческого результата и что Mriya Life изменила в продукте. 💚Оборудование можно купить, готовую команду — нет: с какими кадровыми и организационными барьерами столкнулся департамент долголетия, какие решения оказались удачными, а какие — нет, и что необходимо, чтобы новое направление заработало на практике. 💜 Как сохранить контакт с пациентом после завершения программы: что мешает выстроить непрерывное сопровождение, с какими ограничениями сталкивается медицинский бизнес и как их преодолевает Mriya Life.

Опытом построения и развития превентивных программ поделится Ксения Борецкая, директор департамента долголетия курорта «Мрия».

👉 Участие бесплатное. Зарегистрироваться можно по ссылке

Наши друзья из Purrweb проводят очередную интересную онлайн-встречу — судя по программе, она будет во многом созвучна с тем, о чем мы говорим на своих площадках)

Персональные цифровые ассистенты — будущая инфраструктура здоровья Мы уже давно называем «Я здоров» персональным цифровым ассистентом здоровья. В среду на нашем мероприятии Я здоров Демо мы с Аллой Панченко смогли хорошо сформулировать, что мы и другие игроки рынка вкладывают в это понятие, что такое personal health assistants, какими они бывают, зачем вообще нужны и какое место займут в индустрии здоровья будущего. Personal health assistant - это цифровой слой, который держит в себе весь контекст человека и на основе него помогает принимать решения о здоровье не разово, а на постоянной основе. Главная недостроенная функция — не новый сенсор, а объяснение И вот здесь мы для себя сделали важный вывод. Самое сложное в этих ассистентах — не добавить ещё один биосенсор или ещё один источник данных. Самое сложное — объяснить человеку, что из этих данных действительно важно. Дашборд может показать: сон стал хуже, пульс выше, HRV ниже. Но хороший ассистент не должен на этом останавливаться и уж тем более пугать диагнозом. Он должен честно сказать: это изменение длится уже несколько дней, совпало с недосыпом и нагрузкой, данных пока недостаточно для медицинского вывода — попробуйте восстановить режим, последите за самочувствием, и вот признаки, при которых точно не стоит ждать, а нужно к врачу. Именно эта честность и калибровка — сложнее любого нового датчика. Важно не попасть в ловушку технологического оптимизма Возможно, для наших детей ассистенты будут гораздо лучше отличать личную норму, случайное колебание, поведенческий паттерн и по-настоящему опасный сигнал. Но прямо сейчас — рано на это полагаться. Устройство на руке не отменяет врача. Чат с ИИ не заменяет клиническое мышление. И убедительная рекомендация не становится верной только потому, что она звучит персонально. Поэтому разумная модель на сегодня простая и честная: — устройство и ассистент помогают наблюдать, помнить, замечать, готовиться к разговору с врачом — врач помогает интерпретировать, принимать клиническое решение и нести за него ответственность Новая модель отношений Человек приносит в медицину свою жизнь, историю, симптомы, данные и цели. Врач приносит клиническое мышление, опыт, ответственность и умение отличить значимый риск от шума. Цифровой ассистент — третий участник этих отношений. Не конкурент врачу и не новый центр принятия решений, а интерфейс, который помогает обеим сторонам видеть одну и ту же полную картину. Плюс к этому — практическая причина, почему такие ассистенты неизбежно будут развиваться: врачебное время становится всё более дефицитным и дорогим ресурсом, и по оценкам ВОЗ дефицит специалистов здравоохранения к 2030 году в мире будет только расти. Это не аргумент за то, чтобы убрать врача из процесса — а за то, чтобы разумнее распределить его внимание. Ассистент забирает на себя то, что не требует экспертного клинического решения каждый раз, а время врача освобождается для того, где его правда нельзя заменить. Будущая модель — не «ИИ вместо медицины», а медицина с правильно распределённой экспертностью: цифровой контур помогает человеку в повседневности, ассистент собирает и честно объясняет контекст, а врач подключается там, где нужен клинический опыт и человеческое решение. Именно в эту модель мы и строим «Я здоров» — ассистент, который не притворяется врачом, а честно говорит, когда данных достаточно, а когда пора к специалисту. Согласны с такой моделью или видите риски в том, чтобы ассистент становился третьим участником отношений врач-пациент? Завтра опубликуем запись нашего Демо, для всех кому интересно будущее индустрии здоровья и в частности обновления Я здоров!

