Опубликовали запись мероприятия "Я здоров. Демо"

Напомним, наша онлайн-встреча была посвящена тому, как меняется подход к управлению здоровьем и какую роль в этом могут сыграть персональные цифровые ассистенты.

Вместе с Даниилом Васильевым, создателем и руководителем MedTech-проекта «Я здоров», и Аллой Панченко, биомедтех-энтузиастом, предпринимателем и заместителем директора Центра индустриальных технологий и предпринимательства Сеченовского Университета, обсудили:

— как активное долголетие, превентивная медицина, развитие носимых и мониторинговых устройств и ИИ меняют привычную модель здравоохранения;
— почему медицинских данных становится всё больше, но сами по себе они ещё не превращаются в непрерывное знание о человеке;
— почему одних LLM недостаточно для действительно персонализированного управления здоровьем;
— почему следующий этап развития HealthTech — переход от отдельных сервисов к единой цифровой модели здоровья.

Во второй части мероприятия мы показали, как эта концепция уже реализуется в «Я здоров», и как планируем развивать сервис в будущем.

Смотрите запись встречи:
На YouTube
ВК видео

Как превратить превентивную программу в устойчивый медицинский продукт: кейс Mriya Life

Интерес к превентивной медицине растёт. Пациенты ждут от таких программ понятного результата, а бизнес — жизнеспособной экономики. 

Но купить современное оборудование и запустить набор диагностических программ недостаточно, чтобы построить устойчивое направление, которое будет приносить пользу пациентам и выручку бизнесу.

10 сентября в 13:00 МСК мы проведем вебинар и поговорим о кейсе построения и развития превентивного направления Mriya Life — медицинского кластера курорта «Мрия».

Обсудим:

Что изменилось в поведении современного пациента и почему ему уже недостаточно субъективного результата «стал лучше спать и чувствовать себя бодрее».

От медицинских процедур к продукту на стыке превентивной медицины и well-being tech: как Mriya Life соединяет диагностику, оценку индивидуальных рисков, персональные программы и сопровождение пациента.

Путь не в одиночку: сотрудничество Mriya Life с университетами, исследовательскими центрами и технологическими партнёрами для проверки гипотез и развития превентивных программ.

Результат для пациента и бизнеса: как Mriya Life оценивает оздоровительный эффект, повторные обращения гостей и рентабельность направления.

Больше диагностики — не значит больше выручки: почему ставка на расширенную диагностику не дала ожидаемого коммерческого результата и что Mriya Life изменила в продукте.

Оборудование можно купить, готовую команду — нет: с какими кадровыми и организационными барьерами столкнулся департамент долголетия, какие решения оказались удачными, а какие — нет, и что необходимо, чтобы новое направление заработало на практике.

Как сохранить контакт с пациентом после завершения программы: что мешает выстроить непрерывное сопровождение, с какими ограничениями сталкивается медицинский бизнес и как их преодолевает Mriya Life.

Опытом построения и развития превентивных программ поделится Ксения Борецкая, директор департамента долголетия курорта «Мрия».

👉 Участие бесплатное. Зарегистрироваться можно по ссылке

Наши друзья из Purrweb проводят очередную интересную онлайн-встречу — судя по программе, она будет во многом созвучна с тем, о чем мы говорим на своих площадках)

Персональные цифровые ассистенты — будущая инфраструктура здоровья

Мы уже давно называем «Я здоров» персональным цифровым ассистентом здоровья.

В среду на нашем мероприятии Я здоров Демо мы с Аллой Панченко смогли хорошо сформулировать, что мы и другие игроки рынка вкладывают в это понятие, что такое personal health assistants, какими они бывают, зачем вообще нужны и какое место займут в индустрии здоровья будущего.

Personal health assistant - это цифровой слой, который держит в себе весь контекст человека и на основе него помогает принимать решения о здоровье не разово, а на постоянной основе.

Главная недостроенная функция — не новый сенсор, а объяснение

И вот здесь мы для себя сделали важный вывод. Самое сложное в этих ассистентах — не добавить ещё один биосенсор или ещё один источник данных. Самое сложное — объяснить человеку, что из этих данных действительно важно.

