3.1. Описание проблемы

Участники СВО с травмами опорно-двигательного аппарата сталкиваются с критической проблемой доступа к квалифицированной реабилитационной помощи после выписки из госпиталей. По данным Социального фонда России, в 2025 году реабилитацию прошли 19 тысяч участников СВО, при этом у 92,4% пациентов с заболеваниями ОДА отмечено улучшение после лечения. Однако существующая инфраструктура охватывает лишь 12 государственных центров СФР, исключая частные клиники и региональные учреждения.

Ключевые проблемы целевого рынка
Анализ структуры боевых травм показывает, что 60% всех ранений приходится на минно-взрывные, 29% составляют осколочные ранения. Травмы ОДА преобладают в структуре боевых повреждений, требуя специализированного подхода к реабилитации. При этом пациенты сталкиваются со следующими барьерами:
● Отсутствие единой базы специалистов: Ветераны вынуждены искать реабилитационные центры через разрозненные региональные списки и неформальные источники.
● Географическая недоступность: Большинство центров с современным оборудованием (роботизированная механотерапия, виртуальная реальность, экзоскелеты) расположены в крупных городах
● Отсутствие верификации качества: Нет прозрачной системы рейтингов центров и отзывов пациентов
● Временные издержки: Поиск квалифицированного специалиста занимает недели вместо минут

Преимущества для потребителя
Использование цифровой платформы обеспечивает пациентам:
● Сокращение времени поиска специалиста с недель до 5 минут
● Доступ к верифицированным специалистам с подтвержденным опытом работы с боевыми травмами​
● Геолокационный подбор ближайших реабилитационных центров
● Персонализированные рекомендации на основе типа травмы и стадии восстановления
● Прозрачную систему рейтингов и отзывов

3.2. Ссылки на исследования и материалы, подтверждающие актуальность проблемы

Статистика эффективности реабилитации участников СВО
По данным Социального фонда России за 2025 год, улучшение здоровья зафиксировано у 90,75% участников СВО после реабилитации. У пациентов с заболеваниями ОДА улучшение отмечено в 92,4% случаев, уменьшение болевого синдрома - у 96,9% пациентов, улучшение двигательных функций - у 78,6%.
Источник: Социальный фонд России, 2025
https://sfr.gov.ru/press_center/news/~2025/12/30/277958

Структура боевых травм и необходимость специализированной реабилитации
Результаты исследования показали, что 60% всех травм приходится на минно-взрывные, 29% занимают осколочные ранения и 11% составляют пулевые ранения. Клинический анализ структуры боевых повреждений показывает преобладание травм опорно-двигательного аппарата, нейротравм и термических поражений.
Источник: «Вестник хирургии им. И.И. Грекова», 2023
https://new.vestnik-surgery.com/index.php/2415-7805/article/view/8284/ru_RU
Источник: «ОРМЕД - Реабилитация участников СВО», 2024
https://www.ormed.ru/pressa/primenenie-apparatno-programmnogo-kompleksa-ormed-v-reabilitatsii-uchastnikov-boevykh-deystviy

Роль физиотерапии в восстановлении после боевых травм
Комплексная реабилитация военнослужащих направлена на устранение последствий травм и возвращение к активной жизни. Физиотерапия играет ключевую роль в восстановлении, включая электротерапию, магнитотерапию, ударно-волновую терапию, механотерапию и терапевтический массаж.
Источник: Медицинский центр «Биомеханика», 2024
https://bio-med.expert/services/reabilitatsiya-uchastnikov-svo.html
Источник: Компания Octomed, 2024
https://octomed.ru/details/rol-fizioterapii-v-reabilitaczii-posle-boevykh-travm

Российские научные исследования по реабилитации участников боевых действий
Исследование: Старченко А.А., Ковалева Е.И. и др. «Медицинская реабилитация пострадавших с боевой травмой»
Вывод: Своевременная и адекватная медицинская реабилитация позволяет значительно снизить частоту осложнений у раненых, ускорить сроки выздоровления, уменьшить долю инвалидизации.
Источник: Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова, журнал «Вестник Российской военно-медицинской академии».
https://kapmed.ru/upload/iblock/ca5/l7i6txx0e7x0ty379m4ak6zm1q1brwvb.pdf

Исследование: Руднев А.И. «Медицинская реабилитация военнослужащих после минно-взрывной травмы»
Вывод: Разработаны комплексные программы восстановления для военнослужащих с минно-взрывными травмами, составляющими 60% всех боевых повреждений.
Источник: Диссертация на соискание ученой степени кандидата медицинских наук, 14.03.11 - Восстановительная медицина
https://www.dissercat.com/content/meditsinskaya-reabilitatsiya-voennosluzhashchikh-posle-minno-vzryvnoi-travmy

