ПРЕМИЯ РЕГИОНАМ

Наградой отмечаются заявки региональных и муниципальных органов власти, которые внедряют, используют и развивают инструменты и сервисы на базе технологий искусственного интеллекта в своих территориальных единицах

На рассмотрение жюри попадут заявки, отвечающие по меньшей мере трем базовым требованиям:

  • проект запущен в период предыдущих трех лет, включая год проведения премии, и сейчас находится в активной стадии
  • использование технологий искусственного интеллекта в проекте подтверждено и аргументировано 
  • реализация описываемого проекта позволила достичь измеренных результатов

На рассмотрение жюри попадут заявки, отвечающие по меньшей мере трем базовым требованиям:

  • проект запущен в период предыдущих трех лет, включая год проведения премии, и сейчас находится в активной стадии
  • использование технологий искусственного интеллекта в проекте подтверждено и аргументировано 
  • реализация описываемого проекта позволила достичь измеренных результатов

Лауреаты премии 2024

Липецкая область

<<ML-модель оценки стоимости земель сельскохозяйственного назначения, основанная на нейронных сетях >> Разработанная липецкими программистами ML-модель оценки стоимости земель сельскохозяйственного назначения предоставляет региону рекомендации для принятия решений по приоритетному выкупу участков или отказу от приобретения по завышенной цене. Эффект для госуправления более 20 млн руб. экономии.

Москва

<<Сервисы искусственного интеллекта для анализа лучевых исследований в регионах России>> Москва улучшает доступ к сервисам ИИ на базе технологий компьютерного зрения для всех региональных медицинских организаций страны. Умные решения выступают дополнительным инструментом врача-рентгенолога, помогают выявлять признаки патологий на компьютерных и магнитно-резонансных томограммах, рентгенограммах, маммограммах, флюорограммах, формируя предварительное заключение и маркируя области возможных заболеваний.

Московская область

<<Чистая территория>> Нейросеть автоматически выявляет 13 типов нарушений благоустройства дворовых территорий с помощью 66,5 тыс. камер «Безопасного региона», контролируя 7,7 тыс. дворов и контейнерных площадок. Благодаря внедрению решения удалось сократить долю ручного труда инспекторов и количество жалоб граждан на 30%, а также устранить более 74 тыс. нарушений.

Тульская область

<<Решение на основе искусственного интеллекта проактивного наблюдения сердечно-сосудистых пациентов>> Система автоматически анализирует электронную медицинскую карту пациента, выделяет клинически значимые признаки, применяет к ним оцифрованные алгоритмы клинических рекомендаций по основным сердечно-сосудистым заболеваниям и предоставляет подсказки по лечению и обследованию.

Тюменская область

<<ИС «Единый центр хранения и обработки данных систем видеонаблюдения Тюменской области»>> ИС ЕЦХД является уникальной разработкой среди решений в области интеллектуальной обработки видеопотоков при помощи машинного зрения, использующей информацию со средств видеонаблюдения, установленных на территории области в наиболее уязвимых в части возможности совершения правонарушений местах.

Финалисты ИИ 2024

Белгородская область

<<Безопасный город>> Аппаратно-программный комплекс «Безопасный город». Обеспечивает поиск лиц по камерам видеонаблюдения, осуществляет обработку, хранение и передачу данных. Благодаря внедрению решения раскрыто около 300 преступлений, задержано 45 лиц, находящихся в Федеральном розыске, найдено 76 без вести пропавших лиц.

Московская область

<<Контроль питания в образовательных и социальных учреждениях>> ИИ автоматически анализирует соответствие фактического меню кухни утвержденному меню питания во всех образовательных и социальных учреждениях региона. Благодаря внедрению решения удалось проанализировать свыше 900 тыс. фотографий, полученных при помощи мобильного приложения, выявить более 6,1 тыс. нарушений, сократить долю ручных проверок на 50% и количество жалоб граждан на 25%.

Нижегородская область

<<Система речевой аналитики>> ИИ обрабатывает входящие звонки граждан поступающие на телефонную линию Контактного центра по вопросам записи на медицинские услуги, что позволяет отслеживать любые события, происходящих в коммуникациях, а также автоматически отслеживать различные параметры оценки работы операторов. ИИ позволяет решить весь спектр возникающих проблем.

Приморский край

<<Центр по управлению госпитализацией пациентов с подозрением на инсульт с применением ИИ («УДАР»)>> В работу Центра внедрен ИИ-сервис «КТ головного мозга» от СберМедИИ, который определяет тип и локализацию инсульта, выделяет патологию, составляет заключение, рассчитывает балл по шкале «ASPECTS». Благодаря правильной маршрутизации, работе врачей и использованию ИИ смертность на 100 тыс. населения от ишемического инсульта сократилась на 34,5%.

Республика Татарстан (Татарстан)

<<УРАМ>> УРАМ - система распознавания бездомных собак, свободных парковочных мест, драк, распространителей наркотических веществ на камерах уличного видеонаблюдения в Республике Татарстан.

Сахалинская область

<<AI сервис для выявления первичных злокачественных новообразований на основе электронной медицинской карты>> Анализ электронных медицинских карт пациентов. Позволяет получать персонализированные оценки риска развития злокачественного новообразования (ЗНО) для жителей региона, что помогает приоритизировать пациентов при прохождении плановой диспансеризации. Благодаря применению решения удалось повысить концентрацию пациентов с ЗНО в группе риска в 5,8 раз.

