Хакатон "Медицина будущего 2.0. Неделя больших языковых моделей", 13-19 апреля, Онлайн

Хакатон

Медицина будущего 2.0
Неделя больших языковых моделей

13-19 апреля, Онлайн
19 апреля питчинг оффлайн

Приглашаем врачей, разработчиков и экспертов по промпт-инжинирингу принять участие в уникальном хакатоне «Медицина будущего 2.0. Неделя больших языковых моделей»!

Длительность: 1 неделя.
Формат: Онлайн.

В течение семи насыщенных дней вы станете частью междисциплинарной команды, объединяющей клинические знания и передовые технологии. Наш хакатон посвящён практическому применению больших языковых моделей (LLM) в здравоохранении: от автоматизации медицинской документации до поддержки клинических решений и персонализированной диагностики.

Посмотреть как это было в 2025 году. А тут находится красивая инфографика.

Регистрация закрыта

ПОЗВОЛЬ БУДУЩЕМУ НАСТУПИТЬ

Не бойтесь ИИ — бойтесь быть позади тех, кто его использует

Онлайн-активности с организаторами и экспертами

Лекции, мастер-классы и разбор кейсов от ведущих специалистов, врачей и промпт-инженеров
Промпт-инжиниринг для медицины

Научитесь эффективно взаимодействовать с LLM, чтобы извлекать максимум из клинических данных, писать выписки, готовить рекомендации и обучать модели в строгом соответствии с медицинскими стандартами.
Работа над реальными задачами

Команды будут решать прикладные задачи: улучшение качества анамнеза, интерпретация исследований, снижение нагрузки на врачей, поддержка принятия решений. Организаторы подготовят типовые кейсы, но команды могут придумать и прорабатывать свои.
Менторская поддержка

Обратная связь от экспертов в медицине и LLM.
Финальная защита проектов

Лучшие решения получат призы и возможность дальнейшего развития в партнёрских медицинских и технологических организациях.

Регистрация закрыта

Тот, кто владеет ИИ, задаёт правила игры.

Тот, кто нет — остаётся наблюдателем.

Регистрация закрыта

Для кого

Врачи и медработники
Интересующиеся LLM/ИИ и цифровизацией здравоохранения

Разработчики, ML-специалисты
Работающие с LLM

Промпт-инженеры
Стремящиеся применить свои навыки в медицинской сфере

— Цель хакатона: создать прототипы решений, которые реально могут быть внедрены в клиническую практику, обеспечив безопасность, точность и этичность использования ИИ.

— Количество участников ограничено: формируем баланс между врачами и техническими специалистами для максимальной эффективности команд. Регистрация будет открыта до 6 апреля.

У вас есть выбор:

Приходите один или одна — найдёте команду в нашем чате участников (откроется 6 октября).

Соберите и приводите свою команду (рекомендуем от 2 до 5 человек). Особенно ждём команды от клиник — врачей и IT-специалистов.

Выбирайте готовую идею от нас и сосредоточьтесь на ее реализации. Если у вас есть своя идея - обратитесь к организаторам для её согласования и добавления в общий банк идей.

ИИ не конкурирует с людьми. Люди, использующие ИИ, конкурируют с теми, кто его не использует.

Программа

до 6 апреля

Регистрация участников

9-12 апреля

Формирование команд
Вход в чаты и знакомство. Ваша команда — ваш главный ресурс.

13 апреля (понедельник)

Старт (онлайн)
18:00 — Открытие хакатона (Андрей Бурсов, Aspectum)
18:10 — Выступление Василия Хлебникова (сооснователь компании Моторика, серийный предприниматель и инвестор в medtech, особенно в neurotech)
18:40 — Основы промпт-инжиниринга (Андрей Демчинский, Aspectum)

13-18 апреля

Работа над прототипом (онлайн)
Главное время для экспериментов, кода и креативных решений.

14 апреля (вторник)

Искусство командной работы (онлайн)
18:00 — Вайбкодинг: код на потоке с современными инструментами (Михаил Дымсков, Яндекс)
19:00 — Как создать проект без конфликтов и какую роль в этом играет ИИ (Дарья Тишина, Aspectum)

15 апреля (среда)

Сильный питч (онлайн)
18:00 — Как уверенно представить свой проект (Алёна Белогурова, Aspectum)

16 апреля (четверг)

Менторство (онлайн)
18:00 — Отвечаем на ваши вопросы и помогаем двигаться дальше.

17-18 апреля (пятница-суббота)

Дни напряжённой тишины.
Подготовка проектов.

19 апреля (воскресенье)

Питчинг проектов и Объявление победителей!