Цифровая трансформация здравоохранения в России
К концу 2024 года в 84 субъектах России внедрено не менее трех ИИ-сервисов в здравоохранение. К 2030 году каждый субъект РФ будет обязан внедрить не менее 12 ИИ-сервисов. На создание цифровой платформы «Здоровье» заложен федеральный бюджет в размере ₽35 млрд на 2025-2030 годы.
Источник: Forbes Healthcare, исследование «ЗдравAI 2025», декабрь 2024
https://www.forbes.ru/healthcare/551689-vspomogatel-nyj-mehanizm-pervyj-rejting-ii-resenij-dla-mediciny
Источник: TAdviser, «Цифровизация здравоохранения 2024»
https://rtmis.ru/news/czifrovizacziya-zdravooxraneniya-2024.-obzor-tadvaiser.html

Применение чат-ботов в медицине
Медицинские чат-боты активно внедряются для записи на прием, подбора специалистов и маршрутизации пациентов к необходимым врачам (терапевту, кардиологу, неврологу, ортопеду, травматологу, хирургу). В период пандемии жители Московской области получили возможность записаться на прием через чат-бот в Telegram.
Источник: Научно-исследовательский институт организации здравоохранения и медицинского менеджмента, 2023
https://niioz.ru/moskovskaya-meditsina/zhurnal-moskovskaya-meditsina/obzor/elektronnye-sotrudniki-meditsinskie-chat-boty/

Международный опыт социальной реабилитации
Анализ зарубежных данных показывает эффективность программ социальной реабилитации участников боевых действий с использованием цифровых технологий.
Источник: Cyberleninka, «Международный опыт социальной реабилитации травмированных и раненых участников боевых действий»
https://cyberleninka.ru/article/n/mezhdunarodnyy-opyt-sotsialnoy-reabilitatsii-travmirovannyh-i-ranenyh-uchastnikov-boevyh-deystviy-na-osnove-fizicheskoy-aktivnosti/viewer

3.3. Решение описанной проблемы в рамках проекта и инновационность подхода

Наше решение: ИИ-ассистент "Иван РЕДАНТ"
Цифровая платформа подбора специалистов по реабилитации ОДА, интегрированная с мессенджерами Telegram/VK/Max в виде интеллектуального чат-бота с модулем “Подбор специалистов по реабилитации".​

Функционал решения
1. Интеллектуальный подбор специалистов на основе ИИ
● Автоматическая геолокация пользователя для поиска ближайших специалистов
● Фильтрация по типу травмы: переломы, контузии, ампутации, повреждения суставов, позвоночника
● Рейтинг специалистов на основе отзывов, опыта работы с военными, результатов лечения
● Специализация: травматологи-ортопеды, реабилитологи, физиотерапевты, массажисты, инструкторы ЛФК

2. База медицинских центров с профилем реабилитации ОДА
● Реабилитационные центры с современным оборудованием
● Санатории с программами восстановления после травм
● Частные клиники с профильными отделениями
● Государственные учреждения с квотами для участников

3.Персонализированные рекомендации
● На основе анамнеза пользователя (тип травмы, стадия восстановления)
● Учёт финансовых возможностей (бесплатные квоты, ОМС, платные услуги)

Инновационность подхода
1. ИИ-персонализация с использованием Claude Sonnet 4.5 (с обезличиванием данных)
Автоматический подбор специалистов на основе анализа типа травмы, локации, финансовых возможностей и медицинского анамнеза пациента. Система машинного обучения совершенствуется на основе обратной связи пользователей.

2. Кросс-платформенная интеграция в популярные мессенджеры
Не требует установки отдельного приложения - работает там, где пользователь уже находится (Telegram/VK/Max). Это критически важно для целевой аудитории, обеспечивая низкий порог входа.

3. Экосистемный подход к восстановлению
Не просто справочник специалистов, а часть комплексной системы восстановления РЕДАНТ: витамины + тренировки + нутрициолог + подбор специалистов по реабилитации. Интеграция всех компонентов в единую платформу.

4. Верификация и рейтинговая система
В базе только аккредитованные лицензированные центры с проверкой сертификатов и опытом работы с травмами ОДА у участников боевых действий. Прозрачная оценка качества на основе реальных отзывов пациентов.

5. Социальное доверие через бренд-амбассадора
Продукт создан бойцом (Иван Лобов позывной “Редант” из подразделения Вагнер) для ветеранов, что формирует высокий уровень доверия и вовлечённости целевой аудитории.

