© 2012-2019    АО "Соцмедика"

О компании

АО "Соцмедика" - IT компания, резидент инновационного центра «Сколково», специализирующаяся на создании экспертных систем в области медицины.

В 2011 г. группа исследователей из НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН занялась вопросом создания Объединенной Базы Медицинских Знаний (UMKB) для использования ее в медицинских экспертных системах. Для структурирования медицинских знаний возникла необходимость разработать оригинальную модель представления знаний и медицинские онтологии. А также разработать гибкую систему медицинских классификаторов.

Вначале 2012 г. была сформирована группа энтузиастов, которые стали акционерами компании, набрана команда программистов, созданы бренд и логотип компании Соцмедика.

Основной задачей было создание инструмента для удаленного моделирования медицинских знаний и привлечение врачей-экспертов для работы над базой знаний. Это дало возможность врачам наполнять базу в любое время, где бы они ни находились.

Позже появилась идея создать интернет-портал, с помощью которого врачи разных специальностей могли бы принять участие в проекте по созданию UMKB.

По ходу наполнения базы знаний идея создания UMKB получила поддержку в научных кругах. Таким образом, в августе 2013 г. был запущен проект UMKB и были привлечены научные центры, которые захотели сделать свой вклад в создание единой базы медицинских знаний, каждый по своему профилю.

Сегодня наши технологии позволяют создавать экспертные системы в области медицины за кратчайшие сроки.

Для реализации системы «Гиппократ» необходим целый ряд базовых технологий, большая часть которых уже реализована компанией АО «Соцмедика» и подробно описана на нашем сайте. Из них наиболее важными являются технологии сбора, формализации, объединения и обновления базы медицинских знаний, лежащей в основе разрабатываемой системы. Для того, чтобы наполнить базу знаний и её постоянно обновлять, в системе используются технологии глубокого машинного обучения (методы искусственного интеллекта) в сочетании с технологиями краудсорсинга, подключая экспертное сообщества. Ключевой задачей данного проекта является создание способа извлечения смысла из медицинских текстов. Сегодня технологий лингвистического анализа текстов очень много, однако, анализа текста на уровне только лингвистических правил оказалось недостаточно для правильного извлечения фактов из медицинской литературы. Для этого в основе системы должны лежать необходимые базовые знания в области медицины.

Именно поэтому, наша команда «обучает» когнитивную экспертную систему шаг за шагом, наполняя базу знаний слой за слоем, по аналогии с тем, как учат студента в медицинском вузе. В системе накоплена базовая информация - медицинские онтологии, классификаторы, систематизированные знания в области анатомии, физиологии и патофизиологии человека. Такой подход позволит повысить точность определения смысла при анализе текста до 95%.