Надзорная платформа для операционной и ОРИТ
Супервизор для операционных и ОРИТ
Это не чёрный ящик ИИ. Это супервизор: детерминированная система надзорного управления, которая держит каждую рекомендацию и команду прослеживаемой до конкретного правила, утверждённого опытным врачом.
Для кого
Медицинские учреждения
Прикроватное применение и поэтапный ввод
Подробнее →OEM-партнёры
Встраивание готовых модулей в ваше оборудование или ПО
Подробнее →Исследовательские организации
Прозрачность и воспроизводимый разбор эпизодов
Подробнее →Медицинская наука
Уточнение знаний, прослеживаемость алгоритмов от цитаты до сигнала и мультицентровые исследования
Подробнее →Что делает платформа
HealthOS ICU работает у постели пациента: оценивает его состояние и формирует команды управления оборудованием. За этим стоит цикл знаний: предметная область формализуется, стабилизируется в утверждённый снимок графа знаний, компилируется в детерминированные модули оценки, встраивается в оборудование и возвращает материалы применения для учёта нюансов оценки состояния редких пациентов.
- Формальное описание предметной области для оценки состояния пациента и синтеза команд;
- Детерминированные вычислительные модули супервизора для дискретной и непрерывной оценки состояния пациента;
- Подтверждающие материалы — результаты применения, улучшающие систему.
Подтверждено. Роспатент, решения о выдаче патентов: способ машиночитаемого представления медицинского знания (26.05.2026) · способ семантически корректной расшифровки ЭКГ (03.08.2026).
Прикроватный контур
В операционной и ОРИТ цикл уточнения знаний проявляется как контур применения неизменяемых компонентов и скомпилированного модуля оценки. Данные с мониторов, насосов и другого оборудования проходят через адаптеры, модуль формирует рекомендацию, а утверждённая команда проходит через ядро безопасности и отправляется в исполнение. Рекомендации, проверки, принятые решения и авторизованные команды фиксируются в аудите.
Граф знаний
Граф знаний — это формальное машиночитаемое описание предметной области, связывающее правила, триггеры, параметры, доказательства, возможности устройств, ограничения и роли управления, возложенные на человека. В компиляцию попадает стабильный снимок, материалы эксплуатации возвращаются в контур триажа изменений, специфичных для ваших пациентов, для подготовки уточняющего снимка.
| Тип объекта | Количество |
|---|---|
| Клиническое правило | 142 |
| Условие / триггер | 89 |
| Ссылка на доказательство | 310 |
| Профиль возможностей устройства | 24 |
| Параметр мониторинга | 58 |
| Ограничение SHACL | 19 |
| Роль и политика надзорного управления | 6 |
| Версия и подпись пакета | 12 |
| Критерии MedBench (флаги приёмки) | 26 групп, 202 флага |
| Состав хранилища триплетов | 10 графов диалектов, 11 графов общего назначения; ~73,5 тыс. троек всего |
| Тестовые ЭКГ с метками патологий | 9 нозологических групп; 3 620 размеченных примеров из 4 133 |
Происхождение чисел — на странице источников →
Место доверенного ИИ в платформе
Доверенный ИИ в HealthOS ICU работает не у койки пациента, а в контуре подготовки знаний. Здесь агенты анализируют источники знаний, разбирают материалы и оформляют проект графа знаний. Проект проходит ручную проверку, SHACL-валидацию и утверждение, затем становится стабильным снимком.
| Этап | Что делает агентный слой | Что делает платформа дальше |
|---|---|---|
| Подготовка знаний | Собирает источники, выделяет фрагменты, формализует проект графа знаний | Принимает проект в контур проверки |
| Проверка | Не используется | Помогает эксперту выполнить экспертизу, SHACL-валидацию и утверждение снимка графа знаний |
| Исполнение | Не используется | Компилирует модуль из утверждённого снимка и выполняет его упаковку к использованию |
| Улучшение | Разбирает материалы применения и готовит следующий проект графа знаний | Решает, что войдёт в следующий снимок |
Агентный слой не заменяет автора и утверждающего эксперта, не меняет снимок напрямую и не выдаёт команды оборудованию. Как измеряется его полезность и доверенность — на странице «Почему не ИИ» →
Границы ответственности
Ядро безопасности гарантирует изоляцию семантики правил от исполняемого кода:
- Прикладной сервис — отвечает за транспорт, декодирование данных, работу с секретами, проверки версий компонентов;
- Встраиваемая библиотека — отвечает за исполнение скомпилированных правил;
- Граф знаний — уточняется утверждёнными снимками с дискретными изменениями формализованного знания.
Стандарты
HL7 v2, IHE PCD, ISO/IEEE 11073 SDC, FHIR R4 вместо проприетарных протоколов
Смотреть →Соответствие
Матрица заявлений: реализовано, частично, запланировано — эталон вне кода
Смотреть →Ядро безопасности
Классы команд и семь проверок до подтверждения человеком
Смотреть →Ключевые факты
| Факт | Значение |
|---|---|
| Интероперабельность данных | HL7 v2/MLLP · IHE PCD · ISO/IEEE 11073 SDC · FHIR R4 · DICOMweb |
| Уровни адаптеров медоборудования | Уровень 1: HL7 v2/MLLP, только чтение · 2: IHE PCD, структурированные данные · 3: SDC, чтение и двунаправленное наблюдение · 4: SDC, управляемая запись параметров |
| Фазы валидации команд | Уровень 1: только съём · 2: внутренний разбор · 3: только рекомендации · 4: надзорная запись · 5: ограниченная запись · 6: полное управление |
Технический состав — платформы, компиляторы, языки ядра — в полной документации →
Обсудить поэтапный ввод в вашей клинике или интеграцию с вашим оборудованием.
Связаться с командой Полная концепция →