Ханты-Мансийский автономный округ — Югра

<<Интеллектуальные AI-помощники 3.0 на основе экосистемы знаний и предметных областей>> Проект представляет собой набор нейроассистентов, направленных на решение задач с применением технологий ИИ в государственном управлении, нефтегазовой отрасли и информационной безопасности. Внедрение проекта позволило сократить трудозатраты на сбор и анализ данных, подготовку аналитических материалов, отчетов и увеличить скорость принятия решений.

Ямало-Ненецкий автономный округ

<<Трансформация профилактической медицины с помощью прогнозной аналитики и ИИ>> При внедрении системы поддержки принятия врачебных решений в рамках «второго мнения» (повторный анализ данных ЭМК после проведения диспансеризации) у пациентов с 2 группой здоровья в 45% случаев выявлен высокий риск развития сердечно-сосудистых заболеваний. Использование автоматизированной системы мониторинга позволило внедрить персональную профилактику и эпидемиологический мониторинг пациентов высокого риска.

Ямало-Ненецкий автономный округ

<<Сервис предиктивной аналитики для оценки достоверности планирования стоимости закупок>> Программа предназначена для автоматизации процесса поиска цен на неограниченное количество товаров в открытых источниках сети Интернет. Сервис предиктивной аналитики применяется при планировании окружного бюджета, обосновании НМЦК закупки с учетом расчета затрат на доставку. Качество поиска составляет 90%, время поиска одной позиции до 5 секунд.

people
Председатель жюри

ТАТЬЯНА МАТВЕЕВА

НАЧАЛЬНИК УПРАВЛЕНИЯ ПРЕЗИДЕНТА РФ ПО РАЗВИТИЮ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И ИНФРАСТРУКТУРЫ СВЯЗИ

Технологическое развитие государственного и муниципального управления должно строиться на доверенном искусственном интеллекте. Выявление и поддержка лучших практик внедрения искусственного интеллекта в государственном и муниципальном управлении формирует вектор технологического развития, а также дает возможность тиражирования решений, доказавших свою эффективность.

жюри

Сергей Гарбук

НИУ «Высшая школа экономики»

Директор по научным проектам. Председатель Технического комитета ТК164 «Искусственный интеллект» Росстандарта

Тигран Геворкян

ФГБУ «НМИЦ онкологии им. Н.Н. Блохина» Минздрава России

Заместитель директора по реализации федеральных проектов, руководитель исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта в здравоохранении

Вячеслав Гойко

Университетский консорциум исследователей больших данных

Генеральный директор

Павел Голосов

РАНХиГС

К.т.н., директор Института общественных наук

Светлана Лукина

АНО «Цифровая экономика»

Директор направления «Цифровое развитие регионов и территорий»

Сергей Наквасин

НЦРИИ

Директор Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации (НЦРИИ)

Андрей Пролетарский

МГТУ им. Н.Э. Баумана

Д.т.н., декан факультета «Информатика и системы управления»

Олег Рогов

Научно-исследовательский институт AIRI

К.ф.-м.н., руководитель группы «Доверенные и безопасные интеллектуальные системы»

Дмитрий Кудрявцев

ФГУП «ГРЧЦ»

Директор по цифровым технологиям-руководитель департамента цифровой трансформации

Денис Турдаков

ИСП РАН

К.ф.-м.н., директор Исследовательского центра доверенного искусственного интеллекта, заведующий отделом

Эдуард Шантаев

Федеральный центр прикладного развития искусственного интеллекта

Генеральный директор

Александр Шойтов

Минцифры России

Заместитель министра цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации

Лауреаты ИИ 2023

Республика Башкортостан

Мобильный комплекс видеоаналитики. Двигаясь по маршруту, мобильный комплекс фиксирует нарушения и сразу же отправляет данные в ситуационный центр ИИ. Благодаря внедрению решения обнаружено более 1690 дефектов с использованием ИИ, а скорость обнаружения дефектов городской инфраструктуры увеличилась в 20 раз.

Липецкая область

Региональная платформа видеоаналитики. Система распознавания лиц, номеров автомобилей, обзорное наблюдение для обеспечения правопорядка. Благодаря внедрению решения 68% правонарушений было раскрыто с помощью камер видеонаблюдения и более 6 млн рублей поступило в бюджет.

Сахалинская область

Обработка геопространственных данных. ИИ позволяет оперативно анализировать данные с дронов, например, для обнаружения незаконных свалок. Благодаря внедрению решения показатель обнаружения незаконных свалок достиг 100%, а площадь для регулярного облета теперь составляет более 500 квадратных километров.

Республика Татарстан

Анализ медицинских снимков. Повышает объективность оценки изменений в динамике, снижает вероятность ошибок диагностики, привлекая внимание врача к областям снимка, содержащим указания на патологию. Благодаря внедрению решения пропускная способность радиологической службы увеличилась в 2 раза, а время на описание снимка сократилось на 40%.

Ханты-Мансийский автономный округ — Югра

Лесной контроль. Обеспечивает процессы предварительной обработки и анализа космических снимков для контроля за соблюдением природоохранного законодательства и обнаружения незаконных рубок. Благодаря внедрению решения количество случаев нарушений сократилось на 40% и на 63% сократились объемы незаконной добычи древесины.