תקציר: גלובלביט פיתחה SDK לראייה ממוחשבת שרץ על המכשיר והופך כל סמארטפון לקורא בדיקות ביתיות ברמה קלינית. ה-SDK משולב באפליקציות המטופלים של בתי החולים וקופות החולים הגדולים בישראל, וקורא בדיקות קורונה, היריון וביוץ בדיוק רפואי. בלי שליחה לענן: תוצאה תוך שניות ופרטיות מלאה. שימש למיליוני בדיקות קורונה בקנה מידה לאומי. SDK לראייה ממוחשבת שרץ על המכשיר, משולב באפליקציות של בתי חולים וקופות חולים מובילים בישראל. קורא בדיקות קורונה, היריון וביוץ. דיוק רפואי בסמארטפונים רגילים. בלי שליחה לענן: תוצאות מיידיות ופרטיות מלאה. אומן על אלפי תמונות מהעולם האמיתי, ממגוון מכשירים ובתנאי תאורה שונים. סוג בדיקה חדש נוסף תוך שבועות. תהליכים שתואמים ל-HIPAA ואבטחת מידע לפי ISO/IEC 27001. שימש לבדיקות קורונה בקנה מידה לאומי.
הפכנו כל סמארטפון לקורא בדיקות רפואיות
נכנס לאפליקציות הקיימות של בתי החולים וקופות החולים, בלי אפליקציה נפרדת
הראייה הממוחשבת רצה על הטלפון: תוצאה מיידית ופרטיות מלאה
קורונה, היריון וביוץ, ולכל בדיקה מודל מאומן משלה
מצלמה שקוראת את מה שהעין לא רואה
בדיקה ביתית אפשר לעשות היום בכל מטבח. אבל כשמטופל אומר "יצא לי שלילי", לרופא אין דרך אמינה לדעת אם זה נכון. החלטה קלינית צריכה נתון מתועד עם מקור ברור, ומילה בעל פה לא מספיקה. ובלי הוכחה שאפשר לאמת, הבדיקות הביתיות נשארו מחוץ לעבודה הרפואית.
בדיקות ביתיות יש בכל מקום. תוצאות מדויקות, הרבה פחות.
הבדיקות המהירות שינו את עולם הבריאות: האבחון עבר לידיים של האנשים עצמם. אבל בדיקה שווה משהו רק אם קוראים אותה נכון, מתעדים אותה כמו שצריך ומעבירים אותה למי שצריך לראות אותה. בדיוק שם רוב הבדיקות הביתיות עדיין נופלות.
- -אין הוכחה רפואית שאפשר לאמת: תוצאה שהמטופל מדווח בעצמו היא עדות, ולא ראיה קלינית. לפני שרופאים, קופות חולים ורשויות בריאות הציבור פועלים על סמך נתון אבחוני, הם צריכים אותו מתועד, עם חותמת זמן ומקור ברור.
- -בדיקות ביתיות מחוץ לתיק הרפואי: פס בדיקה רגיל לא משאיר שום עקבות דיגיטליים. את התוצאה אי אפשר היה לשמור בצורה מאובטחת, לבקר או להכניס לתיק הרפואי הממוחשב ולמערכות הבריאות הלאומיות.
- -האימוץ תלוי בפלטפורמות הקיימות: בתי החולים וקופות החולים כבר מפעילים אפליקציות מטופלים בהיקף עצום, והמטופלים מכירים אותן ונותנים בהן אמון. לכן הפתרון היה צריך להיכנס לתוך האפליקציות האלה כ-SDK, ולא להגיע כעוד מוצר עצמאי שצריך להוריד.
- -דיוק ברמה קלינית בתנאי אמת: מודל שעובד במעבדה עוד לא עובד בבית. הראייה הממוחשבת הייתה צריכה לתת את אותו דיוק אבחוני על כל מכשיר, בכל תאורה ומול כל משתמש.
"המטרה של Savyon הייתה פשוטה: להפוך כל סמארטפון לקורא בדיקות. לא באפליקציה חדשה שאף אחד לא מוריד, אלא בתוך האפליקציות שכבר יש למטופלים: של בית החולים, של קופת החולים, של הרופא."
מכוונים. סורקים. יודעים.
שלושה שלבים, פחות מ-30 שניות. מפתיחת ערכת הבדיקה ועד תוצאה דיגיטלית מאומתת בטלפון.
מנוע בלתי נראה, בתוך האפליקציה שכבר נמצאת בטלפון.
ה-SDK לא מתחרה באפליקציות של בתי החולים. הוא הופך אותן לחכמות יותר. בלי הורדה נפרדת, בלי חשבון חדש, בלי חיכוך.
ראייה ממוחשבת שעובדת במטבח אמיתי
דמו של ראייה ממוחשבת צריך לעבוד על תמונה אחת טובה. SDK ב-Production צריך לעבוד על כל טלפון, בכל תאורה, עם התמונות שאנשים באמת מצלמים.
מבדיקה ביתית לרשומה רפואית אמינה
סריקה של כמה שניות בטלפון הופכת לנתון קליני מאומת, שמגיע בצורה מאובטחת למערכות שהרופאים עובדים איתן כל יום.
למה Savyon בחרה בנו
SDK רפואי הוא לא עוד פרויקט מובייל. Savyon חיפשה צוות שכבר עשה שלושה דברים: בנה מוצרי בריאות, שולט במובייל לעומק, והעלה ל-Production ראייה ממוחשבת שרצה על הטלפונים של אנשים רגילים.
בונים מוצר בריאות תחת רגולציה?
אנחנו עוזרים לצוותי טכנולוגיות בריאות להפוך רעיון מורכב למערכת Production שעומדת ברגולציה, כזו שבתי חולים מאשרים ומטמיעים.