6. Отличие от существующих решений
В отличие от системы СФР с 12 государственными центрами, наша платформа охватывает частные клиники, региональные учреждения и обеспечивает прозрачность через рейтинги и отзывы.​

3.4. Основные технологические и рыночные тенденции в отрасли

3.4.1. Описание тенденций
Тенденция 1: Массовое внедрение ИИ в здравоохранение России
По итогам 2024 года 84 субъекта России внедрили не менее трех ИИ-сервисов в медицину. К 2030 году каждый регион будет обязан использовать не менее 12 ИИ-сервисов. 16% медицинских организаций уже полностью внедрили решения на базе ИИ, 34% планируют это сделать в ближайшее время. ​ https://www.forbes.ru/healthcare/551689-vspomogatel-nyj-mehanizm-pervyj-rejting-ii-resenij-dla-mediciny

Тенденция 2: Государственная поддержка цифровизации здравоохранения
На 2025-2030 годы утвержден федеральный бюджет ₽35 млрд на создание цифровой платформы «Здоровье» и ₽19,44 млрд внебюджетного финансирования на сервисы ГИС ОМС. Запущен новый стратегический проект национальной программы «Продолжительная и активная жизнь».
https://rtmis.ru/news/czifrovizacziya-zdravooxraneniya-2024.-obzor-tadvaiser.html

Тенденция 3: Рост рынка телемедицины и чат-ботов
Медицинские чат-боты активно внедряются для записи на прием, подбора специалистов и маршрутизации пациентов. Эксперты прогнозируют активное развитие агрегаторов ИИ-сервисов начиная с 2027 года. https://niioz.ru/moskovskaya-meditsina/zhurnal-moskovskaya-meditsina/obzor/elektronnye-sotrudniki-meditsinskie-chat-boty/

Тенденция 4: Приоритет пациент-ориентированных сервисов
На единой цифровой платформе «Здоровье» внедряются сервисы для проактивного мониторинга состояния здоровья и дистанционного наблюдения за пациентами с хроническими заболеваниями. https://rtmis.ru/news/czifrovizacziya-zdravooxraneniya-2024.-obzor-tadvaiser.html

Тенденция 5: Фокус на эффективности и клинической валидации
Рынок вступает в фазу зрелого отбора: на первый план выходят клиническая валидация (доказанная эффективность) и реальная польза для врачей и пациентов.
https://www.forbes.ru/healthcare/551689-vspomogatel-nyj-mehanizm-pervyj-rejting-ii-resenij-dla-mediciny

3.4.2. Ссылки на соответствующие исследования и материалы
Рынок ИИ в российском здравоохранении
Исследование: Аналитический обзор «ЗдравAI 2025»
Вывод: К 2030 году все 89 субъектов РФ внедрят минимум 12 ИИ-сервисов. Точность ИИ-диагностики превышает 80%, а по ряду диагнозов достигает 90%. Государственный сектор формирует основной спрос на ИИ-сервисы в медицине.
Источник: Forbes Healthcare, декабрь 2024
https://www.forbes.ru/healthcare/551689-vspomogatel-nyj-mehanizm-pervyj-rejting-ii-resenij-dla-mediciny

Цифровая трансформация здравоохранения РФ
Исследование: TAdviser «Цифровизация здравоохранения 2024»
Вывод: Федеральный бюджет ₽35 млрд на цифровую платформу «Здоровье» на 2025-2030 гг. Развитие AI и Big Data как главных технологических драйверов. Переход медицинских организаций на электронный документооборот.​
Источник: RT-MIS, TAdviser, февраль 2025
https://rtmis.ru/news/czifrovizacziya-zdravooxraneniya-2024.-obzor-tadvaiser.html

Применение чат-ботов в российской медицине
Исследование: НИИ организации здравоохранения и медицинского менеджмента, «Электронные сотрудники: медицинские чат-боты»
Вывод: Чат-боты используются для записи на прием, подбора специалистов, планирования анализов. Пациенты и врачи экономят время благодаря автоматизации простых запросов.​
Источник: Журнал «Московская медицина», август 2023
https://niioz.ru/moskovskaya-meditsina/zhurnal-moskovskaya-meditsina/obzor/elektronnye-sotrudniki-meditsinskie-chat-boty/

