ЛабЧекап – интеллектуальная ИИ-платформа для медицинских лабораторий, которая превращает рутинные анализы в инструмент предиктивной диагностики и контроля качества.

Стандартная диспансеризация охватывает более 100 млн человек в год, но включает лишь общий анализ крови, глюкозу и общий холестерин. Этого недостаточно: у 4,3% пациентов повышенный «плохой» холестерин (ЛПНП) остается незамеченным при нормальном общем холестерине, а у 2,4% – повышенный HbA1c при нормальной глюкозе. Ещё до 2% проб бракуется из-за ошибок на этапе взятия и доставки.

Платформа решает обе проблемы на одних и тех же данных. Во-первых, по рутинным показателям (ОАК, СОЭ, глюкоза, холестерин, пол, возраст) она прогнозирует риски хронических неинфекционных заболеваний по шести направлениям: липидный обмен, углеводный обмен, дефицит железа, болезни почек, сердечная недостаточность, онкопоиск. Точность моделей – AUC ROC до 0,97, R² до 0,95, что сопоставимо с лабораторной погрешностью. Во-вторых, система контролирует качество исследований на всех этапах и корректирует устаревшие расчетные формулы с точностью прямого измерения.

В основе – более 30 моделей машинного обучения, обученных на базе свыше 2 млн обезличенных лабораторных записей. Решение интегрируется с лабораторными информационными системами через API, работает менее чем за секунду и не требует замены оборудования, дополнительных пробирок и визитов пациента.

Проект – резидент Сколково, статус МТК. Пилоты проводятся в 14 регионах РФ в партнерстве с ЛИС «Брегис.Лаборатория». Заключен первый коммерческий договор с профосмотровым центром. Более 50 научных публикаций, 10+ РИД. Платформа проходит регистрацию в Росздравнадзоре как медицинское изделие 3 класса.

На страницу проекта