🏥 Healthcare AI - системы клинической аналитики

Медицинский AI который проходит
FDA, MDR и medical-affairs reviewer

AI-системы для больниц, страховых и медтеха - каждая рекомендация объяснима, каждая модель задокументирована, каждое событие в audit trail. Построено под HIPAA, HITECH, FDA AI / ML SaMD, EU MDR и израильский Закон о правах пациента.

⚠️ Регулируемая отрасль

Healthcare AI - это не чёрный ящик

Каждое решение должно иметь объяснение - для регулятора, для пользователя и для внутреннего аудитора.

100%
Объяснимые решения
HIPAA + HITECH
обработка PHI
FDA SaMD
готовность
MDR-aware
проектирование
⚙️ Решения Healthcare AI

AI end-to-end для отрасли

🩺

Clinical Decision Support

Рекомендательные движки для диагностики, триажа и лечения.

  • Предложение дифференциальной диагностики с источником
  • Triage scoring с reported sensitivity / specificity
  • Актуальные guidelines через RAG (NICE, USPSTF, Минздрав)
  • Human-in-the-loop на каждом решении
📚

Medical RAG

Retrieval-augmented generation над вашими клиническими guidelines, протоколами и SOP.

  • Цитирование до исходного абзаца
  • Редактирование PHI на retrieval и на generation
  • Versioned guideline store с provenance
  • Multi-language (RU / EN / HE)
🖼️

Imaging Triage

Computer-vision триаж и overlays для second-opinion.

  • Радиология / патология / дерматология модели
  • Saliency maps для clinician review
  • AUC / sensitivity / specificity reported
  • Калибровка под prevalence клиники
📑

Claims Automation

Payer-side adjudication страховых случаев с объяснимыми отказами.

  • ICD / CPT extraction
  • Автоматизация prior-authorization
  • Denial reason codes для апелляции
  • Детекция fraud / waste / abuse
🛡️

PHI Privacy and Security

Спроектировано под HIPAA / HITECH controls end-to-end.

  • PHI де-идентификация (Safe Harbor + Expert Determination)
  • Шифрование at rest + in transit
  • Access logs + minimum-necessary access
  • BAA с model providers
🔐

Model Governance

Документация, мониторинг и контроль каждой клинической модели.

  • Model card по Mitchell et al. 2019
  • Drift detection по клиническим features
  • Champion / Challenger flow
  • Tracking reportable adverse events
📋 Регуляторика

Готово под каждого регулятора

🇷🇺

РФ: 323-ФЗ, 152-ФЗ, требования Минздрава

Закон об охране здоровья (323-ФЗ), 152-ФЗ по защите персональных данных (категория - медицинские), требования Минздрава по цифровому здравоохранению, отчётность Росздравнадзору.

🇪🇺

ЕС: GDPR-Health, MDR, EU AI Act

GDPR Article 9 special-category health data, EU MDR для software-as-device классификации, EU AI Act Article 6 / 9 / 10 / 13 / 14 / 15 для high-risk medical AI.

🇺🇸

США: HIPAA, HITECH, FDA SaMD

HIPAA Privacy + Security Rule, HITECH breach notification, FDA AI / ML SaMD action plan, 21st Century Cures interoperability.

📊 Отраслевые бенчмарки

Что ожидать от Healthcare AI в production

Большинство моделей падают не на демо - а в production: drift, audit, интеграция. Вот что показывают публичные индустриальные исследования и где наш архитектурный вклад.

🩺

Точность клинического RAG

Что показывает индустрия: Clinical RAG с retrieval-then-generate над актуальными guidelines показывает 85-92% answer-with-correct-citation против ~70% для plain LLM (BMJ AI 2024 systematic review).

Где входим мы: Цитирование до исходного абзаца, PHI redaction на retrieval + на generation, versioned guideline store - каждый ответ клиницисту traceable.

  • Цитирование до исходного абзаца (нет ответа без источника)
  • PHI redaction на retrieval и на generation
  • Versioned guideline store - reviewable diff во времени
  • Построено обновляться под новые guidelines без retraining
🖼️

Триаж изображений

Что показывает индустрия: Triage AI на CT и chest X-ray показывает AUC 0.90+ для rule-out workflows при калибровке под локальный prevalence (Lancet Digital Health 2024).

Где входим мы: Калибровка под prevalence клиники, saliency maps для clinician review, sensitivity / specificity reported по когорте - presentable model committee'у.

  • AUC и sensitivity / specificity reported по когорте, не aggregate
  • Калибровка под prevalence клиники (не vendor benchmark)
  • Saliency maps для clinician review
  • Tracking reportable adverse events
📑

Автоматизация claims

Что показывает индустрия: Payer-side auto-adjudication страховых случаев с explainable denials уменьшает appeal cycle на 30-45% (Bain healthcare ops 2024).

Где входим мы: ICD / CPT extraction, автоматизация prior-authorization, denial reason codes для апелляции, fraud / waste / abuse detection - end-to-end claims flow с audit trail.

  • Denial reason codes для апелляции (каждый отказ объясним)
  • Автоматизация prior-authorization с rule-based fallback
  • Детекция fraud / waste / abuse
  • Построено под HIPAA / HITECH end-to-end

* SLAtech с 2004 года. Работали с больницами, страховыми и медтех-вендорами в 14 странах. Коммерческие примеры доступны на консультации.

Готовы построить Healthcare AI который проходит проверку регулятора?

30-минутная консультация - картируем клинические use case'ы, предложим архитектуру, посчитаем ROI.