Боль рынка

• 35–40% времени приёма уходит на ручное заполнение меддокументации вместо общения с пациентом.
• Рутинный ввод снижает внимание врача, увеличивает риск ошибок и неполных записей.
• Руководители клиник не получают полной картины качества приёмов и соблюдения стандартов общения.

Кому это критично

• Врачи амбулаторного звена (500 000+ специалистов в РФ)
• Руководители медучреждений и сетей клиник
• Пациенты, получающие неполную или некорректно оформленную информацию

Почему текущие решения не подходят

• Зарубежные сервисы (Nuance, DeepScribe, Suki AI) не интегрируются с МИС РФ, не обеспечивают хранение данных в РФ, не соответствуют ФЗ-152.
• Отсутствие российских STT/LLM-моделей для обработки медицинской лексики в реальном времени (WER < 15%).
• Нет интеграции с Калгари–Кембриджской моделью и системами контроля качества приёма.

Масштаб проблемы в цифрах

• Потери времени врачей — до 2 часов в день на бумажную работу
• Снижение пропускной способности на 15–20%
• Риски штрафов и претензий из-за неполной документации

Образ продукта

• Программный комплекс, интегрируемый с МИС РФ, который в реальном времени:

• фиксирует диалог врач–пациент,
• автоматически формирует структурированную медицинскую карту,
• оценивает качество приёма по Калгари–Кембриджской модели.

• Интерфейс врача: единое рабочее окно с готовыми шаблонами, подсказками и авто‑заполнением.
• Интерфейс руководителя: аналитические панели с KPI, метриками качества и контрольными чек‑листами.

Связь с проблемой

• Сокращение времени на оформление документации на 30–40%.
• Снижение риска неполных или ошибочных записей за счёт встроенной проверки и стандартов.
• Автоматизация контроля качества без дополнительной нагрузки на персонал.

Архитектура решения

• Модуль записи приёма: плагин для браузеров на базе Chromium, фиксирующий аудиопоток врач–пациент.
• Модуль распознавания речи (STT): сервер с GPU, дообученные русскоязычные модели на медлексике (WER < 15%, задержка ≤5 сек).
• Модуль анализа (LLM): локальные большие языковые модели, обученные на данных диалогов по Калгари–Кембриджской модели, соответствие FHIR/HL7.
• WEB‑интерфейс: личный кабинет врача с авто‑заполнением карты и аналитикой; кабинет руководителя с KPI по приёмам.
• Интеграция с МИС: через API, с поддержкой ГОСТ‑криптографии и хранением данных в РФ.

Научно‑техническая новизна

• Первое в РФ комплексное on‑prem решение с мультимодальной поддержкой (голос, текст, видео).
• Собственные STT/LLM, дообученные на специализированных меддатасетах.
• Автоматическая оценка приёма по международной модели Calgary–Cambridge с локализацией под российские протоколы.
• Соответствие требованиям ФЗ‑152, ГОСТ и стандартам медицинского документооборота.

Почему требуется НИОКР

• Разработка и адаптация STT/LLM‑моделей для высокой точности на русской медлексике.
• Создание датасетов и инструментов для автоматической оценки приёмов.
• Интеграция с МИС через защищённые каналы с ГОСТ‑криптографией.
• Формирование охраноспособных результатов: модели, ПО, базы данных.

Что уже сделано

• Разработан и внедрён сервис речевой аналитики «ИМОТИО» (зарегистрирован как программа для ЭВМ в Роспатенте).

Текущий функционал

• Сбор, хранение и анализ аудио‑коммуникаций (в т.ч. медицинских приёмов).
• Загрузка данных по API, хранение в БД, поиск по фильтрам, формирование отчётов.
• Исполнение под Linux, серверное или виртуальное развёртывание.

Подтверждение готовности

• Рабочий прототип модуля для автоматизации меддокументации интегрирован с популярными МИС РФ.
• Проведены пилотные внедрения в клиниках (результаты испытаний — в приложении).

Планы по защите ИС

Новые охраноспособные результаты по итогам НИОКР:

• Модуль STT, дообученный на русскоязычных медицинских данных (регистрация программы для ЭВМ).
• LLM‑модель для анализа приёмов по Калгари–Кембриджской модели (регистрация базы данных и программы).
• Интеграционные модули с ГОСТ‑криптографией (патент на способ).

Подготовка заявок в Роспатент:

• Программа для ЭВМ «Модуль автоматизации меддокументации».
• База данных «Обезличенные медицинские диалоги для обучения ИИ».
• Сроки подачи заявок: Q2–Q3 2025.

Объём рынка

Россия:

• 15 000+ медучреждений с интегрированными МИС.
• 500 000+ врачей амбулаторного звена — потенциальные пользователи.
• Средний чек лицензии SaaS/On‑prem: 50–120 тыс. ₽ в год на рабочее место.
• Потенциальный годовой объём продаж при 100% охвате: 25–30 млрд ₽.

Мир (русскоязычные регионы, СНГ):

• 3 000+ медорганизаций.
• Потенциал экспорта — до 5–6 млрд ₽ в год.

Основные сегменты:

• Государственные и частные клиники с высоким потоком пациентов.
• Сети частных медцентров, где требуется единый стандарт качества приёма.
• Фармацевтические сети и компании для контроля консультаций и клиентского сервиса.

Типичный заказчик:

• Руководитель медицинского учреждения или сети клиник.
• ИТ‑директор или руководитель отдела цифровизации.
• Медицинский директор, отвечающий за качество обслуживания.

Подтверждённая заинтересованность:

• Пилотные переговоры с федеральными и региональными клиниками (списки и письма поддержки — в приложении).
• Запросы на интеграцию от трёх частных сетей (данные по NDA).

Ключевые участники

Дополняющие компетенции команды

• Илья Афонин — Ведущий программист (backend, интеграции, оптимизация).
• Вячеслав Шульга — Руководитель отдела развития бизнеса.
• Алеся Козина / Лада Иванова — Проектные менеджеры (ведение крупных внедрений).
• Тимофей Ермаков — Руководитель фронтенд‑разработки.
• Инженеры и QA — экспертиза в STT/LLM, интеграции с МИС, тестировании ML.

Вакансии для расширения команды

• Senior Data Scientist (ML/NLP/ASR, медлексика).
• Senior Backend Developer (FastAPI, высоконагруженные системы).
• Middle Frontend Developer (React, TypeScript).
• Data Annotator с медобразованием.
• QA‑тестировщик с опытом в HealthTech.