Описание проекта
Проблема
Дисфункция тазового дна (ДТД) - распространенное многофакторное заболевание среди женщин. Основными проявлениями патологии являются пролапс тазовых органов, стрессовое недержание мочи, недержание кала, хронические тазовые боли.
В России около 30% женщин имеют симптомы ДТД. Патология может развиться у женщин любого возраста, но наиболее подвержены ей рожавшие женщины, женщины 50 лет и старше, женщины, имеющие операции на органах малого таза в анамнезе. Довольно часто ДТД протекает бессимптомно, что ведет к прогрессированию и ухудшению качества жизни. Поздняя диагностика приводит к хирургическому лечению, однако после операции есть высокий риск повторного развития дисфункции.
Что решает разрабатываемое программное средство
Разработанное программное средство позволит выявлять женщин с высоким риском развития дисфункции тазового дна, проводить динамическое наблюдение за пациентками (контроль прогрессирования заболевания), начать профилактические мероприятия до появления клинических симптомов и снизить число пациенток, нуждающихся в хирургическом лечении.
Конкурентные преимущества
Анализ рынка показал, что в настоящее время отсутствует неинвазивный, доступный инструмент для массового скрининга патологии, позволяющий прогнозировать два основных исхода дисфункции тазового дна (пролапс тазовых органов и недержание мочи) и интерпретирующий результат, т.е. объясняющий причину развития дисфункции.
Программное средство будет иметь комплексность прогнозирования (учет и пролапса, и недержания мочи), анализировать влияние факторов риска в каждом конкретном случае и выдавать персонализированные рекомендации. Оно будет неинвазивным и доступным для женщин всех возрастных групп, с паритетом и без, позволит предотвращать развитие патологии и отслеживать изменение риска во времени.
Основным преимуществом разрабатываемого средства является использование методов машинного обучения. Нейросеть после обучения сможет выявлять зависимости между данными, полученными на входе и выходе, выполнять обобщение, возвращать результат на основании данных, которые отсутствовали или были искажены, анализировать влияния факторов.
Модели монетизации
B2B: годовые подписки для медицинских организаций;
B2C: подписки для пользователей приложения.
Модель масштабирования
Поэтапное внедрение в медицинские учреждения России (в государственные и частные медицинские учреждения);
Сотрудничество со страховыми компаниями.
Целевая аудитория
Для B2B: кабинеты врачей-специалистов (врачи общей практики, акушеры-гинекологи, урологи, хирурги), женские консультации, родильные дома, центры женского здоровья;
Для B2C: женщины, заинтересованные в сохранении своего здоровья.
