Publikationen und Forschung
Lissa Health ist eine KI-Plattform für die Verwaltung medizinischer Daten. Nachfolgend finden Sie wichtige Publikationen, wissenschaftliche Artikel und Erwähnungen der Plattform in Fachmedien.
Bundesweite Medien
RIA Novosti — „In Russland wurde ein persönlicher digitaler Gesundheitszwilling entwickelt“
Berichterstattung über Lissa Health in der größten russischen Nachrichtenagentur: „Das Startup Lissa Health hat einen persönlichen digitalen Gesundheitszwilling auf Basis künstlicher Intelligenz entwickelt.“
iXBT — „In Russland wurde ein KI-basierter digitaler Gesundheitszwilling vorgestellt“
Plattformübersicht auf einem der größten Technologieportale des russischsprachigen Internets.
Dzen — Plattformübersicht
Übersichtsartikel über Lissa Health auf Yandex Dzen.
Technische Publikationen (Habr)
Biologisches Alter: evidenzbasierte Medizin oder Marketing?
Analyse wissenschaftlicher Methoden zur Bewertung des biologischen Alters — PhenoAge, epigenetische Uhren, ML-Anwendungen zur Vorhersage des Mortalitätsrisikos.
Semantische Dekomposition medizinischer Texte
Technischer Artikel über den Übergang von einem dokumentenzentrierten zu einem faktorzentrierten Datenmodell, Extraktion klinischer Befunde und Biomarker aus unstrukturierten Texten mit KI.
Wie Labortests bei der Gesundheitsführung helfen
Überblick über die Rolle von Laboruntersuchungen bei proaktivem Gesundheitsmanagement und Biomarker-Monitoring.
Lissa Health — App zur Speicherung medizinischer Informationen (v1.2)
Plattform-Update: Erkennung von Laboranalysen aus Bildern, Anhänge, Datenexport.
Lissa Health — erste Version
Offizieller Plattformstart: Erkennung medizinischer Dokumente, Verlaufsdiagramme, KI-Analytik.
Telegram-Bot Argus (OCR)
Das Dokumentenerkennungsmodul von Lissa Health, als eigenständiges Produkt ausgegliedert — der Telegram-Bot Argus. Platz 1 der Woche auf Product Radar.
Wissenschaftliche Publikationen
Peer-Review-Artikel auf eLibrary
Artikel über die Architektur des KI-Medizindaten-Parsers mit einer Extraktionsgenauigkeit von über 90 %.
Vortrag auf dem OrgZdrav-Kongress
Präsentation über den Einsatz von KI im Gesundheitswesen.
Accelerator-Programme
| Programm | Status |
|---|---|
| NTI-Universität 2035 | Projektprofil |
| Sechenov Accelerator (Sechenov.tech) | Absolvent |
| MedTech Navigator | Teilnahmezertifikat |
| Technologiewettbewerb Universität der Führungskräfte | Finalist, Demo Day |
| Russisches Softwareregister | Nr. 7584301 |
Konferenzen und Vorträge
- HealthNet — Vortrag über den Einsatz von KI zur Strukturierung medizinischer Daten
- Selectel — Vortrag über Infrastruktur und Skalierung medizinischer KI-Dienste
- Aspectum-Hackathon „KI Medizin“ — KI-Triage-Assistenten-Projekt
Kerntechnologien
| Technologie | Beschreibung |
|---|---|
| KI-Dokumentenparser | Automatische Datenextraktion aus PDFs, Fotos und Befunden (Genauigkeit > 90 %) |
| Faktorzentrierte Architektur | Data Vault für longitudinale Analyse medizinischer Daten |
| KI-Transkription von Sprechstunden | Automatische Transkription ärztlicher Konsultationen |
| Digitaler Gesundheitszwilling | Dynamisches KI-Modell des Gesundheitszustands |
Medienkontakt
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