Выпустили на Product radar статью про то, зачем я делаю Я здоров) Рассказал какой путь довел меня за 10 лет от веб-студии до медтех-стартапа, историю создания Я здоров, что он представляет из себя сейчас. https://productradar.ru/blog/ot-cifrovyh-produktov-k-tehnologiyam-zdorovya-put-v-medtech/ А ещё если, вам интересны тренды индустрии здоровья, приходите 2 сентября в 17 00 на наше Демо! Поговорим про тренды медтеха, персональные цифровые ассистенты здоровья. Ну и конечно - расскажем планы развития Я здоров. Регистрация через бот: @yazdorov_demo_bot Будет и запись, но онлайн можно будет задать любые вопросы мне и нашему приглашённому эксперту.

🚀 В России запущен ОнкоКомпас — профессиональная платформа для специалистов в области онкологии. Ежедневно в мире появляются новые исследования, обновляются рекомендации и публикуются данные о препаратах и биомаркерах. ОнкоКомпас помогает ориентироваться в этом информационном потоке и получать главное на русском языке. 🤖 ИИ-алгоритм анализирует публикации российских и зарубежных журналов, онкологических ассоциаций и профессиональных сообществ и уже в течение 24 часов предоставляет структурированные резюме новых публикаций. 📚 В базе — сотни авторитетных источников, включая JCO, The Lancet Oncology, NEJM, JAMA Oncology, а также материалы ESMO, ASCO, AACR, ASTRO, SABCS, WCLC и другие. На платформе представлены исследования и новости, клинические рекомендации, материалы конгрессов, экспертный и образовательный контент, клинические калькуляторы и специализированные разделы по нозологиям. 👉 Присоединяйтесь!

ОнкоКомпас — профессиональный навигатор в мире мировой онкологии на русском языке. 🌐 onco-compass.ru

Одна из главных задач MedTech сегодня — научиться работать не только с медицинскими данными пациента, но и с постоянно растущим массивом новых медицинских знаний. В «Я здоров» мы как раз много думаем о том, как с помощью ИИ сделать медицинскую информацию более доступной и полезной для человека. Поэтому интересно наблюдать за решениями, которые делают то же самое для профессионального сообщества. Наши друзья запустили «ОнкоКомпас» — ИИ-платформу для специалистов в онкологии, которая отслеживает новые исследования, рекомендации и профессиональные материалы и превращает этот поток информации в структурированные резюме на русском языке. Хороший пример того, как ИИ может сокращать дистанцию между появлением новых медицинскоих знаний и их практическим использованием.

Персональные цифровые ассистенты здоровья — инфраструктура будущего 🔥 Современный подход к здоровью активно трансформируется: люди все чаще обсуждают свое здоровье с ИИ, развиваются трекинговые и мониторинговые устройства, диагностика становится ближе к конкретному пациенту. Одновременно с этим растет интерес к превентивной медицине. Мы уверены: эти тренды ведут нас к тому, что уже через несколько лет у каждого будет цифровой ассистент, который мониторит здоровье онлайн, дает рекомендации и маршрутизирует по системе здравоохранения в роли медицинского консьержа. ❗️ 2 сентября в 17:00 мы обсудим эту перспективу, связанные с ней проблемы и вызовы на онлайн-мероприятии «Я здоров. Демо». Спикеры: Даниил Васильев, создатель и руководитель MedTech-проекта «Я здоров». Алла Панченко, биомедтех-энтузиаст, предприниматель, заместитель директора Центра индустриальных технологий и предпринимательства Сеченовского Университета, академический директор акселерационных программы SechenovTech. Мы обсудим: — почему медицинских данных собирается все больше, но это не превращает их в непрерывное знание о человеке — зачем персональному цифровому ассистенту медицинская карта, дневники, данные трекинговых устройств и долгосрочная память — почему одних LLM недостаточно для действительно персонализированного управления здоровьем — как тренды на активное долголетие, превентивную медицину, развитие носимых и мониторинговых устройств а также ИИ меняют привычную модель здравоохранения 🔥 почему персональный цифровой ассистент может стать новой инфраструктурой управления здоровьем — почему следующий этап развития HealthTech — переход от отдельных сервисов к единой цифровой модели здоровья

Во второй части расскажем, как эта концепция уже реализуется в «Я здоров», и что нужно цифровому помощнику, чтобы действительно понимать человека.