Проходит оффлайн в в Сеченовском университете.
13:00 — Ваш шанс показать результаты и впечатлить жюри.

Регистрация закрыта

Организаторы и партнёры

Ассоциация "Aspectum" — это организация, созданная с целью ускорения внедрения инноваций в медицину. В её состав входят врачи и разработчики, которые объединили свои усилия для решения актуальных задач в области здравоохранения.

Публичная облачная платформа «Yandex Cloud» предоставляет бизнесу и частным разработчикам более 75 взаимосвязанных сервисов: масштабируемую инфраструктуру, сервисы хранения, обработки и анализа данных, инструменты машинного обучения и средства разработки. В Yandex Cloud работает Центр технологий для общества. Приоритеты Центра — проекты в области здравоохранения, науки и образования, экологии и культуры.

«Сеченовский Университет» — ведущий медицинский исследовательский центр России, объединяющий более 20 направлений фундаментальной и прикладной науки: передовые клинические исследования, разработку биомедицинских клеточных продуктов, цифровые технологии здравоохранения, фармацевтический инжиниринг и подготовку кадров будущего.

«Клуб предпринимателей Сеченовского Университета» — занимается развитием предпринимательской культуры в Университете, проводим акселерацию проектов, помогаем начинающим предпринимателям перейти на следующую ступень, в том числе за счет четкого взаимодействия с ресурсами Сеченовского Университета

«ЕС-клиника» — первый в России семейный медицинский офис: система персонального медицинского сопровождения премиум-уровня для всей семьи — от рождения и на протяжении всей жизни. Мы не оказываем разовые услуги, мы управляем здоровьем семьи, беря на себя стратегическую ответственность за профилактику, диагностику и координацию лечения.

Клиника «Ясно вижу» специализируется на проведении
всех видов лазерной коррекции зрения, хирургии катаракты любой категории сложности с имплантацией всех возможных видов интраокулярных линз, лечении возрастной дальнозоркости, кератоконуса, болезней сетчатки и зрительного нерва, а также ортокератологическом лечении.

Физиобот - бесплатное приложение с самой большой библиотекой ЛФК.
5 тысяч врачей рекомендуют Физиобот, а ежемесячно его выбирают больше 30 тысяч человек.

LOOV — это сеть клубов заботы о зрении и очках, где взрослым и детям предлагают профессиональную диагностику, быстрый ремонт, широкий выбор стильных оправ и индивидуальный подход в комфортной, дружелюбной атмосфере. Наша миссия — помочь каждому новому поколению видеть лучше предыдущего благодаря заботе о зрении с детства.

IQDOC — Интеллектуальный медицинский поисковик на базе RAG-технологии с умным поиском по клиническим рекомендациям и нормативным документам Минздрава РФ. Даем врачам заниматься лечением, а не поиском информации.

Первая профильная ассоциация искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний». С 2018 года объединяет передовых разработчиков и экспертов в цифровой медицине, участников рынка национальных СППВР и систем ИИ для здравоохранения.

«Цифровая Медицина» — компания, специализирующаяся на деятельности, связанной с использованием информационных технологий, реализует проекты в сфере цифровой медицины, включая формирование рейтингов ИИ-сервисов в здравоохранении совместно с партнерами.

«Первый Клинический Медицинский Центр» — мы используем самые прорывные и передовые идеи и методы лечения, постоянно «держим руку на пульсе» и сотрудничаем с ведущими исследователями и учёными, приобретаем передовое и инновационное медицинское оборудование.

Каким бы трудным, затратным, неоднозначным и сложным не был бы путь к выздоровлению – мы готовы пройти его вместе с вами.

SHAHMATIST - международное деловое сообщество. Объединяет предпринимателей - любителей шахмат, ценящих плодотворное общение, эстетическое содержание и интеллектуальный отдых. 7 стран, 18 городов, 1000+ участников.
Независимо от статуса и размера бизнеса, в клубе поддерживается атмосфера равенства и дружелюбия. Это относится и к шахматам - уровень мастерства не важен, играем в удовольствие.

Deploy-F - это простой облачный хостинг для быстрого запуска проектов без DevOps-команды.

Ресурсы и инструменты

Мы не ограничиваем участников в возможности использовать различные ресурсы и инструменты. Однако, помните, что на питчинге потребуется показать работу вашего решения "вживую".

Задачи

Организаторы подготовят список задач для решения в процессе Хакатона. Если у вас есть своя идея, вы можете предложить свою идею организаторам и согласовать ее. В случае согласования идея попадает в общий список идей и любой участник (кроме вас) может взяться за её выполнение.
Важно: до начала хакатона нельзя делать прототипы — разработка начинается только в день старта.

