Описание проекта
Суть проекта
Разработка интеллектуального ядра для интеграции с МИС, которое одновременно анализирует медицинские снимки (компьютерное зрение), текст жалоб (NLP) и предсказывает риски осложнений. В отличие от узких решений (только зрение или голос), система строит полный цифровой профиль пациента, ищет похожие случаи с цитированием источника и объединяет данные из 5–7 разрозненных систем.
Технологический уровень
· TRL 1-3: Есть концепция и 7 научных статей, подтверждающих реализуемость модулей.
· TRL 4-6: Не достигнут — прототипа и лабораторного макета нет.
· После акселератора (план): TRL 10 (полная готовность).
Ключевая потребность
Крупные частные клиники и госучреждения (ФМБА, ЕГИСЗ) не могут получить единую аналитику из нескольких МИС. Ручной анализ снимков и жалоб занимает время, а риски осложнений часто упускаются.
Модель монетизации
· SaaS: от 20 000 руб./мес. (до 20 врачей) до 500 000+ руб./мес. (500+ врачей, госсектор).
· План продаж: Год 1 — 6 млн руб. (5 контрактов), Год 3 — 110 млн руб. (80 контрактов).
Клиенты
1. Частные клиники и сети (главный драйвер)
2. Государственные больницы, ФМБА (~300 учреждений) — обязательна интеграция с ЕГИСЗ
3. Страховые компании / фонды ОМС (контроль качества страховых случаев)
Текущий статус
· Команда: Джураева Н.Н., Тамзина Д.А. (Пензенский государственный университет).
· Прогресс за акселерацию
· TRL: 5 → 10
· Рыночная готовность: 4 → 9
· Что нужно для ближайших шагов:
· Финансирование на разработку коннекторов к МИС и пилоты
· Компетенции: интегратор под конкретные МИС, юрист по медправу
· Нетворкинг: доступ к API вендоров МИС, партнёр-интегратор, контакты главврачей
Риск /
Сейчас нет даже лабораторного макета (прототипа). Ближайшая цель — перейти с TRL 3 на TRL 4 (создать работающий прототип на одном-двух типах данных)
https://pt.2035.university/project/edit?id=79378