Приглашаем вас принять участие в публикации тезисов на конгрессе Терапия и профилактика.

Дедлайн подачи — 15 ноября 2025 года.

Ссылка: http://therapyprevent.ru/abstracts

Наша команда стала информационным партнером конгресса ЛАБРиН25 💪🏿

Узнали? 🥲

А в нашем "музее" вот что)
Узнали?

Автор поста: @Altynai78 🫶🏾

Эволюция скарификатора 😳

Приглашаем вас принять участие в цикле вебинаров, в рамках которых мы рассмотрим ключевые аспекты контроля качества в медицинской лаборатории.

Эта тема крайне важна, так как развитие нормативной базы и отраслевых стандартов напрямую влияет на достоверность лабораторных исследований.

2 вебинар из цикла:
«Актуальные вопросы контроля качества в медицинской лаборатории. Аналитический этап»
24.09.2025 в 11:00

Лекторы:
• Вершинина Марина Германовна,
д.м.н., заведующий кафедрой организации здравоохранения и общественного здоровья, медицинского страхования и государственного контроля в сфере здравоохранения, руководитель курса клинической лабораторной диагностики ФГБУ ДПО "ЦГМА" Управления делами Президента Российской Федерации, Главный научный сотрудник ФГАУ «НМИЦ здоровья детей» Минздрава России, Москва

• Стрелецкая Елена Александровна
к.м.н., руководитель направления «Проточная цитометрия, анализ кала, жидкостная цитология, ПЦР»

Регистрация уже доступна по ссылке: https://my.mts-link.ru/j/17143611/2419187364

Продолжаем делиться подробностями об участии West Medica в РКЛМ 2025. В этом посте приглашаем на наши сателлитные симпозиумы! ✨

В этом году мы подготовили программу, посвящённую цифровой микроскопии и современным решениям для автоматизации лабораторной диагностики. 📌 В программе — реальные кейсы, новые продукты и открытые дискуссии с экспертами.

👉 Расписание и подробная программа — в карусели.

Будем рады видеть вас среди участников! Напоминаем, что мы рады провести персональную встречу с вами на стенде — для этого напишите нам на почту moscow@westmedica.com.

Очень приятно, что нашу инновацию заметили и оценили в Московском инновационном кластере! Спасибо специалисту кластера Никите Кудрявцеву https://t.me/kudryavtsev_md
за детальный разбор и рецензию. Для нас это важный сигнал, что мы на правильном пути 😌

Как предсказать инфаркт, пока человек чувствует себя здоровым?

Представьте себе Ивана. Ему 45 лет, он руководитель отдела в IT-компании. Жалоб на здоровье нет. Раз в год он проходит стандартную диспансеризацию, где ему измеряют общий холестерин. Показатель в норме. Иван спокоен.

А теперь другая реальность. Тот же Иван, но в его поликлинике работает система на основе искусственного интеллекта. Алгоритм анализирует не только общий холестерин, но и возраст, пол, уровень глюкозы и общий анализ крови. На основе этих данных система выдает предупреждение: у Ивана высокий риск повышенного уровня «плохого холестерина» (ЛПНП). Его приглашают на дополнительное, уже углубленное обследование, которое подтверждает риск. Врач назначает терапию и меняет диету. Инфаркт, который мог случиться через 5-10 лет, отменяется.

Проблема, которую мы не видим
Каждый год сердечно-сосудистые заболевания уносят жизни более 800 тысяч россиян. Главный виновник – атеросклероз, который развивается из-за высокого уровня «плохого холестерина». Этот холестерин оседает на стенках сосудов, образуя бляшки, которые со временем могут привести к инфаркту или инсульту.

Самое коварное в этой истории то, что человек может годами чувствовать себя отлично, пока в его сосудах образуются атеросклеротические бляшки. Стандартная диспансеризация по ОМС не включает детальный анализ липидного профиля. Его назначают только тем, кто уже находится в группе риска. Получается замкнутый круг: чтобы попасть в группу риска, нужно уже иметь проблемы со здоровьем.

Как ИИ ломает этот круг?
В Московском научном центре лабораторных исследований мы начали тестировать ИИ-систему «ЛипидоСкрининг», разработанную @lab_hub. Её обучили на данных 270 тысяч пациентов. На основе простых показателей – возраст, пол, уровень глюкозы, общий холестерин и общий анализ крови – она предсказывает уровень «плохого холестерина» без необходимости проводить дорогостоящий и сложный анализ. Предварительные результаты продемонстрировали, что система в 93% случаев верно предсказывает уровень «плохого холестерина», а погрешность измерения сопоставима с погрешностью стандартного лабораторного анализа (0,25 ммоль/л).

Сейчас ИИ-систему тестируем на данных 10 тысяч пациентов. Если её эффективность подтвердится, мы получим простой и доступный инструмент для массового скрининга.

Почему это важно для здравоохранения и инноваторов?
Для системы здравоохранения это означает переход от модели «лечения болезней» к модели «управления здоровьем». Это снижает нагрузку на стационары и скорую помощь, экономит огромные средства и, самое главное, спасает жизни.

Для разработчиков и стартапов – это сигнал. Спрос на подобные предиктивные системы будет только расти. Здравоохранение остро нуждается в технологиях, которые помогают врачам принимать решения, а не заменяют их.

Как вы считаете, какие еще «слепые зоны» в диагностике, на ваш взгляд, мог бы закрыть искусственный интеллект?