Почта для согласования идей: info@aspectum.tech

После кардиохирургических вмешательств пациенты требуют длительного наблюдения, однако контроль часто фрагментирован: данные собираются нерегулярно, осложнения выявляются поздно, а коммуникация с врачом ограничена. Это снижает качество медицинской помощи и повышает риск повторных госпитализаций.

Разработайте AI-ассистента в формате мини-приложения в национальном мессенджере MAX, который обеспечивает непрерывное сопровождение пациента и помогает врачу управлять качеством лечения. Система анализирует клинические показатели, текстовые сообщения пациента и медицинские документы, оценивает риски и формирует рекомендации, оставаясь инструментом поддержки — все решения принимает врач.

Ключевые функции:

регулярный сбор данных пациента через стандартизированные анкеты и формы показателей здоровья;
автоматический анализ симптомов и нежелательных событий с использованием LLM;
стратификация риска (низкий / средний / высокий) на основе табличной модели;
контроль приверженности терапии и выявление потенциальных лекарственных взаимодействий;
резюмирование медицинских документов и подготовка информации для врача;
поддержка телемедицинских консультаций.

Задача решения — объединить сбор данных, аналитическую обработку и коммуникацию в единую цифровую среду, обеспечивая раннее выявление осложнений и повышение качества медицинской помощи.

Автор задачи: Николай Илов, участник хакатона.

Рак кожи - одно из наиболее распространённых онкологических заболеваний, при этом выживаемость при ранней диагностике меланомы превышает 95%, тогда как на поздних стадиях этот показатель падает до 15–20%. Дерматоскопия остаётся главным инструментом ранней диагностики, однако доступ к ней ограничен: оборудование дорогостоящее, квалифицированных дерматоонкологов не хватает, а пациенты в регионах нередко месяцами ждут приёма к специалисту. Всё это приводит к тому, что большинство случаев выявляется уже на запущенных стадиях, когда лечение сложнее и дороже.

Разработай AI-приложение, которое анализирует дерматоскопические снимки кожных новообразований и формирует структурированное клиническое заключение. Система должна принимать снимки с любых доступных источников: камеры смартфона, бюджетной насадки-дерматоскопа с маркетплейса или профессионального цифрового дерматоскопа, и оценивать изображение по валидированным клиническим шкалам, выдавая вероятность злокачественности в формате, понятном как пациенту, так и врачу. В перспективе модель должна поддерживать дообучение на верифицированных базах клиник и медицинских кафедр для повышения точности до клинически значимого уровня.

Ключевые функции:

Приём и предобработка снимков с различных источников (смартфон, насадка-дерматоскоп, цифровой дерматоскоп).
Автоматическая оценка по клиническим шкалам (ABCDE, 7-point checklist и др.).
Генерация структурированного заключения с оценкой вероятности злокачественности.
Визуализация зон риска на снимке с объяснением признаков, повлиявших на оценку.
Рекомендация по срочности обращения к специалисту на основе результата анализа.
Ведение истории снимков пациента для отслеживания динамики новообразования.
Интеграция с верифицированными базами дерматоскопических снимков для дообучения модели.
Экспорт заключения в формате, пригодном для передачи лечащему врачу.

Автор задачи: Дарья Булатова, участница хакатона.

Международные клинические рекомендации ведущих профессиональных сообществ нередко опережают отечественные аналоги по доказательной базе, скорости обновления и охвату клинических ситуаций. Однако для большинства русскоязычных врачей они фактически недоступны: документы публикуются на английском языке, разбросаны по десяткам сайтов различных организаций, а времени на самостоятельный поиск и перевод у практикующего специалиста попросту нет. В результате врачи ориентируются только на российские клинические рекомендации, зачастую не зная о более актуальных международных данных, что напрямую влияет на качество медицинской помощи.

Разработай платформу, которая автоматически агрегирует гайдлайны крупнейших мировых медицинских организаций, переводит их на русский язык с сохранением клинической терминологии и структурирует по нозологиям и специальностям в едином интерфейсе. Система должна отслеживать выход новых версий документов и обновлять базу без участия пользователя, а AI-модуль - помогать врачу быстро находить нужные разделы, сравнивать позиции разных сообществ по одному заболеванию и получать выжимку ключевых рекомендаций без необходимости читать документ целиком.

