115162, Г.Москва, ВН.ТЕР.Г. МУНИЦИПАЛЬНЫЙ ОКРУГ ДОНСКОЙ, УЛ ШАБОЛОВКА, Д. 31Г, ЭТАЖ 9, ПОМЕЩ. ЧАСТЬ ПОМЕЩ.2

О компании

Доконколл разрабатывает систему обработки медицинских текстов и построенную на ней рекомендательную систему – программный комплекс, позволяющий: распознавать и тегировать текстовую медицинскую информацию, определять заболевание пациента по его жалобам, давать рекомендации врачам, осуществлять контроль качества постановки диагнозов. Решение оптимизирует рабочее время врачей, увеличивает точность постановки диагноза, контролирует качество оказания медицинской помощи.

В разработке принимали участие более 10 врачей экспертов и 8 data scientist, 2 года проводился RnD для повышения точности работы. Через анамнез-бот проведено более 2 млн опросов. Система зарекомендовала себя в Москве в сегменте ОМС.

Платформа Доктор рядом

Компания ведет свою деятельность в регионах
Москва 
Оценка зрелости компании
6
CRL (company readiness level)
Реализован ключевой принцип корпоративного управления: функции управления сосредоточены в руках верхнего профессиональных управляющих (менеджеров), работающих по найму.
8
IRL (investment readiness level)
Обеспечена устойчивая динамика продаж на локальном рынке, первые продажи на международном рынке
115162, Г.Москва, ВН.ТЕР.Г. МУНИЦИПАЛЬНЫЙ ОКРУГ ДОНСКОЙ, УЛ ШАБОЛОВКА, Д. 31Г, ЭТАЖ 9, ПОМЕЩ. ЧАСТЬ ПОМЕЩ.2

Проекты

Цифровой доктор
Бизнес-модель
Бизнес для Бизнеса для Потребителя (B2B2C)Бизнес для Бизнеса (B2B)
Оценка зрелости проекта
9
TRL (Technology readiness level)
Продукт удовлетворяет всем требованиям: инженерным, производственным, эксплуатационным, а также требованиям к качеству и надежности и выпускается серийно
8
MRL (Market readiness level)
Достигнуты продажи рыночным потребителям. Достигнута безубыточность экономики продаж по каналам.
Описание проекта
Доконколл разрабатывает систему обработки медицинских текстов и построенную на ней рекомендательную систему – программный комплекс, позволяющий: распознавать и тегировать текстовую медицинскую информацию, определять заболевание пациента по его жалобам, давать рекомендации врачам, осуществлять контроль качества постановки диагнозов. Решение оптимизирует рабочее время врачей, увеличивает точность постановки диагноза, контролирует качество оказания медицинской помощи.

Продукты

Медицинский чат-бот
Вид продукта
Услуга
Описание продукта
Доконколл разрабатывает систему обработки медицинских текстов и построенную на ней рекомендательную систему – программный комплекс, позволяющий: распознавать и тегировать текстовую медицинскую информацию, определять группу заболевания пациента по его жалобам, давать рекомендации врачам, осуществлять контроль качества постановки диагнозов. Решение оптимизирует рабочее время врачей, увеличивает точность постановки диагноза, контролирует качество оказания медицинской помощи. В разработке принимали участие более 10 врачей экспертов и 8 data scientist, 2 года проводился RnD для повышения точности работы. Через анамнез-бот проведено более 2 млн опросов. Система зарекомендовала себя в Москве в сегменте ОМС. Данная система была использована в сегменте ДМС совместно с телемедициной для создания гибридного процесса оказания медицинской помощи. Данный процесс позволяет повысить эффективность страхового полиса и снизить среднюю себестоимость медицинского кейса, а так же повысить скорость лечения пациента.
Оценка зрелости продукта
9
TRL (Technology readiness level)
Продукт удовлетворяет всем требованиям: инженерным, производственным, эксплуатационным, а также требованиям к качеству и надежности и выпускается серийно
8
MRL (Market readiness level)
Достигнуты продажи рыночным потребителям. Достигнута безубыточность экономики продаж по каналам.
Медицинский чат-бот
Описание продукта
Программное обеспечение Медицинский чат-бот предназначено для сбора жалоб, анамнеза заболевания и анамнеза жизни пользователя через веб-интерфейс. Пользователь вводит свои жалобы на самочувствие в свободной форме, Система распознает симптомы и проводит персонализированный опрос с применением алгоритмов машинного обучения. Система может работать с 400 различными симптомами, часть из которых имеют дополнительные параметры. При подборе вопросов учитываются пол и возраст пациента, ответы на все предыдущие вопросы. После прохождения опроса собранная информация в структурированном виде передается в информационную систему заказчика. Также Система может отобразить пользователю результат маршрутизации: к какому врачу с такими симптомами можно записаться, какую форму обращения выбрать. Собранные данные можно отобразить врачу перед приемом или заполнить ими отдельные поля медицинского протокола, заказчик самостоятельно определяет применение собранных данных. ПО кастомизируется и настраивается под запросы заказчика: со стороны производителя возможны доработки интеграционного взаимодействия
Реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных
Адрес страницы сайта правообладателя с информацией
Доктор рядом. Телемед Премиум
Описание продукта
Доктор рядом. Телемед Премиум
Реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных
Адрес страницы сайта правообладателя с информацией
Инвестиции
Команда проекта
59 человек
Выручка
59 666 000
Объем привлеченных инвестиций
734 273 320
Темпы роста
2023
2022
2021
Выручка
59 666 000 -3%
61 613 000 +261%
17 065 000
Чистая прибыль
-87 819 000 -2%
-85 818 000 +32%
-125 418 000
Численность
59 -8%
64 0%
64
Интеллектуальная собственность
2 +100%
1
0

Аналитика

Финансовые показатели
Бухгалтерский баланс
Налоги
Численность

Информация о компании

ОРН
1121942
КПП
772501001
Статус
Действующая
Учредители

МК ДОКТОР РЯДОМ

100%

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ДОКТОР РЯДОМ ХОЛДИНГ"

0%

Уставный капитал
27 800 000

Похожие компании

Отказ от ответственности

Информация об участниках на портале предоставлена непосредственно самими участниками или получена из открытых источников информации, в том числе из источников органов государственной власти, и опубликована в формате «как есть». Фонд «Сколково» не несёт никакой ответственности перед пользователями за понесенные косвенные, случайные, специальные, опосредованные или штрафные убытки, вызванные в результате использования портала или информации участников.