В конце можно будет задать вопросы, обсудить кейсы использования приложения, предложить новые функции и напрямую дать обратную связь команде продукта. 📆 Встретимся 2 сентября в 17:00 ⏰ Регистрация — по ссылке: @yazdorov_demo_bot

Друзья, приглашаю вас 2-го сентября на новое Демо Я здоров! В этот раз мы расширяем формат. С приглашённым экспертом Аллой Панченко поговорим про тренды индустрии здоровья, AI в медицине и персональные цифровые ассистенты. И во второй части я расскажу об обновлениях Я здоров и наших планах на следубщий квартал. Можно будет задать любые вопросы и обсудить идеи по развитию нашего сервиса. Регистрируйтесь через бот: @yazdorov_demo_bot

Работа с данными трекинговых устройств. Интеграции и структура данных В прошлом посте рассказал наш общий подход к работе с данными трекеров. Сегодня подробнее про первый шаг - формирование общей структуры базы данных. Мы планируем поэтапно интегрироваться с разными видами трекинговых устройств и в конечном счете охватить все. Мы закладываем, что пользователь может сменить устройство. А в редких случаях — пользоваться несколькими одновременно. Поэтому нам важно было сформировать единую структуру базы данных, которая учитывает все возможные данные и приводит их к одному формату. Для этого изучили, какую информацию и в каком виде можно получать с Apple Health, Google Health Connect, Whoop, Oura и Garmin — основных и наиболее популярных устройств. Все данные с трекеров мы делим на три большие группы: 1. Показатели Разделены на несколько доменов: Пульс и сердце — пульс дневной, пульс покоя, HRV, пульс при ходьбе Сон — длительность, время отбоя и подъёма, стадии, время в постели Активность и движение — шаги, минуты интенсивности, этажи, набор высоты, калории Дыхание и кислород — SpO₂, суточный и мгновенный Температура — температура кожи, базальная температура Показатели бывают разной гранулярности измерения: мгновенные значения дневные, средние, ночные фиксация по триггеру, когда пользователь сам запускает замер 2. События Тоже делятся на группы: сон, тренировки, бытовая и профессиональная активность, сессии восстановления (баня, массаж, ...) Показатели связываются с событиями, для этого у нас отдельная таблица связей. Это важно и для хранения данных, и для их дальнейшей интерпретации: пульс во время сна, пульс на тренировке и пульс в бане — интерпретируются по разному. 3. Расчётные показатели вендора Это уже не базовые показатели, а алгоритмические — скор активности, восстановление, оценка качества сна, оценка уровня стресса и другие. Каждый вендор считает их по своей закрытой модели, поэтому для каждого устройства они свои. Мы их тоже сохраняем — в том объёме, в каком вендор их отдаёт. Но храним в отдельной структуре, потому что интерпретировать их и внедрять в ассистента нужно иначе, чем обычные показатели. По всем данным обязательно фиксируем id устройства, чтобы отдельно обрабатывать сценарии смены (даже по базовым показателям между данными с разных устройств будут погрешности). Поставьте реакции, если тема интересна — в следующих постах расскажу про: • базу общих нормативных значений показателей • расчёт медианных значений пользователя и зачем они нужны • определение отклонений разных типов • наборы правил интерпретации, подкреплённые источниками • как из всего этого формируются инсайты передачи данных в ассистент • как эти данные внедряются в контекст диалогов и рекомендательной системы