Ключевые функции:

Автоматический парсинг гайдлайнов ведущих международных профессиональных сообществ.
Отслеживание обновлений и автоматическое добавление новых версий документов в базу.
AI-перевод на русский язык с корректной передачей клинической и фармакологической терминологии.
Структурирование материалов по нозологиям, специальностям и уровням доказательности.
Умный поиск по симптомам, диагнозам, препаратам и клиническим ситуациям.
Сравнительный анализ рекомендаций разных организаций по одному заболеванию в формате сводной таблицы.
Генерация краткого резюме гайдлайна с выделением ключевых тезисов и изменений относительно предыдущей версии.
Персональная подборка гайдлайнов по специальности врача с уведомлениями об обновлениях.

Автор задачи: Дарья Булатова, участница хакатона.

Профессиональное выгорание - одна из ведущих причин снижения качества медицинской помощи и ухода специалистов из профессии. При этом барьеры для получения психологической поддержки остаются высокими: долгий поиск психолога, высокая стоимость сессий и ощущение, что «не так плохо, чтобы идти к специалисту». Человек откладывает помощь до момента, когда выгорание уже состоялось. Особенно остро эта проблема стоит в ночное время и в выходные дни, когда стандартные сервисы недоступны.

Необходимо разработать мобильное приложение, работающее 24/7, с моделью подписки, которое по одному нажатию кнопки «Нужна помощь» позволяет пользователю пройти быстрый скрининг состояния и немедленно получить поддержку: через LLM-ассистента или живого психолога. После диагностики система маршрутизирует пользователя к реальному специалисту для экспресс-сессии 30 минут в любое время суток. Подписка обеспечивает доступный и предсказуемый формат помощи.

Ключевые функции

Кнопка «Нужна помощь» — мгновенный вход без регистрационных барьеров
Быстрый скрининг выгорания и уровня стресса по валидированный шкалам (3–5 вопросов, результат за 1 минуту)
Автоматическая маршрутизация: LLM-поддержка или направление к живому психологу
Подбор реального психолога по доступности — онлайн, 24/7
Экспресс-сессии 30 минут по доступной цене в рамках подписки
LLM-ассистент для поддержки между сессиями (техники дыхания, техники успокоения, релаксации)
Трекер состояния — мониторинг динамики стресса и выгорания со временем
База коротких практик осознанности для самопомощи в моменте

Автор задачи: Наталья Кузина, участница хакатон

Реабилитационные цели в клинической практике часто формулируются неструктурированно, не всегда являются измеримыми и редко пересматриваются по мере прогресса пациента. При этом прогноз восстановления, как правило, основывается только на клиническом опыте врача и не подкреплен системным анализом данных, которые определяют точность планирования лечения и мотивацию пациента.

Разработайте ИИ-ассистента, который помогает реабилитологу формулировать персонализированные цели и прогнозировать траекторию прогресса пациента на основе данных.

Ключевые функции:

анализ данных пациента (пол, возраст, диагноз, ограничения, оценки и опросники);
генерация персонализированных реабилитационных целей по SMART;
прогнозирование траектории восстановления и возможности достижения целей;
динамическая адаптация целей на основе новых данных и прогресса пациента;
объяснение факторов, влияющих на прогноз;
визуализация прогресса пациентов и отклонений от запланированной траектории;
учет обратной связи от врача и пациента для определения точности трека.

Задача от партнёра хакатона «Физиобот»

Человек, впервые столкнувшийся с инсультом, зачастую дезориентирован, как в потоках информации, так и в новой реальности собственной жизни, особенно на фоне неврологического дефицита. Даже часовые врачебные консультации не всегда помогают справиться с ситуацией. Недостаток знаний о заболевании у конкретного человека, отсутствие понимания, каким источникам информации можно доверять, трудности построения плана лечения и реабилитации, незнание прогноза снижают качество жизни пациента и его близких, уменьшают приверженность лечению, приближая повторные сосудистые события.

Разработайте AI-ассистента в формате приложения или бота в мессенджере, которое будет информировать пациента о заболевании и поддерживать на протяжении всего лечения, а при появлении тревожных симптомов рекомендовать обратиться к врачу и/или информировать врача/клинику о проблемах у пациента.

Приложение/бот могут использоваться как самим пациентом, так и ухаживающим специалистом или родственником пациента

Ключевые функции:

напоминание о приеме лекарств, измерении давления, визитах к врачам
вербальная поддержка (как Сова в DuoLingo, например)
положительное подкрепление профилактического лечения
информирование о заболевании (тип инсульта, патогенетический подтип инсульта)
информирование о немедикаментозном лечении
информирование о препаратах на основании патогенетического подтипа (кратко о лекарстве простыми словами/распространенные мифы/побочные эффекты)
информирование о социальных возможностях (как касательно МСЭ/соцработника, так и реабилитации, возможностей для работы)
выявление тревожных симптомов с информированием врача/рекомендацией обратиться к врачу (никаких рекомендаций по лечению и установок диагноза)
формирование дневника давления, динамики лабораторных показателей, результатов обследования, чтобы в удобной – для пациента в первую очередь! – форме представить врачу.