Дашборд может показать: сон стал хуже, пульс выше, HRV ниже. Но хороший ассистент не должен на этом останавливаться и уж тем более пугать диагнозом. Он должен честно сказать: это изменение длится уже несколько дней, совпало с недосыпом и нагрузкой, данных пока недостаточно для медицинского вывода — попробуйте восстановить режим, последите за самочувствием, и вот признаки, при которых точно не стоит ждать, а нужно к врачу.

Именно эта честность и калибровка — сложнее любого нового датчика.

Важно не попасть в ловушку технологического оптимизма

Возможно, для наших детей ассистенты будут гораздо лучше отличать личную норму, случайное колебание, поведенческий паттерн и по-настоящему опасный сигнал. Но прямо сейчас — рано на это полагаться.

Устройство на руке не отменяет врача. Чат с ИИ не заменяет клиническое мышление. И убедительная рекомендация не становится верной только потому, что она звучит персонально.

Поэтому разумная модель на сегодня простая и честная:
— устройство и ассистент помогают наблюдать, помнить, замечать, готовиться к разговору с врачом
— врач помогает интерпретировать, принимать клиническое решение и нести за него ответственность

Новая модель отношений

Человек приносит в медицину свою жизнь, историю, симптомы, данные и цели. Врач приносит клиническое мышление, опыт, ответственность и умение отличить значимый риск от шума.

Цифровой ассистент — третий участник этих отношений. Не конкурент врачу и не новый центр принятия решений, а интерфейс, который помогает обеим сторонам видеть одну и ту же полную картину.

Плюс к этому — практическая причина, почему такие ассистенты неизбежно будут развиваться: врачебное время становится всё более дефицитным и дорогим ресурсом, и по оценкам ВОЗ дефицит специалистов здравоохранения к 2030 году в мире будет только расти.

Это не аргумент за то, чтобы убрать врача из процесса — а за то, чтобы разумнее распределить его внимание. Ассистент забирает на себя то, что не требует экспертного клинического решения каждый раз, а время врача освобождается для того, где его правда нельзя заменить.

Будущая модель — не «ИИ вместо медицины», а медицина с правильно распределённой экспертностью: цифровой контур помогает человеку в повседневности, ассистент собирает и честно объясняет контекст, а врач подключается там, где нужен клинический опыт и человеческое решение.

Именно в эту модель мы и строим «Я здоров» — ассистент, который не притворяется врачом, а честно говорит, когда данных достаточно, а когда пора к специалисту.

Согласны с такой моделью или видите риски в том, чтобы ассистент становился третьим участником отношений врач-пациент?

Завтра опубликуем запись нашего Демо, для всех кому интересно будущее индустрии здоровья и в частности обновления Я здоров!

Выпустили на Product radar статью про то, зачем я делаю Я здоров)

Рассказал какой путь довел меня за 10 лет от веб-студии до медтех-стартапа, историю создания Я здоров, что он представляет из себя сейчас.

https://productradar.ru/blog/ot-cifrovyh-produktov-k-tehnologiyam-zdorovya-put-v-medtech/

А ещё если, вам интересны тренды индустрии здоровья, приходите 2 сентября в 17 00 на наше Демо!
Поговорим про тренды медтеха, персональные цифровые ассистенты здоровья.
Ну и конечно - расскажем планы развития Я здоров.

Регистрация через бот: @yazdorov_demo_bot

Будет и запись, но онлайн можно будет задать любые вопросы мне и нашему приглашённому эксперту.

🚀 В России запущен ОнкоКомпас — профессиональная платформа для специалистов в области онкологии.

Ежедневно в мире появляются новые исследования, обновляются рекомендации и публикуются данные о препаратах и биомаркерах. ОнкоКомпас помогает ориентироваться в этом информационном потоке и получать главное на русском языке.

🤖 ИИ-алгоритм анализирует публикации российских и зарубежных журналов, онкологических ассоциаций и профессиональных сообществ и уже в течение 24 часов предоставляет структурированные резюме новых публикаций.

📚 В базе — сотни авторитетных источников, включая JCO, The Lancet Oncology, NEJM, JAMA Oncology, а также материалы ESMO, ASCO, AACR, ASTRO, SABCS, WCLC и другие.

На платформе представлены исследования и новости, клинические рекомендации, материалы конгрессов, экспертный и образовательный контент, клинические калькуляторы и специализированные разделы по нозологиям.

