Проекты

Краткое описание

Проект направлен на создание мобильного приложения, которое с помощью технологий искусственного интеллекта позволит родителям детей до одного года отслеживать физическое и психомоторное развитие ребёнка по коротким видео. За период реализации проекта для обучения ML модели будет собрано и размещено не менее 3000 видео и выделено не менее 100 уникальных меток-признаков патологий развития детей. Основная идея — сделать раннюю диагностику доступной каждой семье в России, независимо от региона проживания, обеспеченности медицинскими кадрами. Родители смогут самостоятельно записывать короткие видео, а система автоматически проверит качество записи, обезличит данные и с помощью обученной нейросети оценит движения ребёнка.
На первом этапе проекта планируется создание MVP приложения, которая будет включать ручную экспертную оценку видео врачами и формирование обучающей выборки для будущей модели искусственного интеллекта. Родители участников пилота будут снимать короткие видео ребенка (по месяцам развития). Видео будут автоматически проходить техническую проверку (свет, резкость, длительность) и обезличиваться. После этого врач-эксперт (невролог/реабилитолог) проведёт визуальный анализ движений ребёнка по унифицированному чек-листу и внесёт результаты в базу данных. На основе накопленных и размеченных экспертами данных будет создан корпус примеров «нормы» и «отклонений», необходимый для обучения и валидации алгоритмов искусственного интеллекта на последующих этапах. Этот этап является ключевым для формирования качественного и достоверного датасета, который обеспечит высокую точность и клиническую применимость будущей цифровой системы ранней диагностики. Проект получил предварительную поддержку трёх перинатальных центров и трёх центров реабилитации детей в двух субъектах Российской Федерации — Республике Башкортостан и Республике Татарстан. Участие этих медицинских учреждений позволит обеспечить сбор достоверных и клинически верифицированных данных редких заболеваний для обучения и тестирования модели. Результатом проекта станет формирование высококачественного, размеченного экспертами корпуса видеоматериалов, отражающих широкий спектр вариантов развития ребёнка первого года жизни для первой модели машинного обучения. Помимо накопления данных, проект уже на этапе MVP будет иметь практический социальный эффект: каждая семья загрузившая видео, получит обратную связь от врача эксперта. Проект формирует новый стандарт цифрового патронажа семьи — безопасный, доступный и масштабируемый инструмент, который объединяет родителей, врачей и искусственный интеллект. Его внедрение в систему профилактической медицины позволит создать единую национальную базу обезличенных данных о развитии детей раннего возраста, что станет важным шагом к цифровизации российского здравоохранения и реализации целей нацпроекта «Демография». Помощь в найме и координацию работы команды разработчиков будут оказывать специалисты СберУниверситета - амбасадоры цифровизации в РФ.

Цель

1. Сбор и разметка экспертами видеоматериалов, отражающих широкий спектр вариантов развития ребёнка первого года жизни
2. Обнаружения отклонений в развитии у детей до года по коротким видео и рекомендация для родителей для внепланового обращения к врачу

Задачи

1. Разработка анкеты для родителей включающей максимум информации при минимальной трате времени с привязной к возрастным вехам
2. Разработка технического задания для врачей - создание унифицированной анкеты для единообразия дистанционной оценки для разметки данных на которых будет учится модель искусственного интеллекта
3. Формирование команды специалистов работающих над проектом
4. Создание цифровой платформы для сбора и обработки данных по спроектированной архитектуре "Цифровой патронаж"
5. Проведение маркетинговой и информационной компании для более широкого охвата родителей детей в сельской местности
6. Сбор и накопление и разметка видео на основе которых будет создан корпус примеров «нормы» и «отклонений», необходимый для обучения и валидации алгоритмов искусственного интеллекта
7. Очный и онлайн прием детей из группы риска - ключевой элемент доказательности проекта, позволит своевременно скорректировать и оптимизировать процесс сбора данных.