Как сделать ИИ-ассистента по здоровью еще точнее? Его будут проверять врачи 🔥 ⠀ Мы запускаем новый этап развития ассистента «Я здоров»: системное тестирование его ответов с участием врачей и других медицинских специалистов. Для этого создается специальный веб-сервис — «Полигон». При этом реальные пользовательские данные в тестировании не используются. Как это работает: — Сначала «Полигон» генерирует «синтетического пациента» — гипотетического пользователя с медицинской картой, документами, дневниками показателей, информацией о питании и лекарствах и историей предыдущих диалогов с ассистентом. — Затем для разных профилей синтетических пациентов создаются разные медицинские сценарии. Например, пациент рассказывает о симптомах, просит составить план питания или спрашивает, как подготовиться к приему пульмонолога. — В диалог с пациентом вступает ассистент, проверяя диалог с клинической точки зрения, чтобы сформировать корректный тестовый набор. — После этого диалоги оценивают врачи: по их клинической точности, полноте, качеству самого диалога, безопасности, соответствию ответов клиническим стандартам доказательной медицины, применимости, подаче и тону коммуникации. А также на предмет своевременного направления к врачу. ⠀ Такой подход позволит улучшать ассистента не только на уровне технологий, но и с точки зрения профессиональной медицинской оценки: находить слабые места в ответах, собирать обратную связь специалистов и использовать ее для дальнейшего развития продукта. Важно то, что все пациенты и диалоги на «Полигоне» — синтетические. Это позволяет сохранить безопасность реальных данных, и при этом проводить тестирование с учетом настоящих существующих в практике сценариев. Работа над «Полигоном» — часть долгосрочного развития ассистента «Я здоров», чтобы в итоге каждый пользователь имел возможность получать качественные советы по здоровью здесь и сейчас, не дожидаясь визита в медицинское учреждение. Если вы — практикующий врач, и хотите присоединиться к тестированию нашего ИИ-ассистента, вступайте в чат экспертов «Я здоров», там будет вся актуальная информация про «Полигон» и другие подобные активности. Вместе мы сделаем современные медицинские технологии более точными, безопасными и полезными для пациентов!

Первый выпуск нового сезона подкаста Лучшее время с Юлией Черных, экспертом по речи, коммуникации и публичным выступлениям. В этом выпуске мы не обсуждали технологии, медицину или искусственный интеллект. Но я как всегда обсуждал вопросы, которые волнуют меня самого, и уверен, что многих предпринимателей. Сейчас все занимаются пиаром и личным брендом, созданием контента и в целом проявлением себя в публичном пространстве. Во-первых, мне всегда было интересно разобраться, зачем мы это делаем?) Я так или иначе занимаюсь личным брендом и публичностью уже несколько лет, и я всегда жил в парадигме, что важно содержание, а не форма. Важнее что ты говоришь, есть ли под этим твердая экспертиза, насколько ты в это веришь - а не как ты это говоришь. Постановка речи, ораторское искусство - это конечно важно, но не для меня, да и вообще у меня времени нет) Но по правде - это такое же заблуждение, как "хороший продукт сам себя продаст". Это одна из тем, которую обсудили с Юлией. Ещё говорили про то, как привлекать внимание аудитории, когда контента становится всё больше, а внимания всё меньше. Про цели, задачи и подготовку к публичным выступлениям. Про разные типы коммуникации, как понять тип собеседника и коммуникативными навыками усилить свою позицию. Ну и мою речь немного разобрали) В общем выпуск будет точно полезен всем предпринимателям, стартаперам и руководителям - никуда мы от коммуникаций и публичности в нашей работе не денемся, поэтому давайте немного подтянем харды в этом направлении) Смотрите новый выпуск: 📺 YouTube 📺 ВК Видео 🎵 Яндекс.Музыка

Бумажка с результатами анализов на руках, а объяснить их толком некому? Не надо так 😊 Записали подкаст с Даниилом Васильевым: он строит MedTech-стартап «Я здоров», персонального ИИ-ассистента, который копит данные о здоровье человека и на их основе даёт первичные рекомендации. Обсудили, как сервис работает на практике, и где вообще сейчас место ИИ в заботе о здоровье. Поговорили: 👉 как сервис учится на данных человека и сам подсказывает, что делать дальше 👉 ни рубля от инвесторов: стартап уже год держится на свои деньги 👉 нейросеть в медицине "додумывает" там, где не хватает данных, и как с этим бороться 👉 заменит ли ИИ врача, и когда

Ну и история с конференции, где директор клиники сказал "никто не будет загружать документы" - и тут же встала женщина из зала... что было дальше? 😊

Смотреть: 🎞 YouTube 🟦 ВК ⭐ Дзен Ну и для полноты картины: ТГ-канал Даниила про бизнес и технологии. ТГ-канал про МедТех и проект "Я здоров" ТГ-канал самого приложения "Я здоров" Сайт приложения "Я здоров" ‼ВАЖНО: для тех, кто тут впервые - чтобы оставить комментраий, нужно сначала присоединиться к этому чату ТГ-Канал, ТГ-Чат, YouTube, ВК, Дзен, FB, Inst, TikTok, Х

Первый раз был на подкасте в качестве гостя. Много рассказал про историю создания, текущий функционал и планы празвития Я здоров, а также про рынок медтеха и медицинский AI. Не очень понравилось как я говорил и держался в кадре - скорость речи, бегающие глаза и вот это всё - тут определённо надо поработать. Но смыслы думаю раскрыл неплохо. А уже в понедельник выйдет первый после длительного перерыва выпуск подкаста Лучшее время с экспертом по речи, коммуникациям и публичным выступлениям. Там мы кстати немного разобрали и мою речь тоже)