Присоединяйтесь!

ОнкоКомпас — профессиональный навигатор в мире мировой онкологии на русском языке.
🌐 onco-compass.ru

Одна из главных задач MedTech сегодня — научиться работать не только с медицинскими данными пациента, но и с постоянно растущим массивом новых медицинских знаний.

В «Я здоров» мы как раз много думаем о том, как с помощью ИИ сделать медицинскую информацию более доступной и полезной для человека. Поэтому интересно наблюдать за решениями, которые делают то же самое для профессионального сообщества.

Наши друзья запустили «ОнкоКомпас» — ИИ-платформу для специалистов в онкологии, которая отслеживает новые исследования, рекомендации и профессиональные материалы и превращает этот поток информации в структурированные резюме на русском языке.

Хороший пример того, как ИИ может сокращать дистанцию между появлением новых медицинскоих знаний и их практическим использованием.

Персональные цифровые ассистенты здоровья — инфраструктура будущего

Современный подход к здоровью активно трансформируется: люди все чаще обсуждают свое здоровье с ИИ, развиваются трекинговые и мониторинговые устройства, диагностика становится ближе к конкретному пациенту. Одновременно с этим растет интерес к превентивной медицине.

Мы уверены: эти тренды ведут нас к тому, что уже через несколько лет у каждого будет цифровой ассистент, который мониторит здоровье онлайн, дает рекомендации и маршрутизирует по системе здравоохранения в роли медицинского консьержа.

2 сентября в 17:00 мы обсудим эту перспективу, связанные с ней проблемы и вызовы на онлайн-мероприятии «Я здоров. Демо».

Спикеры:
Даниил Васильев, создатель и руководитель MedTech-проекта «Я здоров».
Алла Панченко, биомедтех-энтузиаст, предприниматель, заместитель директора Центра индустриальных технологий и предпринимательства Сеченовского Университета, академический директор акселерационных программы SechenovTech.

Мы обсудим:
— почему медицинских данных собирается все больше, но это не превращает их в непрерывное знание о человеке
— зачем персональному цифровому ассистенту медицинская карта, дневники, данные трекинговых устройств и долгосрочная память
— почему одних LLM недостаточно для действительно персонализированного управления здоровьем
— как тренды на активное долголетие, превентивную медицину, развитие носимых и мониторинговых устройств а также ИИ меняют привычную модель здравоохранения
почему персональный цифровой ассистент может стать новой инфраструктурой управления здоровьем
— почему следующий этап развития HealthTech — переход от отдельных сервисов к единой цифровой модели здоровья

Во второй части расскажем, как эта концепция уже реализуется в «Я здоров», и что нужно цифровому помощнику, чтобы действительно понимать человека.

В конце можно будет задать вопросы, обсудить кейсы использования приложения, предложить новые функции и напрямую дать обратную связь команде продукта.

📆 Встретимся 2 сентября в 17:00
Регистрация — по ссылке: @yazdorov_demo_bot

Друзья, приглашаю вас 2-го сентября на новое Демо Я здоров!

В этот раз мы расширяем формат.
С приглашённым экспертом Аллой Панченко поговорим про тренды индустрии здоровья, AI в медицине и персональные цифровые ассистенты.

И во второй части я расскажу об обновлениях Я здоров и наших планах на следующий квартал.
Можно будет задать любые вопросы и обсудить идеи по развитию нашего сервиса.

Регистрируйтесь через бот: @yazdorov_demo_bot

Работа с данными трекинговых устройств. Интеграции и структура данных

В прошлом посте рассказал наш общий подход к работе с данными трекеров.
Сегодня подробнее про первый шаг - формирование общей структуры базы данных.

Мы планируем поэтапно интегрироваться с разными видами трекинговых устройств и в конечном счете охватить все.

Мы закладываем, что пользователь может сменить устройство. А в редких случаях — пользоваться несколькими одновременно.

Поэтому нам важно было сформировать единую структуру базы данных, которая учитывает все возможные данные и приводит их к одному формату.

Для этого изучили, какую информацию и в каком виде можно получать с Apple Health, Google Health Connect, Whoop, Oura и Garmin — основных и наиболее популярных устройств.

