ENGМедицинская техника постоянно эволюционирует и усложняется. Инструменты врача будущего — это приборы 3D-печати, искусственный интеллект, дополненная реальность, биометрические технологии, которые будут передавать индивидуальную медицинскую информацию врачу 24/7. При этом использование больших данных уже сейчас требует передовых аналитических систем и сервисов.
Синергия технологий и медицины
Аналитика в оценке рисков
Медицинская навигация, обучение медиков
Синергия технологий и медицины
Использование высоких технологий в области здравоохранения сегодня активно обсуждается на различных профильных форумах. Несмотря на то, что медицина традиционно считается одной из самых консервативных отраслей, использование передовых IT-решений здесь — неизбежный и необходимый процесс, с которым связано повышение эффективности оказываемой помощи в XXI веке.
Сегодня становится возможной высокоточная диагностика на основе цифрового анализа данных, компьютерные системы осуществляют навигацию по органам человека, внедряются хирургические роботы, которыми может управлять специалист, находящийся за тысячи километров. Все это расширяет горизонты и позволяет оказать медицинскую услугу пациенту даже на расстоянии.
Синергия технологий и медицины в эпоху цифровой экономики может дать впечатляющие результаты при условии, что развитие проектов в данной области получит всестороннюю поддержку со стороны государства иинвесторов. Один из путей создания передового медицинского оборудования и IT-продуктов для него — наукоемкие стартапы. В России такие, безусловно, есть.
Аналитика в оценке рисков
Примером новых возможностей в медицине может служить проект «ERAS — Экспертная система оценки рисков кардиохирургических операций», который занял первое место в конкурсе «Стартап-ралли» по направлению «Медицинские изделия». Система была разработана «Дип Паттернс» совместно с заместителем генерального директора по информационным технологиям и проектному управлению ФГБУ «Федеральный медицинский исследовательский центр им. В. А. Алмазова», канд. мед. наук, доцентом Дмитрием Курапеевым.
Разработка базировалась на использовании обширной базы клинико-экспериментальных данных 2236 пациентов, оперированных в связи с ишемической болезнью сердца в НМИЦ им. В. А. Алмазова. Для анализа данных применялась технология построения предиктивных моделей, основанная на уникальном методе, разработанном «Дип Паттернс». Предиктивная (от англ. predictive) или предсказательная аналитика — это класс методов Data Science, с помощью которых можно предсказать ряд важных показателей с целью принятия важных решений. Роль максимально полной оценки рисков при проведении кардиохирургических вмешательств невозможно переоценить. На сегодня в России сердечно-сосудистые заболевания занимают первое место среди причин смертности.
Рассказывая о проекте, Дмитрий Курапеев отмечает, что в его основу легла работа, начатая им с коллегами еще в период написания диссертации. Чтобы помочь врачу максимально точно оценить существующие риски для пациента и найти оптимальное решение по применению технологий использования вспомогательного кровообращения, предполагалось из имеющейся базы данных создать экспертную систему.
«Самое сложное в таких проектах, — поясняет Дмитрий Курапеев, — это разбор данных и поиск адекватной оценки тех триггеров, которые выдает аналитическая система. Тут нужна совместная работа математиков, аналитиков и врача. Однако такое сочетание зачастую дает некоторые ограничения, потому что те результаты, которые может выдать машина, не поддаются традиционной трактовке. Возникает необходимость проверить данные компьютера и целый ряд метрик, даже если они кажутся неадекватными или необъяснимыми. Если изучить машинные алгоритмы, то можно прийти к новым критериям и параметрам, которые являются существенными для той или иной категории пациентов».
Участие в конкурсе «Стартап-ралли», который проводится ежегодно по инициативе Минпромторга России и нацелен на привлечение внимания бизнес-сообщества к российским инновационным проектам, разработчики воспринимают как возможность оценить результаты своей многолетней работы с точки зрения инвестиционной привлекательности.
Говоря о перспективах, Дмитрий Курапеев обозначает три пути для внедрения проекта в практику. Первый — это самостоятельный путь, второй — включение разработанной технологии в состав комплексного аналитического продукта, третий — стать частью медицинской информационной системы локально либо в рамках большого облачного проекта. Последние два направления представляются наиболее перспективными.
Медицинская навигация, обучение медиков
Помимо аналитических систем, большой интерес с точки зрения внедрения передовых технологий представляют медицинские системы навигации. Такие разработки позволяют врачам в режиме реального времени получать информацию об анатомических особенностях пациента и осуществлять необходимые манипуляции с минимальным риском травмирования окружающих тканей.
Например, отечественный стартап «Дентальная навигационная система ИнБио IT» предлагает уникальный способ контроля отклонений хирургического инструмента. Своевременность данной разработки связана с возрастающими объемами установки имплантов. Врачам необходимо решать такие задачи, как неправильная установка имплантата, кровотечения, нарушение эстетики. Стоматологическая навигационная система, созданная компанией «ИнБио», состоит из лазерного излучателя, фотоприемников и системы вычисления. Каждое движение наконечника прибора уведомляет врача об отклонении от идеальной оси установки импланта, что значительно снижает риск ошибок и осложнений. Интересно, что установка может быть использована для обучения студентов стоматологических институтов и отработки ими навыков имплантации.
Современная наука предлагает все больше цифровых возможностей для образования и практики медиков. И это направление оказывается в фокусе внимания разработчиков стартапов. Так, лабораторией цифровых решений в области офтальмологии NOE разрабатывается проект NOE-VR, включающий три основных направления: образовательный VR-симулятор — NOE Virtualreality, искусственный интеллект — NOE Artificial Intelligence и сообщество инноваторов — NOE Education. Это комплексная система цифровых решений, призванная помогать будущим специалистам в обучении. В частности, отрабатывать практические навыки. В ней используется VR-симулятор с виртуальными приборами и инструментами, цифровыми аватарами пациентов и навигатором действий на базе искусственного интеллекта.
Новейшее медицинское оборудование в перспективе ближайших 10 лет должно заменить целый ряд устаревших приборов, поэтому от врачей потребуется готовность к освоению цифровых технологий, непрерывному обучению и сотрудничеству с разработчиками систем. Решение задачи перехода в новую эру медицины станет возможным только совместными усилиями: при поддержке научного сообщества, государства и бизнеса.
Автор: Анастасия Недумова
