Система Lab4Speak работает непосредственно в браузере: к сервису можно подключить микрофон или системный звук, после чего формируется транскрипция и перевод на выбранные языки – для вывода на экран зала, в онлайн-трансляции или на устройства участников по ссылке или QR-коду. Предусмотрена одновременная работа с несколькими языками и возможность подключения пользовательских глоссариев для более корректной передачи медицинской терминологии, названий препаратов и профессиональных сокращений.
По данным разработчика, на форуме точность распознавания медицинской лексики достигла 95%, а доля переводов без значимых ошибок – 98%. Средняя задержка при переводе составила 3-4 секунды на предложение. Оценка проводилась с использованием стандартных метрик машинного обучения – точность, полнота и F1-меры (гармоническое среднее между точностью и полнотой).
Для более стабильной работы при длительных выступлениях и двусторонних обсуждениях разработчики доработали механизм управления контекстом, что позволило повысить точность перевода в реальном времени. Модель обучалась на обширных массивах медицинских и научных текстов, материалах профильных форумов и профессиональных документах, связанных с тематикой мероприятия. Использовались как общедоступные источники, так и рекомендованные Минздравом материалы по медицинской терминологии.
Платформа поддерживает создание параллельных комнат и отдельных языковых каналов для секций и мастер-классов, а также режим двустороннего общения для переговоров на двух языках. По завершении сессий система автоматически формирует краткий пересказ выступлений, расширенные выжимки с ключевыми тезисами и итоговые отчеты. Для дальнейшей работы с материалами предусмотрен Телеграм-бот.
Lab4U работает на рынке цифровых решений для лабораторной диагностики и здравоохранения с 2012 года. По данным компании, ее сервисы используются более чем в 770 медицинских центрах в 115 городах России. В 2025 году Lab4U была включена в рейтинг технологических компаний Smart 500.
Другие российские компании также развивают решения на базе генеративного ИИ для здравоохранения. В частности, «К-Скай», разработчик платформы Webiomed, представил сервис автоматической проверки качества медицинской документации, который с использованием больших языковых и NLP-моделей (систем по обработке естественного языка) позволяет за несколько секунд выявлять ошибки заполнения, логические несоответствия и формировать аналитический отчет.
Разрабатываются и узкоспециализированные решения. Например, благотворительный фонд «Дети-бабочки» совместно с IT-компанией «Редермио» запустил систему прогнозирования течения редких генетических заболеваний кожи и подбора персональных программ помощи. По данным фонда, цифровизация позволила сократить издержки примерно на 4,5 млн рублей в год и ускорить подготовку индивидуальных планов сопровождения с нескольких дней до десятков минут, что отражает расширение применения ИИ не только в клинической, но и в организационной практике здравоохранения.