Все данные с трекеров мы делим на три большие группы:

1. Показатели

Разделены на несколько доменов:

Пульс и сердце — пульс дневной, пульс покоя, HRV, пульс при ходьбе
Сон — длительность, время отбоя и подъёма, стадии, время в постели
Активность и движение — шаги, минуты интенсивности, этажи, набор высоты, калории
Дыхание и кислород — SpO₂, суточный и мгновенный
Температура — температура кожи, базальная температура

Показатели бывают разной гранулярности измерения:
мгновенные значения
дневные, средние, ночные
фиксация по триггеру, когда пользователь сам запускает замер

2. События

Тоже делятся на группы: сон, тренировки, бытовая и профессиональная активность, сессии восстановления (баня, массаж, ...)

Показатели связываются с событиями, для этого у нас отдельная таблица связей.
Это важно и для хранения данных, и для их дальнейшей интерпретации: пульс во время сна, пульс на тренировке и пульс в бане — интерпретируются по разному.

3. Расчётные показатели вендора

Это уже не базовые показатели, а алгоритмические — скор активности, восстановление, оценка качества сна, оценка уровня стресса и другие.
Каждый вендор считает их по своей закрытой модели, поэтому для каждого устройства они свои.

Мы их тоже сохраняем — в том объёме, в каком вендор их отдаёт. Но храним в отдельной структуре, потому что интерпретировать их и внедрять в ассистента нужно иначе, чем обычные показатели.

По всем данным обязательно фиксируем id устройства, чтобы отдельно обрабатывать сценарии смены (даже по базовым показателям между данными с разных устройств будут погрешности).

Поставьте реакции, если тема интересна — в следующих постах расскажу про:
• базу общих нормативных значений показателей
• расчёт медианных значений пользователя и зачем они нужны
• определение отклонений разных типов
• наборы правил интерпретации, подкреплённые источниками
• как из всего этого формируются инсайты передачи данных в ассистент
• как эти данные внедряются в контекст диалогов и рекомендательной системы

Как сделать ИИ-ассистента по здоровью еще точнее? Его будут проверять врачи
⠀
Мы запускаем новый этап развития ассистента «Я здоров»: системное тестирование его ответов с участием врачей и других медицинских специалистов. Для этого создается специальный веб-сервис — «Полигон». При этом реальные пользовательские данные в тестировании не используются.

Как это работает:

— Сначала «Полигон» генерирует «синтетического пациента» — гипотетического пользователя с медицинской картой, документами, дневниками показателей, информацией о питании и лекарствах и историей предыдущих диалогов с ассистентом.

— Затем для разных профилей синтетических пациентов создаются разные медицинские сценарии. Например, пациент рассказывает о симптомах, просит составить план питания или спрашивает, как подготовиться к приему пульмонолога.

— В диалог с пациентом вступает ассистент, проверяя диалог с клинической точки зрения, чтобы сформировать корректный тестовый набор.

— После этого диалоги оценивают врачи: по их клинической точности, полноте, качеству самого диалога, безопасности, соответствию ответов клиническим стандартам доказательной медицины, применимости, подаче и тону коммуникации. А также на предмет своевременного направления к врачу.
⠀
Такой подход позволит улучшать ассистента не только на уровне технологий, но и с точки зрения профессиональной медицинской оценки: находить слабые места в ответах, собирать обратную связь специалистов и использовать ее для дальнейшего развития продукта.

Важно то, что все пациенты и диалоги на «Полигоне» — синтетические. Это позволяет сохранить безопасность реальных данных, и при этом проводить тестирование с учетом настоящих существующих в практике сценариев.

Работа над «Полигоном» — часть долгосрочного развития ассистента «Я здоров», чтобы в итоге каждый пользователь имел возможность получать качественные советы по здоровью здесь и сейчас, не дожидаясь визита в медицинское учреждение.

Если вы — практикующий врач, и хотите присоединиться к тестированию нашего ИИ-ассистента, вступайте в чат экспертов «Я здоров», там будет вся актуальная информация про «Полигон» и другие подобные активности.

Вместе мы сделаем современные медицинские технологии более точными, безопасными и полезными для пациентов!

Первый выпуск нового сезона подкаста Лучшее время с Юлией Черных, экспертом по речи, коммуникации и публичным выступлениям.