Обоснование социальной значимости

В 2023 году в Башкортостане родилось 35400 детей, из них в городах 21500 детей, в сельской местности 13900 детей. https://02.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Pokazateli-estestvennogo-dvizheniya-naseleniya-2023.pdf
Татарстан ежегодно рождается около 30-35 тысяч детей https://16.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/MO-23.pdf
Ранняя диагностика отклонений в развитии детей первого года жизни в Республиках как и на территории всей России остаётся малодоступной. В Башкортостане и Татарстане это как минимум для 39% жителей республики, проживающих в сельской местности.
Большинство этих родителей не имеют возможности регулярно консультироваться со специалистами по развитию ребёнка, а патронажные службы, как и вся медицина сейчас, испытывают дефицит кадров. По статистическим данным Росстата количество среднего мед персонала уменьшилось с 45 на 10000 прикрепленного населения в 2005 году до 39 на 10000 в 2023. https://02.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/zdravoohranenie-2005-2023.pdf
А с учетом приказа Минздрава России от 14.12.2012 N1047н "Об утверждении порядка оказания медицинской помощи детям по профилю "неврология" - 1,5 ставки невролога на 10 000 прикрепленного детского населения! https://minzdrav.gov.ru/documents/9138-prikaz-ministerstva-zdravoohraneniya-rossiyskoy-federatsii-ot-14-dekabrya-2012-g-1047n-ob-utverzhdenii-
С учетом приказа Министерства здравоохранения РФ 14.04.2025 N211н об утверждении порядка прохождения несовершеннолетними профилактических медицинских осмотров, по графику посещений невролога для ребенка до года стандартный план осмотра в 1 месяц, в 3 месяца, в 6 месяцев, а потом только в 12 месяцев! http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202505230032?ysclid=mglyxczzd1773336616&index=5
Целых пол года, ребенок проживающий в сельской местности будет осматриваться средним медицинским персроналом, который может не заметить отклонений в развитии.
Через БФ особенные дети ежегодно проходит около 2000 детей, педиатрами фонда был проведен опрос родителей (в основном матерей), на предмет знания онтогенеза развития ребенка до года. 68 % матерей не уверены, соответствует ли развитие ребёнка норме, 76 % не знают, какие двигательные навыки должен освоить ребёнок к 3, 6 и 9 месяцам. Таким образом, самый критический период “золотого окна” нейропластичности (с 3 до 12 месяцев) остаётся вне регулярного наблюдения узкого специалиста, а родители не в состоянии самостоятельно понять есть ли задержка/отклонение в развитии. На приемах мы регулярно видим детей, которые не держит голову, не переворачивается или не делает попыток к ползанию в срок, но эти признаки часто упускаются или воспринимаются как “индивидуальная особенность”, "лень" "наследственность" особенно у первородящих матерей. Ранние признаки задержек моторного и психического развития выявляются уже после года, у ребёнка теряется время для ранней коррекции, когда мозг наиболее пластичен, увеличивается риск формирования инвалидизирующих нарушений, требующих дорогостоящего лечения и реабилитации. Наш десятилетний опыт работы и исследования раннего вмешательства показывают, что ранний старт абилитации более эффективен чем коррекция нарушений в возрасте после года. В 2023 году модель абилитации применяемая в фонде была признана агентством стратегических инициатив лучшей практикой в области сохранения здоровья с детства и рекомендована Министерством здравоохранения РФ для внедрения в регионах https://smarteka.com/contest/practice/rannaa-abilitacia-samye-vaznye-200-dnej-v-zizni-rebenka?y
По данным Минздрава РФ, цитируемым изданием РБК, в стране наблюдается дефицит более 23 000 врачей и 63 000 медицинских работников среднего звена https://www.rbc.ru/society/25/02/2025/67bd95d09a79471fb60513de?utm_source=chatgpt.com Согласно оценка ВОЗ, в мире, к 2030 году может быть нехватка порядка 11 миллионов работников здравоохранения https://www.who.int/health-topics/health-workforce?utm_source=chatgpt.com#tab=tab_1
Приложение "Цифровой патронаж" в данной ситуации было бы идеальным решением. Компьютерное зрение уже применяется в ряде областей медицины (радиология, офтальмология) с высоким показателем чувствительности (AUC 0.9). Клинически верифецированными метками для обучения ИИ модели будет в том числе Метод Пехтля - клинически подтвержденная методика оценки общих движений у младенцев признанная ВОЗ. Цифровой патронаж создаст доступный инструмент для раннего скрининга для родителей, который не заменяет врача, а помогает с приоритезацией обращений, а так же заполняет пробелы в диагностике для людей, которым по разным причинам посещение врача малодоступно.
Сегодня тысячи матерей в сельских районах России не имеют доступа к регулярному осмотру ребёнка специалистами,
а отсутствие знаний и цифровых инструментов не позволяет им вовремя заметить тревожные сигналы. В результате драгоценное время — «золотое окно нейропластичности» первых 12 мес — остаётся упущенным.
Проект восполняет этот разрыв, делая раннюю диагностику доступной каждой семье, независимо от места жительства.

География проекта

Республика Башкортостан, Республика Татарстан

Целевые группы

1. Семьи с детьми первого года жизни, проживающие в сельской и удаленной местности на территори республик Башкортостан и Татарстан