Close
compare
К сравнению
Galenos
Год основания: 2014
Страна происхождения: Россия
Направление: Анализ данных
Отрасль: Здравоохранение

Galenos AI

Платформа Galenos AI: решения на базе ИИ для анализа медицинских данных, автоматизации клинических процессов и поддержки исследований для медорганизаций и научных центров.
Система включает модули NLP, LLM, аналитики и извлечения данных. Автоматизирует разбор медицинских текстов, формирование структурированных наборов данных, поиск клинических фактов и подготовку отчётов. Подходит для клиник, НМИЦ и регистров.
Описание компании
Год основания: 2014
Страна происхождения: Россия
Направление: Анализ данных
Отрасль: Здравоохранение
Преимущества
  • Извлечение фактов из медтекстов
  • Структурирование данных пациентов
  • Поддержка медрегистрирования
  • Гибкая интеграция с МИС
  • NLP и LLM для медицины
Дополнительная информация

Теги: #медицина; #медданные; #nlp; #llm; #медрегистры; #клиническая_аналитика; #mis; #anonymization; #извлечение_данных; #data_quality; #ai_in_healthcare; #диагностика; #отчётность; #структурирование_данных; #цифровое_здоровье

Ссылка на API-документацию: По запросу

Контур решения: Cloud / On-Premise / Hybrid

Клиенты: НИИ ДОГ ФГБУ "НМИЦ онкологии им Н.Н. Блохина", ФГБУ РосНИИГТ ФМБА России

Условия оплаты: 🔑 Разовая покупка (решение под ключ)
Стоимость: Уточняется по запросу
Кейсы

Улучшение качества обслуживания в медицинском учреждении, НИИ ДОГ ФГБУ "НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина"

Решение: Внедрена система «Galenos» в клиническую практику электронной базы детей со злокачественными заболеваниями система компании.

Результаты: Решение позволяет говорить о перспективах реализации задачи обеспечения преемственности оказания медицинской помощи пациентам. Использование системы способствует повышению достоверности данных канцер-регистров, обеспечивает оптимальную маршрутизацию пациентов, создает возможность работы по внутреннему и внешнему аудиту контроля качества оказания медицинской помощи.


В региональной системе мониторинга хронических заболеваний отсутствовала единая структура данных

Проблема: клиники вели записи в свободной форме, что затрудняло анализ.

Решение: Galenos NLP был внедрён для автоматического извлечения диагнозов, лабораторных значений и показателей лечения.

Эффект: Точность извлечения ключевых сущностей превысила 90%. Время подготовки регистров сократилось на 70%, улучшилась сопоставимость данных между учреждениями. Это позволило ускорить региональную отчётность и повысить качество наблюдения за пациентами.

Где и как применять

Используется в МИС, регистрах, исследовательских проектах, клинических аудитах, профилактических программах.

Применяется для извлечения данных из историй болезни, амбулаторных карт, заключений, протоколов обследований.

Интегрируется через API, обмен HL7/FHIR, выгрузки из МИС.

Подходит для автоматизации подготовки отчётов, формирования выборок и аналитики лечения.

Кому подойдет:

Медицинским организациям, НМИЦ, страховым компаниям, регистровым центрам и исследовательским структурам с большими массивами текстовых медданных.

Особенно полезно учреждениям, где требуется аналитика качества лечения, создание регистров, обработка данных для исследований или цифровых программ профилактики.

FAQ
Какие функции предоставляет платформа?
Платформа извлекает клинические факты из текстов, структурирует данные, формирует выборки, автоматизирует отчёты и поддерживает аналитические процессы на уровне медорганизации или регистра.
Как проходит внедрение?
Команда подключает источники данных, настраивает модели под конкретные типы документов, проводит тестирование качества и интеграцию с МИС или регистрами через API и стандартизированные форматы.
Как обеспечивается безопасность данных?
Используются методы шифрования, разграничение доступа, локальная обработка, аудит действий и выполнение требований российского законодательства о защите медданных.
Как формируется стоимость?
Стоимость зависит от объёма данных, числа модулей и типа развертывания: лицензия или подписка с ежегодной поддержкой.
Какие интеграции поддерживаются?
Доступны интеграции с МИС, регистрами, аналитическими системами и хранилищами данных. Поддерживаются API, HL7/FHIR, JSON/CSV‑выгрузки.
Какие эффекты достигаются?
Сокращение времени обработки документов, повышение качества данных, ускорение отчётности, уменьшение ручного ввода и улучшение аналитической точности для клинических решений и исследований.
6
Подберем решение!
Chat icon