В этом выпуске мы не обсуждали технологии, медицину или искусственный интеллект.

Но я как всегда обсуждал вопросы, которые волнуют меня самого, и уверен, что многих предпринимателей.

Сейчас все занимаются пиаром и личным брендом, созданием контента и в целом проявлением себя в публичном пространстве.
Во-первых, мне всегда было интересно разобраться, зачем мы это делаем?)

Я так или иначе занимаюсь личным брендом и публичностью уже несколько лет, и я всегда жил в парадигме, что важно содержание, а не форма.
Важнее что ты говоришь, есть ли под этим твердая экспертиза, насколько ты в это веришь - а не как ты это говоришь.
Постановка речи, ораторское искусство - это конечно важно, но не для меня, да и вообще у меня времени нет)

Но по правде - это такое же заблуждение, как "хороший продукт сам себя продаст".

Это одна из тем, которую обсудили с Юлией.

Ещё говорили про то, как привлекать внимание аудитории, когда контента становится всё больше, а внимания всё меньше.
Про цели, задачи и подготовку к публичным выступлениям.
Про разные типы коммуникации, как понять тип собеседника и коммуникативными навыками усилить свою позицию.

Ну и мою речь немного разобрали)

В общем выпуск будет точно полезен всем предпринимателям, стартаперам и руководителям - никуда мы от коммуникаций и публичности в нашей работе не денемся, поэтому давайте немного подтянем харды в этом направлении)

Смотрите новый выпуск:
YouTube
ВК Видео
Яндекс.Музыка

Бумажка с результатами анализов на руках, а объяснить их толком некому? Не надо так 😊

Записали подкаст с Даниилом Васильевым: он строит MedTech-стартап «Я здоров», персонального ИИ-ассистента, который копит данные о здоровье человека и на их основе даёт первичные рекомендации.

Обсудили, как сервис работает на практике, и где вообще сейчас место ИИ в заботе о здоровье.

Поговорили:

👉 как сервис учится на данных человека и сам подсказывает, что делать дальше
👉 ни рубля от инвесторов: стартап уже год держится на свои деньги
👉 нейросеть в медицине "додумывает" там, где не хватает данных, и как с этим бороться
👉 заменит ли ИИ врача, и когда

Ну и история с конференции, где директор клиники сказал "никто не будет загружать документы" - и тут же встала женщина из зала... что было дальше? 😊

Смотреть:

YouTube
ВК
Дзен

Ну и для полноты картины:

ТГ-канал Даниила про бизнес и технологии.
ТГ-канал про МедТех и проект "Я здоров"
ТГ-канал самого приложения "Я здоров"
Сайт приложения "Я здоров"

ВАЖНО: для тех, кто тут впервые - чтобы оставить комментраий, нужно сначала присоединиться к этому чату

ТГ-Канал, ТГ-Чат, YouTube, ВК, Дзен, FB, Inst, TikTok, Х

Первый раз был на подкасте в качестве гостя.
Много рассказал про историю создания, текущий функционал и планы празвития Я здоров, а также про рынок медтеха и медицинский AI.

Не очень понравилось как я говорил и держался в кадре - скорость речи, бегающие глаза и вот это всё - тут определённо надо поработать.
Но смыслы думаю раскрыл неплохо.

А уже в понедельник выйдет первый после длительного перерыва выпуск подкаста Лучшее время с экспертом по речи, коммуникациям и публичным выступлениям. Там мы кстати немного разобрали и мою речь тоже)

Внедрение данных с трекинговых устройств в контекст диалогового ассистента

Мы последовательно расширяем персонализацию ассистента «Я здоров» на данных о здоровье пользователя.
Сейчас он работает с данными медкарты, долгосрочной памяти и дневников — показатели здоровья, приём препаратов и питания.
Сейчас мы прорабатываем следующий шаг — данные с трекинговых устройств.
Скоро у нас появятся интеграции с Apple Watch и Google Health Connect. Далее по плану — Oura, Whoop, Garmin и другие.

Цель интеграции — обогатить этими данными ассистента и рекомендательную систему — и сделать ответы и рекомендации ещё персональнее.

Что мы поняли про данные трекинговых устройств и как планируем внедрять их в контекст ассистента и рекомендательной системы

Эти данные, конечно, не обладают клинической точностью лабораторных биомаркеров и обследований.
Зато их много: они собираются каждый день, непрерывно, без участия человека.

