Publications et recherche
Lissa Health est une plateforme d'IA pour la gestion des données médicales. Vous trouverez ci-dessous les publications clés, articles scientifiques et mentions de la plateforme dans la presse professionnelle.
Médias fédéraux
RIA Novosti — « La Russie développe un jumeau numérique personnel de la santé »
Couverture de Lissa Health dans la plus grande agence de presse russe : « La startup Lissa Health a développé un jumeau numérique personnel de la santé basé sur l'intelligence artificielle. »
iXBT — « La Russie présente un jumeau numérique de la santé basé sur l'IA »
Présentation de la plateforme sur l'un des principaux médias technologiques du web russe.
Dzen — présentation de la plateforme
Article de présentation sur Lissa Health sur Yandex Dzen.
Publications techniques (Habr)
Âge biologique : médecine fondée sur les preuves ou marketing ?
Analyse des méthodes scientifiques d'évaluation de l'âge biologique — PhenoAge, horloges épigénétiques, applications du ML pour prédire le risque de mortalité.
Décomposition sémantique des textes médicaux
Article technique sur le passage d'un modèle de données centré sur les documents à un modèle centré sur les facteurs, extraction des constatations cliniques et biomarqueurs à partir de textes non structurés à l'aide de l'IA.
Comment les analyses de laboratoire aident à gérer sa santé
Aperçu du rôle des examens de laboratoire dans la gestion proactive de la santé et le suivi des biomarqueurs.
Lissa Health — application de stockage d'informations médicales (v1.2)
Mise à jour de la plateforme : reconnaissance d'analyses de laboratoire à partir d'images, pièces jointes, export de données.
Lissa Health — première version
Lancement officiel de la plateforme : reconnaissance de documents médicaux, suivi dynamique des indicateurs, analytique IA.
Bot Telegram Argus (OCR)
Module de reconnaissance de documents de Lissa Health, développé en produit autonome — le bot Telegram Argus. Numéro 1 de la semaine sur Product Radar.
Publications scientifiques
Article évalué par les pairs sur eLibrary
Article décrivant l'architecture du parseur de données médicales par IA avec une précision d'extraction supérieure à 90 %.
Communication au congrès OrgZdrav
Présentation sur l'application de l'IA dans les soins de santé.
Accélérateurs et programmes
| Programme | Statut |
|---|---|
| Université NTI 2035 | Profil du projet |
| Accélérateur Sechenov (Sechenov.tech) | Diplômé |
| MedTech Navigator | Certificat de participation |
| Concours technologique Université des Leaders | Finaliste, Demo Day |
| Registre du logiciel russe | N° 7584301 |
Conférences et interventions
- HealthNet — intervention sur l'application de l'IA pour structurer les données médicales
- Selectel — conférence sur l'infrastructure et la montée en charge des services d'IA médicale
- Hackathon Aspectum « IA Médecine » — projet d'assistant de triage IA
Technologies clés
| Technologie | Description |
|---|---|
| Parseur de documents IA | Extraction automatique de données à partir de PDF, photos et comptes rendus (précision > 90 %) |
| Architecture centrée sur les facteurs | Data Vault pour l'analyse longitudinale des données médicales |
| Transcription de consultations IA | Transcription automatique des consultations médicales |
| Jumeau numérique de la santé | Modèle dynamique de l'état de santé basé sur l'IA |
Contact presse
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