Внедрение данных с трекинговых устройств в контекст диалогового ассистента Мы последовательно расширяем персонализацию ассистента «Я здоров» на данных о здоровье пользователя. Сейчас он работает с данными медкарты, долгосрочной памяти и дневников — показатели здоровья, приём препаратов и питания. Сейчас мы прорабатываем следующий шаг — данные с трекинговых устройств. Скоро у нас появятся интеграции с Apple Watch и Google Health Connect. Далее по плану — Oura, Whoop, Garmin и другие. Цель интеграции — обогатить этими данными ассистента и рекомендательную систему — и сделать ответы и рекомендации ещё персональнее. Что мы поняли про данные трекинговых устройств и как планируем внедрять их в контекст ассистента и рекомендательной системы Эти данные, конечно, не обладают клинической точностью лабораторных биомаркеров и обследований. Зато их много: они собираются каждый день, непрерывно, без участия человека. Мы изучаем структуру данных, которые возвращают разные типы устройств. На что эти данные влияют и как связаны между собой. Как одни и те же показатели интерпретируют разные производители. Разобрали модель Google SensorFM, которая на основе данных с трекеров генерирует медицинские инсайты. Данные с трекеров условно можно поделить на 3 группы: Показатели — пульс, HRV, SpO₂, температура кожи и так далее. События — сон, тренировки, ходьба, активность. Показатели привязываются к событиям. Расчётные показатели вендоров — восстановление, качество сна, стресс и другие. Это алгоритмические показатели, которые каждый производитель считает по своей закрытой модели. Нельзя просто передать в контекст модели данные с трекеров Во-первых — они просто засорят контекст своим количеством. И, что ещё хуже, модель будет выдумывать взаимосвязи и корреляции, которых нет, и уверенно их объяснит. Что неприемлемо для медицинского ассистента. Этот же вывод есть в статьях разработчиков SensorFM. Передавать в языковую модель сырые данные с трекеров не просто бессмысленно, а вредно. Наш общий подход и концепция решения На нашей стороне формируем единую структуру данных, по которой раскладываем все полученные с устройств показатели. Отдельно храним показатели, события и алгоритмические показатели вендоров. Собираем базу диапазонов общих нормативных значений показателей с учётом пола, возраста и других параметров. При оценке показателей трекинговых устройств часто значение имеют динамика и отклонения от средних значений в периоде. Поэтому по каждому показателю рассчитываем среднемедианные значения пользователя за прошедшие периоды. Рассчитанные средние значения группируются по разным признакам и событиям, например, будни/выходные, покой/нагрузка, фазы женского цикла. На основе текущих показателей, общих нормативов и средних значений периодов математической моделью формируем инсайты, например: выход показателя за границы общего норматива, отклонение от среднего показателя пользователя или сдвиг тренда. Добавляем базу правил интерпретации трекинговых данных на основе клинических стандартов и профильных медицинских статей. По-простому — это правила, описывающие доказанные связи медицинских отклонений и факторов риска с показателями и событиями с трекера. И эти инсайты уже отправляем в контекст языковой модели — для интерпретации, ответов в диалоге и рекомендаций. Модель не считает по сырым рядам. Она объясняет то, что уже посчитано. Вот такой общий подход) Поставьте реакции, если тема интересна — в следующих постах расскажу про: • интеграцию с устройствами и структурирование данных о показателях, событиях и расчётных показателях • общие нормативы, средние значения пользователя и как из них формируются инсайты • инструкции передачи инсайтов на базе трекинговых устройств в ассистент и рекомендательную систему • разбор модели Google SensorFM

Друзья, мы продолжаем расширять функционал Я здоров и я хочу У нас есть раздел Дневники. Сейчас реализованы дневники показателей здоровья (вес, давление, температура и т.д.) и приёма препаратов. В ближайшем релизе появится дневник питания. В очереди дневники симптомов и самоконтроля, сна, тренировок, женских циклов и эмоций. Кроме того, что у наших пользователей будет возможность вести нужные дневники в одном приложении, это также делает точнее ответы и рекомендации ассистента. Какие из этих дневников должны появиться в Я здоров в первую очередь?