Мы изучаем структуру данных, которые возвращают разные типы устройств. На что эти данные влияют и как связаны между собой. Как одни и те же показатели интерпретируют разные производители.
Разобрали модель Google SensorFM, которая на основе данных с трекеров генерирует медицинские инсайты.

Данные с трекеров условно можно поделить на 3 группы:

Показатели — пульс, HRV, SpO₂, температура кожи и так далее.
События — сон, тренировки, ходьба, активность.
Показатели привязываются к событиям.
Расчётные показатели вендоров — восстановление, качество сна, стресс и другие. Это алгоритмические показатели, которые каждый производитель считает по своей закрытой модели.

Нельзя просто передать в контекст модели данные с трекеров

Во-первых — они просто засорят контекст своим количеством.
И, что ещё хуже, модель будет выдумывать взаимосвязи и корреляции, которых нет, и уверенно их объяснит.
Что неприемлемо для медицинского ассистента.

Этот же вывод есть в статьях разработчиков SensorFM. Передавать в языковую модель сырые данные с трекеров не просто бессмысленно, а вредно.

Наш общий подход и концепция решения

На нашей стороне формируем единую структуру данных, по которой раскладываем все полученные с устройств показатели. Отдельно храним показатели, события и алгоритмические показатели вендоров.

Собираем базу диапазонов общих нормативных значений показателей с учётом пола, возраста и других параметров.

При оценке показателей трекинговых устройств часто значение имеют динамика и отклонения от средних значений в периоде.
Поэтому по каждому показателю рассчитываем среднемедианные значения пользователя за прошедшие периоды.
Рассчитанные средние значения группируются по разным признакам и событиям, например, будни/выходные, покой/нагрузка, фазы женского цикла.

На основе текущих показателей, общих нормативов и средних значений периодов математической моделью формируем инсайты, например: выход показателя за границы общего норматива, отклонение от среднего показателя пользователя или сдвиг тренда.

Добавляем базу правил интерпретации трекинговых данных на основе клинических стандартов и профильных медицинских статей.
По-простому — это правила, описывающие доказанные связи медицинских отклонений и факторов риска с показателями и событиями с трекера.

И эти инсайты уже отправляем в контекст языковой модели — для интерпретации, ответов в диалоге и рекомендаций.
Модель не считает по сырым рядам. Она объясняет то, что уже посчитано.

Вот такой общий подход)

Поставьте реакции, если тема интересна — в следующих постах расскажу про:
• интеграцию с устройствами и структурирование данных о показателях, событиях и расчётных показателях
• общие нормативы, средние значения пользователя и как из них формируются инсайты
• инструкции передачи инсайтов на базе трекинговых устройств в ассистент и рекомендательную систему
• разбор модели Google SensorFM

Опрос по функционалу Я здоров № 2

У нас есть медиа в котором мы пишем стотьи о здоровье и современных тезнологиях медицины.
Материалы авторские, для их подготовки привлекаем врачей и других специалистов индустрии здоровья.
Сейчас медиа существует в формате сайта и telegram-канала.

У нас есть раздел Дневники.
Сейчас реализованы дневники показателей здоровья (вес, давление, температура и т.д.) и приёма препаратов.
В ближайшем релизе появится дневник питания.
В очереди дневники симптомов и самоконтроля, сна, тренировок, женских циклов и эмоций.

Кроме того, что у наших пользователей будет возможность вести нужные дневники в одном приложении, это также делает точнее ответы и рекомендации ассистента.

Какие из этих дневников должны появиться в Я здоров в первую очередь?

Друзья, мы продолжаем расширять функционал Я здоров и я хочу провести 2 небольших опроса по будущему функционалу.
Проголосуйте пожалуйста)

Опрос по функционалу Я здоров № 1.

У нас есть раздел Дневники.
Сейчас реализованы дневники показателей здоровья (вес, давление, температура и т.д.) и приёма препаратов.
В ближайшем релизе появится дневник питания.
В очереди дневники симптомов и самоконтроля, сна, тренировок, женских циклов и эмоций.

Кроме того, что у наших пользователей будет возможность вести нужные дневники в одном приложении, это также делает точнее ответы и рекомендации ассистента.