Итоговой задачей является повышение качества жизни пациента и его близких, снижение вероятности повторных ССО.

Автор задачи: Мария Барбухатти, участница хакатон

Эта программа — ИИ-ассистент врача, который записывает разговор с пациентом и автоматически превращает его в структурированный черновик первичного осмотра. Система распознает речь, выделяет ключевые медицинские данные и распределяет их по разделам: жалобы, анамнез, объективные данные, диагноз, рекомендации. Врач после приема получает не сырую расшифровку, а готовый текст, который можно быстро проверить и отредактировать.

Программа нужна для того, чтобы сократить время на заполнение медицинской документации и упростить работу врача на приеме. Вместо ручного набора истории болезни врач использует смартфон или компьютер, записывает консультацию и сразу получает черновик осмотра в понятной структуре. Такой пилотный проект можно быстро протестировать в одной-двух специальностях и затем постепенно расширять его функциональность.

Ключевые функции

Запись разговора врача и пациента во время приема.
Автоматическая расшифровка речи в текст.
Выделение основных медицинских блоков: жалобы, анамнез, осмотр, диагноз, рекомендации.
Формирование черновика первичного осмотра по шаблону.
Ручная проверка и редактирование врачом перед сохранением.
Работа на обычном смартфоне или компьютере.
Выгрузка результата в Word или PDF.
Поддержка одной-двух выбранных специальностей на старте.
Простая архитектура с возможностью дальнейшего расширения.
Подготовка к будущей интеграции с МИС и клиническими системами.

Автор задачи: Сергей Прокофьев, участник хакатона.

Эта программа — ИИ-ассистент врача, который записывает разговор с пациентом и автоматически превращает его в структурированный черновик первичного осмотра. Система распознает речь, выделяет ключевые медицинские данные и распределяет их по разделам: жалобы, анамнез, объективные данные, диагноз, рекомендации. Врач после приема получает не сырую расшифровку, а готовый текст, который можно быстро проверить и отредактировать.

Программа нужна для того, чтобы сократить время на заполнение медицинской документации и упростить работу врача на приеме. Вместо ручного набора истории болезни врач использует смартфон или компьютер, записывает консультацию и сразу получает черновик осмотра в понятной структуре. Такой пилотный проект можно быстро протестировать в одной-двух специальностях и затем постепенно расширять его функциональность.

Ключевые функции

Запись разговора врача и пациента во время приема.
Автоматическая расшифровка речи в текст.
Выделение основных медицинских блоков: жалобы, анамнез, осмотр, диагноз, рекомендации.
Формирование черновика первичного осмотра по шаблону.
Ручная проверка и редактирование врачом перед сохранением.
Работа на обычном смартфоне или компьютере.
Выгрузка результата в Word или PDF.
Поддержка одной-двух выбранных специальностей на старте.
Простая архитектура с возможностью дальнейшего расширения.
Подготовка к будущей интеграции с МИС и клиническими системами.

Автор задачи: Сергей Прокофьев, участник хакатона.

Аутоимунный протокол (АИП) - это стратегия питания (диета), облегчающая симптомы аутоимунных заболеваний. АИП состоит из трех этапов. На первом этапе человек отказывается на определенное количество дней/недель/месяцев от некого списка продуктов. Далее - этап элиминации, начинается постепенный поочередный ввод в диету продуктов и отслеживание реакции организма и, затем, поддержание диеты.

Также приверженность диете может иметь ряд негативных явлений. Исключение целых групп продуктов может приводить к нехватке кальция, витаминов B,D нехватку клетчатки. Ограничения в еде могут вызывать дополнительный стресс. У людей, имеющих проблемы с аппетитом, может усугубиться отношение к еде.

Ключевые функции:

учесть список продуктов, которые человек исключил из рациона
собирать метрики на основе субъективных оценок человека о своем состоянии (вздутие, туман в голове, энергичность и другое) по оценочной шкале
иметь возможность загрузки в виде формы результатов анализов и коррекции диеты
пользуясь принципом обратной связи, с помощью данных по собранным метрикам и анализам, предложить определенный список продуктов, которые человеку следует исключить из рациона
требуется содействовать в избежании указанных негативных явлений от использования диеты

Автор задачи: Антон a.malynov@inbox.ru, участник хакатона.