Российские стартапы в сфере ИИ для здравоохранения
Исследование: «Рейтинг российских стартапов в сфере искусственного интеллекта для здравоохранения 2024»
Вывод: 63% медицинских ИИ-компаний зарегистрированы в реестре отечественного ПО. Развитие медицинского ИИ привлекает значительные инвестиции и грантовую поддержку.​
Источник: DynamicSun.ru, июнь 2025
https://dynamicsun.ru/ai-articles/rejting-rossijskih-startapov-v-sfere-iskusstvennogo-intellekta-dlya-zdravoohraneniya-2024-g

3.4.3. Наиболее близкие патенты третьих лиц
1. Патент US11908577B2 / US20240029879A1 (США)
Название: "Telemedicine platform including virtual assistance"
Описание: Телемедицинская платформа использует ИИ для подбора пациентов и практикующих врачей. Включает виртуального ассистента с машинным обучением для автоматической генерации ответов и уточнения симптомов пациента.Telemedicine platform including virtual
Отличие от нашего проекта: Фокус на телемедицинских консультациях, а не на подборе реабилитационных центров. Отсутствует специализация на травмах ОДА и военнослужащих. Нет интеграции с популярными мессенджерами.
Источник: https://patents.google.com/patent/US11908577B2/

2. Патент EP3131030A1 (Европа)
Название: "Center for medical artificial intelligence control with remote system for diagnosis preparation, drug prescription and online medical treatment"
Описание: Контрольный центр медицинского ИИ с удаленной системой для подготовки диагноза, назначения лекарств и онлайн-лечения через телемедицину.CENTER FOR MEDICAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE CONTROL WITH REMOTE SYSTEM FOR PREPARATION OF DIAGNOSIS, DRUG PRESCRIPTION AND ONLINE MEDICAL TREATMENT SHIPPING VIA TELEMEDICINE​
Отличие от нашего проекта: Ориентирован на диагностику и назначение лечения, а не на подбор специалистов по реабилитации. Отсутствует рейтинговая система и верификация центров. Нет геолокационного поиска.
Источник: https://patents.google.com/patent/EP3131030A1/

3. Патент US11934976B2 (США)
Название: "Method, device and program for controlling specialist platform"
Описание: Метод управления платформой специалистов с использованием блокчейна. Регистрация специалистов, расчет карьерной информации, подбор проектов на основе опыта.Method, device and program for controlling specialist platform​
Отличие от нашего проекта: Ориентирован на подбор специалистов для проектов (не медицинских), использует блокчейн. Отсутствует медицинская специфика, ИИ-персонализация под тип травмы, интеграция с мессенджерами.
Источник: https://patents.google.com/patent/US11908577B2

4. Патент EP3576093A1 / US20190371464A1 (Европа/США)
Название: "Method and system for clinical effectiveness evaluation of artificial intelligence based medical device"
Описание: Система оценки клинической эффективности медицинских устройств на базе ИИ. Сравнение результатов диагностики между специалистами и ИИ.METHOD AND SYSTEM FOR CLINICAL EFFECTIVENESS EVALUATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED MEDICAL
Отличие от нашего проекта: Фокус на валидации ИИ-устройств, а не на подборе специалистов для пациентов. Отсутствует пациент-ориентированный функционал.
Источник: https://patents.google.com/patent/EP3576093A1/

Ключевое преимущество нашего решения: Комбинация ИИ-подбора специалистов, геолокационного поиска, рейтинговой системы, интеграции с популярными мессенджерами и фокуса на конкретной проблеме (реабилитация ОДА у участников СВО) создает уникальное решение, не имеющее прямых аналогов среди существующих патентов.

4. Технология

4.1. Описание основной технологии

Платформа "Иван РЕДАНТ" построена на архитектуре интеллектуального чат-бота с использованием современных технологий обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения. Основные технологические компоненты:

ИИ-ядро на базе Claude Sonnet 4.5 (с обезличиванием данных)
● Обработка естественного языка для понимания запросов пользователей о типе травмы, стадии восстановления, локации
● Генерация персонализированных рекомендаций специалистов на основе анализа профиля пациента
● Обучение на обратной связи для непрерывного улучшения качества подбора

Алгоритм геолокационного поиска
● Автоматическое определение местоположения пользователя
● Расчет расстояния до медицинских центров
● Построение оптимального маршрута через интеграцию с картографическими API​

Система рейтингов и верификации
● Валидация лицензий и сертификатов медицинских центров
● Агрегация и анализ отзывов пациентов
● Алгоритм формирования объективного рейтинга на основе множественных параметров (опыт, результаты лечения, отзывы)​

Фильтрация по типу травмы
● Классификация травм ОДА: переломы, контузии, ампутации, повреждения суставов, позвоночника
● Подбор специалистов с релевантным опытом лечения конкретного типа травм​

