Кейс | 10 February 2026
Как современные диагностические решения на основе искусственного интеллекта возродили пришедшую в упадок компанию в сфере здравоохранения
Опубликовано : Akshay Pardeshi
В этом тематическом исследовании рассматривается, как бывший лидер в области диагностики в здравоохранении преодолел критический спад, вызванный устаревшими методами тестирования и частыми диагностическими неточностями. Столкнувшись с серьезным падением доходов и потерей доверия, компания обратилась за стратегической помощью в Research Nester. Внедрив диагностические технологии на основе искусственного интеллекта, компания произвела революцию в своей деятельности, добившись существенного повышения точности, операционной эффективности и доверия пациентов.
Обзор:
Компания, основанная в конце 1980-х годов, помогла миллионам пациентов, предоставляя доступные диагностические услуги, и когда-то считалась лидером в области патологических исследований. К 2021 году компания столкнулась с резким снижением точности диагностики и сокращением времени обработки результатов из-за устаревших методов тестирования, зависимости диагностики от человеческого фактора и ручных процессов составления отчетов. По мере того, как конкуренты внедряли цифровую патологию и передовые диагностические технологии, слабые стороны компании становились все более заметными, что привело к резкому снижению уровня удержания клиентов и потере нескольких партнерских контрактов с больницами. Для решения этой проблемы в 2022 году руководство обратилось в Research Nester за консультационными услугами в области технологий, направленными на интеграцию ИИ в диагностические операции. После проведения масштабного исследования рынка и анализа продукции были внедрены диагностические системы на базе ИИ, что изменило имидж компании, ее операционную модель и прибыльность.
История
Компания заслужила прочную репутацию в области диагностической патологии и лабораторных исследований по всей Северной Америке. За более чем 30 лет компания создала обширную клиентскую сеть, управляя более чем 400 центрами по всей стране и формируя стратегические партнерства с больницами, страховыми компаниями и органами здравоохранения. Однако она не смогла адаптироваться к быстро развивающемуся ландшафту цифрового здравоохранения. В период с 2017 по 2021 год новые игроки в секторе диагностики внедрили автоматизированную обработку лабораторных образцов, цифровую патологию и диагностические инструменты на основе искусственного интеллекта (ИИ), что значительно сократило время выполнения анализов и повысило точность диагностики. Патологи компании были перегружены работой, поскольку время выполнения анализов составляло от 72 до 96 часов, а погрешности увеличивались.
К началу 2021 года резко возросло число жалоб пациентов на задержки результатов анализов, неправильные диагнозы и неточности в отчетах, что привлекло внимание общественности. Несколько больниц-партнеров расторгли контракты из-за растущей ответственности, связанной с неточной диагностикой. Окончательный удар был нанесен в октябре 2021 года, когда группа онкологов выразила обеспокоенность тем, что результаты патологических исследований, проводимых компанией, давали ложноотрицательные результаты скрининга рака в 3 случаях из 50.
После общественного резонанса внутренний аудит выявил, что из 10 000 проверенных отчетов более 400 содержали ошибки, начиная от незначительных расхождений и заканчивая серьезными диагностическими упущениями. Выручка резко упала с 420 миллионов долларов США в 2021 году до всего лишь 285 миллионов долларов США к концу 2022 года. Предупреждения регулирующих органов еще больше подорвали репутацию MedoLab. Традиционные системы перестали быть жизнеспособными. Именно тогда компания начала сотрудничество с Research Nester для проведения углубленного анализа перспективных диагностических технологий с особым акцентом на решениях на основе искусственного интеллекта.
Наше решение:
В компании Research Nester наша команда провела углубленный анализ продуктов для оценки диагностических технологий на основе искусственного интеллекта, сосредоточив внимание на четырех ключевых областях:
- Решения для патологии и радиологии с использованием искусственного интеллекта
- Возможности распознавания изображений на основе машинного обучения
- Интеллектуальная автоматизация рабочих процессов для диагностики.
- Бесперебойная совместимость с электронными медицинскими картами (ЭМК).
Выявлены следующие основные проблемы:
- Человеческий фактор в диагностике, вызванный усталостью или неправильной интерпретацией.
- Ручная расшифровка отчетов приводит к задержкам и несоответствиям.
- Ограниченная масштабируемость операций из-за зависимости от ручной обработки в лаборатории.
- Отсутствие совместимости данных с больницами и страховыми компаниями.
Рекомендуемые решения в области диагностических технологий:
- Передовые платформы анализа изображений : внедрение высокоточных инструментов интерпретации изображений, таких как DeepMind Health и PathAI, которые выявляют аномалии на патологических препаратах с точностью более 98% с использованием передовых вычислительных моделей.
- Автоматизированное создание отчетов с подключением к электронным медицинским картам : применение систем, которые автоматически генерируют диагностические отчеты и беспрепятственно передают их в платформы электронных медицинских карт больниц, что приводит к сокращению времени обработки на 60%.
- Интеллектуальные системы управления рабочими процессами : внедрение решений для управления рабочими процессами, таких как Aidoc и Zebra Medical Vision, которые позволяют уделять особое внимание критически важным случаям, оптимизировать обработку случаев и сокращать задержки в диагностике.
- Система проверки диагностических данных: Внедрение системы перекрестной верификации, которая сравнивает новые диагностические результаты с историческими данными о пациентах для снижения количества ложноположительных и ложноотрицательных результатов, повышения надежности и клинической уверенности.
Путь внедрения
- Этап 1 (1 квартал 2021 г.): Интеграция пилотного проекта
Компания выбрала пять крупных диагностических центров для тестирования интеграции систем искусственного интеллекта. Была внедрена облачная платформа для управления МРТ, КТ-сканированием и анализом патологических изображений. Исторические данные также передавались моделям ИИ для повышения точности диагностики с течением времени.
- Этап 2 (3 квартал 2021 г.): Переобучение персонала и цифровизация рабочих процессов.
Техники и патологоанатомы прошли программы цифрового обучения для эффективного взаимодействия с системами искусственного интеллекта. Специалисты-люди анализировали результаты, полученные с помощью ИИ, чтобы обеспечить безопасное внедрение на начальных этапах.
- Этап 3 (1 квартал 2022 г.): Полномасштабное расширение
Системы искусственного интеллекта были внедрены во всех диагностических центрах. Компания MedoLab запустила цифровой портал для пациентов, предлагающий мониторинг результатов анализов в режиме реального времени, доступ к отчетам и сгенерированные ИИ рекомендации по профилактике хронических заболеваний.
Результаты
К концу 2022 года компания начала восстанавливать доверие общественности. Вот как происходила эта трансформация:
- Выручка выросла с 285 миллионов долларов США в 2020 году до 345 миллионов долларов США в 2022 году.
- Уровень ошибок снизился на 87%, что привело к возобновлению партнерских отношений с больницами.
- Время выполнения большинства тестов сократилось в среднем с 72 часов до менее чем 24 часов.
- Благодаря автоматизации удалось снизить эксплуатационные расходы на ручной труд на 28%.
- Показатель лояльности клиентов (Net Promoter Score, NPS), отражающий удовлетворенность клиентов, улучшился с 21 в 2020 году до 68 в 2023 году.
- Интеграция ИИ также позволила компании принять участие в государственной программе раннего выявления рака, что обеспечило новый источник дохода и оказало значительное влияние.
Связаться с нами
Vishnu Nair
Руководитель- Глобальное развитие бизнеса
Расскажите нам о ваших требованиях:
Свяжитесь с нашим консультантомАвторские права © 2026 Research Nester. Все права защищены.