Пациенты часто сталкиваются с проблемой выбора специалиста: при появлении симптомов они либо ищут информацию в интернете и получают противоречивые советы, либо записываются к неподходящему врачу, что приводит к потере времени, перегрузке системы здравоохранения и снижению качества лечения.

Особенно это критично на этапе первичного обращения, когда пациент не может корректно интерпретировать свои симптомы и выбрать правильный маршрут.

Разработайте AI-ассистента, который помогает пациенту на основе описания симптомов определить оптимальное направление обращения и подобрать релевантного специалиста, а также получить доступ к опыту пациентов с похожими кейсами.

Система не ставит диагноз, а выполняет функцию безопасной маршрутизации (triage), снижая риски ошибок и повышая эффективность взаимодействия пациента с медицинской системой.

Ключевые функции:

анализ текстового ввода симптомов пациента (natural language);
определение вероятных медицинских направлений (без постановки диагноза);
подбор и ранжирование врачей на основе релевантности симптомам;
объяснение рекомендаций (почему выбран именно этот специалист);
интеграция с системой записи (онлайн-запись к врачу);
формирование микро-сообществ пациентов с похожими симптомами/опытом;
учет дополнительных факторов: география, формат (онлайн/оффлайн), доступность, язык;
базовая система риск-оценки (когда требуется срочное обращение);
обучение модели на пользовательской обратной связи.

Автор задачи: Евгений Тархов, участник хакатона

Пациенты регулярно получают результаты анализов и назначения без понятного объяснения, что приводит к тревожности, ошибкам в приёме препаратов и потенциально опасным последствиям. Особенно критична ситуация при одновременном приёме нескольких лекарств: пациенты не учитывают взаимодействия, дублирование действующих веществ и противопоказания. В результате возрастает риск побочных эффектов, снижается эффективность лечения и увеличивается нагрузка на врачей из-за повторных обращений.

Разработайте AI-ассистента, который анализирует медицинские данные пациента (результаты анализов, назначения, базовые параметры) и выявляет потенциальные риски в терапии. Система должна не просто интерпретировать показатели, а фокусироваться на безопасности: объяснять отклонения, находить опасные комбинации препаратов и давать понятные предупреждения, когда требуется консультация врача.

Ключевые функции:

анализ лабораторных показателей с выявлением отклонений и их понятным объяснением;
проверка совместимости назначенных препаратов и выявление противопоказаний;
обнаружение дублирующих действующих веществ и рисков передозировки;
выявление потенциально опасных сочетаний (НПВС, антикоагулянты, антидепрессанты и др.);
подсветка критических состояний («красные флаги»), требующих обращения к врачу;
генерация объяснений на понятном пациенту языке без медицинского жаргона;
учёт базовых факторов пациента (возраст, пол, хронические состояния при наличии данных);
использование обратной связи пользователя для повышения точности рекомендаций.

Автор задачи: Алёна Орлова, участница хакатона

Самая большая группа потребителей лекарственных препаратов это люди пожилого возраста, которые часто вынуждены принимать сразу несколько препаратов от различных хронических заболеваний. Такие люди могут скрыть или забыть сказать врачу о приеме какого-либо лекарственного препарата, что значительно повышает риск появления негативных лекарственных эффектов, а близкие не могут проконтролировать их, так как не обладают достаточными знаниями в области медицины.

Разработайте AI-ассистента, который будет предсказывать нежелательное взаимодействие лекарственных препаратов на основе их химической структуры, объяснять это простым языком и предупреждать о возможных побочных эффектах, давать рекомендации как именно стоит принимать препарат и когда лучше проконсультироваться со специалистом.

Ключевые функции:
- Прием названий или SMILES для одного или нескольких препаратов
- Предсказание риска взаимодействия на основе структурного сходства и на основе известных баз данных
- Определение уровня опасности
- Генерация понятного объяснения для пациента

Автор идеи: Шодорова Ольга, участница Хакатона

Эта программа — ИИ-ассистент для практикующих врачей, предназначенный для быстрой, удобной и безопасной работы с обширной базой лекарственных средств. Система обрабатывает текстовые запросы врача на естественном языке, помогая грамотно подбирать препараты, проверять их лекарственные взаимодействия, оценивать риски и находить оптимальные альтернативы на основе официальных инструкций и справочника ГРЛС.