4.2. Используемые технологии

Платформа и интеграции
● API Telegram Bot, VK Bot, MAX Bot для кросс-платформенной работы
● RESTful API для интеграции с внешними системами (базы данных медицинских центров, картографические сервисы)
● WebSocket для real-time коммуникации​

Базы данных
● PostgreSQL для хранения структурированных данных (профили специалистов, медицинских центров, пользователей)
● Vector database для семантического поиска и хранения эмбеддингов медицинских профилей
● Redis для кэширования часто запрашиваемых данных​

Машинное обучение
● Claude Sonnet 4.5 (с обезличиванием данных) для обработки естественного языка и генерации рекомендаций
● Алгоритмы ранжирования для формирования рейтинга специалистов
● Системы рекомендаций на основе collaborative​

Безопасность и соответствие требованиям
● Шифрование персональных медицинских данных в соответствии с ФЗ-152 «О персональных данных»
● Защищенное хранение данных с соблюдением требований к медицинским информационным системам
● Аутентификация и авторизация пользователей​

Аналитика и мониторинг
● Сбор метрик использования платформы (количество запросов, успешность подбора, удовлетворенность пользователей)
● A/B тестирование для оптимизации алгоритмов подбора
● Дашборды для медицинских партнеров с аналитикой потока пациентов​

4.3. Результаты интеллектуальной деятельности

На дату подачи заявки Заявитель не обладает зарегистрированными патентами по тематике проекта. Однако в рамках реализации проекта планируется создание и правовая охрана следующих результатов интеллектуальной деятельности.

Планируемые РИД
1. Алгоритм ИИ-подбора реабилитационных специалистов
Разработка и регистрация программы для ЭВМ, реализующей алгоритм персонализированного подбора специалистов по реабилитации ОДА на основе анализа:
● Типа и тяжести травмы
● Стадии восстановления
● Географического положения пациента
● Финансовых возможностей
● Рейтинга и специализации медицинских центров

2. База данных верифицированных реабилитационных центров и специалистов
Создание структурированной базы данных, содержащей:
● Профили реабилитационных центров с указанием специализации, оборудования, квот для участников СВО
● Профили специалистов с верификацией лицензий, опыта работы с боевыми травмами
● Систему рейтингов на основе отзывов пациентов
● Геолокационные данные для оптимизации поиска

3. Протокол оценки эффективности реабилитационной помощи
Методология оценки качества реабилитационных центров на основе:
● Объективных показателей (процент улучшения состояния пациентов)
● Субъективных показателей (удовлетворенность пациентов)
● Временных показателей (сроки восстановления)
Данный протокол планируется оформить как охраноспособный результат интеллектуальной деятельности.

4. Система интеллектуального взаимодействия с пользователем через мессенджеры
Программа для ЭВМ, реализующая:
● NLP-обработку запросов пользователей на русском языке
● Контекстный диалог с уточнением деталей травмы и потребностей
● Генерацию персонализированных рекомендаций в формате удобного для мессенджеров

Связь РИД с проектом
Все перечисленные результаты являются прямым продуктом НИОКР в рамках проекта и не могут быть получены вне исследовательской деятельности. Разработка требует:
● Формирования научной гипотезы об эффективности ИИ-подбора специалистов
● Создания методологии верификации и рейтингования центров
● Проведения пилотного исследования с участниками СВО
● Валидации эффективности разработанных алгоритмов

Текущий статус проекта
Существующая экосистема РЕДАНТ (программы тренировок, схемы приёма витаминов, консультации нутрициолога) используется как базовая платформа для интеграции нового модуля "Подбор специалистов по реабилитации". Высокий уровень вовлечённости существующей пользовательской базы и доверие к бренду через личность Ивана Реданта обеспечивают благоприятные условия для тестирования и масштабирования разработанных технологий.

Стратегическая значимость проекта для России
Национальная безопасность: Обеспечение качественной реабилитации участников СВО - стратегическая государственная задача. При текущих масштабах СВО проект имеет значительный эффект для сохранения здоровья защитников Отечества.

Социальная значимость: Улучшение доступа к качественной реабилитационной помощи для ветеранов, сокращение времени поиска специалистов с недель до минут.​

Соответствие государственным приоритетам: Проект полностью соответствует стратегии цифровой трансформации здравоохранения РФ и национальной программе «Продолжительная и активная жизнь» на 2025-2030 гг.

Масштабируемость: Разработанная технология может быть адаптирована для других категорий пациентов, нуждающихся в реабилитации (жертвы ДТП, пациенты после инсультов, спортивные травмы), что обеспечивает широкий рынок применения.