Какие из этих дневников должны появиться в Я здоров в первую очередь?

Не всё ли равно клиникам откуда лиды?

В беклоге Я здоров давно запланирован блок интеграции записи в медицинские клиники и лаборатории.
Чтобы наши пользователи, на основе рекомендаций ассистента или выбирая самостоятельно из каталога, могли записаться на анализы и медицинские услуги.

И я думал, что договориться с клиниками тут будет самым простым - мы же будем предоставлять им клиентов, просто за небольшую комиссию от стоимости услуги. Разве от этого можно отказаться?)
В большинстве бизнесов так и есть - неважно кто ты такой, если есть лиды - передавай, заплатим комиссию.

Сейчас мы начали работать над этим модулем, собственно договариваться с клиниками - и оказалось, что в медицине это так не работает.
Клиники далеко не со всеми подряд готовы партнериться, и чтобы они были готовы подключаться к новым источникам записи - тебе нужно доказать, что ты действительно можешь передавать новых пациентов.

Думаю, в этом есть какая-то причина, которую я пока не до конца понял.

А пока ведем переговоры как с отдельными клиниками и лабораториями, так и с агрегаторами, презентуем наш сервис.
В сентябре в Я здоров точно появится возможность записываться в медицинские клиники и лаборатории.

Представители клиник - расскажите в комментариях, чем обусловлен такой избирательный подход к отбору партнеров и почему так важно из каких источников получать лиды?
Ну и по запросу могу направить наше предложение.

Запустили первую версию рекомендаций в Я здоров

Это логичный шаг в расширении от только ответов на вопросы пользователя, к проактивным рекомендациям по управлению здоровьем.
Мы хотим, чтобы наши пользователи заходили в приложение и получали ответ на вопрос "что именно сейчас нужно сделать для своего здоровья".

Сейчас рекомендации генерируются по нажатию на соответствующую кнопку в ассистенте.
Скоро они будут генерироваться автоматически раз в день/неделю и нативно интегрироваться в модули приложения.
Например, в дневнике питания будут появляться рекомендации именно по питанию, и так далее.

Немного расскажу об устройстве рекомендаций в текущей версии и планов развития

Данные

Система учитывает весь доступный контекст данных о здоровье пользователя:
— медицинская карта, дневники показателей и приёма препаратов
— долгосрочная память ассистента — всё, что человек рассказывал в диалогах: от анамнеза жизни и симптомов до питания, тренировок и записей о самочувствии.
— все предыдущие рекомендации — ассистент помнит, что уже советовал пользователю ранее, и не повторяется.

Мы выделяем 3 группы рекомендаций

1. Медицинские услуги — сдать анализы, пройти обследование, записаться к профильному врачу
2. Образ жизни — корректировка питания, физической активности и т.д.
3. Расширение данных о пользователе — если данных пока мало, ассистент попросит загрузить документы, заполнить дневник или ответит на вопросы, которые помогут лучше понять анамнез

Формирование рекомендаций

Первый этап анализирует все данные пользователя и историю рекомендаций и определяет, какое направление сейчас наиболее актуально для рекомендации — питание, анализы, дозаполнение данных и т.д.

На втором этапе формируется конкретная рекомендацию внутри выбранного направления, добавляется дисклеймер и, если рекомендация опирается на медицинский документ, — ссылку на него.

Например: если полгода назад в заключении врача было указано повторить анализ через 6 месяцев — ассистент сам об этом напомнит и спросит, не пора ли записаться.

Планы по развитию

Расширение данных
— дневник питания
— интеграция с трекинговыми устройствами, которые дадут нам ряд показателей в режиме онлайн, а также данные о сне и физической активности

Повышение клинической точности
Параллельно размечаем клинические стандарты и актувльные медицинские статьи — и через RAG будем встраивать их в рекомендательную систему, чтобы рекомендации были ещё точнее клинически, с обоснованием и отсылками на конкретные источники.

Интеграция с другими функциями приложения
Прямо из окна ассистента можно будет перейти к загрузке документа в медкарту, внесению показателей в дневник или записи на медицинские услуги

А ещё мы купили новый домен для нашего сайта, который для него больше подходит - yazdorov.app
Сам сайт тоже скоро будем обновлять и расширять.