Программа нужна для того, чтобы снизить риск врачебных ошибок и сэкономить время специалиста на поиск фармакологической информации. Вместо долгого изучения справочников, врач задает конкретный клинический вопрос (например, чем заменить препарат при побочных эффектах или какова дозировка для ребенка с определенным весом) и моментально получает структурированный, аргументированный ответ, который легко применить на практике.

Ключевые функции:

Диалог по клиническим вопросам: помощь в выборе, замене и отмене лекарственных препаратов.
Автоматический анализ рисков: подсветка противопоказаний, ограничений и лекарственных взаимодействий.
Учет контекста пациента: адаптация рекомендаций под сопутствующие заболевания (коморбидности) и физические параметры.
Объяснимость ответов: предоставление кратких обоснований со ссылками на конкретные разделы официальных инструкций.
Умный поиск: точное распознавание созвучных препаратов, различных форм выпуска, дозировок и устаревших позиций (устойчивость к дистракторам).
Специализированный UI/UX: выдача лаконичных, структурированных ответов без "воды", адаптированных для быстрого чтения врачом.
Анализ медицинских текстов: возможность обработки выписок или вводных документов для понимания контекста.
Работа на основе закрытой доверенной базы знаний (более 2500 инструкций) без использования сторонних интернет-источников (Будет выложена в день начала хакатона).

Задача предоставлена партнером Хакатона IQDOC

Аудиометрия – один из самых часто назначаемых методов оцени слуха. Представляет собой 2 таблицы (на каждое ухо) с 2 графиками (воздушное и костное проведение звука). На графиках отмечается на каких частотах человек способен услышать звук. На основе таких графиков дается заключение о состоянии органа слуха у человека.

Аудиометрия требует времени и насмотренности для глубокой интерпретации, что может вызывать затруднения у лор-врачей. Аудиометрия может помочь обнаружить потерю слуха на ранних этапах или заподозрить серьезную патологию и направить пациента на дообследование. Искусственный интеллект может стать полезным помощником в решении данной проблемы и выступить системой поддержки врачебных решений.

Ключевые функции

Ввод числовых данных из аудиометрии в программу – ИИ дает интерпретацию
Сканирование пленки аудиометрии (возможно через подключаемый сканер). Сканирование изображения аудиометрии – программа переводит ее на экран, выписывая все считываемые данные на экран для перепроверки пользователем – ИИ дает интерпретацию.
Программа способна выдать заключение: какое ухо поражено, тип тугоухости (нейросенсорная, кондуктивная, смешанная), степень тугоухости (1, 2, 3, 4 или глухота). Локализация патологического процесса, характеристика аудиометрии, предположительные диагноза и рекомендации о необходимых методах диагностики (если необходимо).

Автор задачи: Алексей Недосугов, участник Хакатона.

Критерии оценки проектов

Все проекты будут оцениваться жюри по следующим критериям (максимум 62 балла):

Попадание в задачу (8 баллов)

30 секунд и понятно какая задача решается
Показан один главный сценарий использования (не набор идей)
Решение закрывает именно заявленную задачу
Названа измеримая польза

Научная и клиническая обоснованность (8 баллов)

Названы рекомендации, статьи, шкалы, протоколы, нормативные документы и т.п.
Команда различает факты, гипотезы и допущения
Названы ограничения метода
Команда не обещает больше, чем реально подтверждено

Безопасность и риски (6 баллов)

Если есть и описаны красные флаги
При неполных данных система не фантазирует, а снижает уверенность или просит уточнение
Решение не подменяет врача в критических задачах

Прототип (15 баллов)

Продукт реально запускается (3 балла)
Один ключевой сценарий проходит от входа до результата целиком (3 балла)
Во время показа работают основные функции, а не только оболочка (3 балла)
Нет критического сбоя на целевом пути при использовании ПО (2 балла)
Демонстрация живая, а не только видео, картинки или макет (4 балла)

UX/UI (6 баллов)

Ключевой экран можно понять за 10 секунд
Медицински важная информация визуально выше декоративной
На каждом экране понятно, что делать дальше

Объяснимость и прозрачность (4 балла)

Система показывает, на чём основан ответ
Показана степень уверенности или хотя бы уровень неопределённости

Внедряемость (12 баллов)

Команда называет, где именно можно пилотировать решение (2 балла)
Назван конкретный заказчик или пользователь, который будет этим пользоваться (4 балла)
Показаны экономика и рынок (4 балла)
Понятен первый шаг после хакатона: пилот, тест, интеграция, проверка на реальных сценариях (2 балла)

Качественный дизайн презентации (3 балла)

Жюри хакатона

Наши эксперты - это люди, которые каждый день двигают вперед технологии, медицину и искусственный интеллект.

