Каждый день миллионы женщин отмечают симптомы в приложениях, носят трекеры, заполняют анкеты у врачей. Данных о женском здоровье генерируется больше, чем когда-либо. Но парадокс в том, что ИИ-технологии, которые на этих данных учатся, всё ещё плохо понимают женское тело.
Фундамент, на котором строится медицинский ИИ, исторически основан на мужских данных, которые подаются как универсальные.
💥 По данным статьи в Nature в ранних фазах фармацевтических испытаний доля женщин составляет всего 29–34%.
Как научить ИИ видеть реальную женщину, а не «усреднённого человека»? И кто за это отвечает. Будем обсуждать все это на Femtech Force Jam 2026
💥 Участники дискуссии:
— Анастасия Андрианова, менеджер по продукту
в регионе Центральная Азия&Кавказ Roche Diagnostics
— Дмитрий Сергеев, руководитель европейской Data Science команды в ŌURA
— Евгений Никитин, технический директор
компании Цельс
— Анна Андрейченко, PhD, к.ф.-м.н., руководитель лаборатории «Цифровые технологии в общественном здоровье», университет ИТМО
Модератор: Оля Титова, AI Product Manager
💥 Что обсудим:
— Зачем строить отдельную модель, если есть универсальные, и что «ломается», когда женщина задаёт вопрос о своём здоровье обычному алгоритму
— Частная собственность или общественное благо? Чтобы ИИ стал лучше нужно больше данных. Но чтобы данные были — женщины должны их отдать.
— Как подружить скорость IT с фундаментальностью медицины и кого больше не хватает — дата-сайентистов, понимающих физиологию, или врачей со знанием ML
— Кто несёт главную ответственность за развитие женского здоровья — бизнес, наука, регуляторы или сами женщины
Дискуссия включена в платную секцию.
➡️ Программа конференции, регистрация и покупка билетов по этой ссылке: https://femtechforcejam.com/
Подписаться на канал конференции
@FemtechForce — о технологиях для здоровья женщин