Андрей Демчинский — Президент Ассоциации врачей и разработчиков Aspectum. Руководил научными группами WayRay, ImderiusGroup, NOE.
Работал над голографическими контактными линзами, VR/AR-симуляторами для обучения хирургов, технологиями прямой стимуляции мозга и фундус-камерами с ИИ.
Организовал первую в мире VR-хирургию и VR-телемедицину.
Сейчас сооснователь компании “Нейроимпланты Элвис” и директор проекта ELVIS V.
Если кто-то умеет заглядывать в будущее, то это точно он.

Николай Хлебинский — Серийный IT-предприниматель, основатель Retail Rocket, CEO и управляющий партнер ЕС-клиника.

Наталья Самойлова — предприниматель, инвестор, продюсер Телемедфорума.
Объединяет представителей цифровой медицины на значимых событиях отрасли.

Борис Зингерман— гендиректор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине «Национальная база медицинских знаний» (НБМЗ). Основатель ООО «АйПат»

Чесноков Константин — ML Lead IQDOC AI

Владимир Пан Си Хэ — Основатель сети оптик Глазко и LOOV, владелец международной компании LOOV Global. Эксперт в области офтальмологии и оптики. Развивает цифровые решения для отрасли и проекты по борьбе с детской миопией.

Максим Сёмин — Руководитель отдела развития и внедрения информационных технологий ООО «Первый КМЦ»

Призы

Первое место

Денежный приз для команды номиналом 100.000 р от первого в России семейного медицинского офиса “ЕС-клиника”.
Грант Yandex Cloud на инфрастурктуру.
Комплексная диагностика зрения с консультацией офтальмолога для каждого члена команды от офтальмологической клиники “Ясно вижу”.
Доступ на три месяца в закрытый клуб Оскара Хартама Unicorn Lab
Набор подарков для каждого члена команды от сети клубов заботы о зрении и очках LOOV : фишка на оправу LOOV, чехол для очков, стикеры, подарочный сертификат номиналом 5.000р на любые покупки в сети.
Сертификат для команды от Askona номиналом 15.000 р.

Второе место:

Комплексная диагностика зрения с консультацией офтальмолога для каждого члена команды от офтальмологической клиники “Ясно вижу”.
Набор подарков для каждого члена команды от сети клубов заботы о зрении и очках LOOV : фишка на оправу LOOV, чехол для очков, стикеры, подарочный сертификат номиналом 5.000р на любые покупки в сети.
Сертификат для команды от Askona номиналом 10.000 р.

Третье место:

Комплексная диагностика зрения с консультацией офтальмолога для каждого члена команды от офтальмологической клиники “Ясно вижу”.
Набор подарков для каждого члена команды от сети клубов заботы о зрении и очках LOOV : фишка на оправу LOOV, чехол для очков, стикеры, подарочный сертификат номиналом 5.000р на любые покупки в сети.
Сертификат для команды от Askona номиналом 5.000 р.

Отдельная номинация и дальнейшая поддержка от Центра технология для общества Yandex Cloud

Регистрация закрыта

FAQ

Мне не пришло письмо о том, что мое участие в хакатоне подтверждено— это нормально?

Все заявки на участие модерируются. Если в течение 48 часов в рабочие дни вы не получили обратную связь по участию - обратитесь к организаторам хакатона по почте info@aspectum.tech.

Если я зарегистрировался на хакатон и хочу присутствовать на конференции, нужно ли регистрироваться отдельно?

Да, для участия в конференции регистрация производится отдельно, даже если вы уже зарегистрировались на хакатон.

Я собрал команду, нужно ли нам регистрироваться каждому по отдельности?

Всем участникам команды нужно пройти регистрацию на хакатон.

Будет ли участникам выделен бюджет или тестовые учетные записи на использование AI-инструментов?

Нет.

Нужно ли быть продактом или программистом, чтобы выиграть?

Нет, ограничений по профессии нет — всё зависит от вашей идеи и команды! Важно лишь, чтобы в составе был доктор. Ищите сокомандников с нужными ролями в топике «Ищу сокомандников» по хэштегам и ключевым словам.

По всем вопросам пишите на info@aspectum.tech

Посмотреть как это было в 2025 году

Присоединяйтесь к сообществу тех, кто формирует будущее медицины с помощью искусственного интеллекта!

Наш сайт использует куки.
Продолжая им пользоваться, вы соглашаетесь на обработку персональных данных в соответствии с политикой конфиденциальности.

OK

Регистрация закрыта

Трансляция 3 дня Хакатона, 15 апреля, 18:00