AI поможет врачам в борьбе за жизни пациентов в реанимации
Разработка представляет собой нейронную сеть, которая обрабатывает данные с медицинского оборудования – мониторов, к которым подключен пациент во время операции или в реанимации.
Алгоритм на основе искусственного интеллекта помогает врачам своевременно прогнозировать тяжелые состояния пациентов, связанные со скрытыми кровопотерями после операций или полученных травм.
«Сотрудники лаборатории «Бионические цифровые платформы» помогают выявить риск кровопотери по незначительным изменениям динамики ключевых показателей еще до того, как проявятся клинические признаки, и изменения увидит врач. Решение актуально не только для клиник СибГМУ, но и для любой больницы», — рассказал заместитель главного врача по лечебной работе, заведующий отделением анестезиологии и реанимации факультетских клиник СибГМУ Андрей Диш.
По словам доцента кафедры медицинской и биологической кибернетики СибГМУ, руководителя проекта Ивана Толмачева, для обучения нейронной сети и выявления скрытых кровотечений команде нужно было решить практическую задачу непрерывной регистрации данных мониторинга с оборудования и формирования дата-сетов в соответствии с международными стандартами. Для обучения нейронной сети ученые выбрали международные дата-сеты MIMIC а также VitalDB, которые собирают данные о более чем 40 тысячах пациентов, находившихся в реанимации, и используются большинством исследователей для разработки алгоритмов машинного обучения и прогнозирования состояния тяжелых пациентов.
«Большие данные и искусственный интеллект имеют огромный потенциал и в анестезиологии и реанимации. Мы использовали методы математического моделирования для аугментации данных и существенного расширения выборок. Основой алгоритмический подход гибридного искусственного интеллекта был разработан при поддержке Фонда перспективных исследований в Целевой поисковой лаборатории медико-инженерных технологий. Оцифровать данные с оборудования в операционных и реанимации клиник СибГМУ позволило внедрение интеграционной платформы «РАИСа», разработанной резидентами биомедицинского кластера фонда «Сколково» – компанией «Кваттролаб»», — отметил Иван Владиславович.
Одна из ключевых задач цифровизации реанимации – обеспечить непрерывный анализ данных мониторинга тяжелых пациентов. Реанимация в этом аспекте является технологически сложным направлением. К тяжелым пациентам в операционной или в реанимации может быть одновременно подключено 3-5 и более медицинских устройств, могут непрерывно отслеживаться более 50 физиологических и лабораторных показателей. Платформа «РАИСа» позволила решить эту задачу, обеспечивая управление данными тяжелых пациентов с медицинского оборудования более 18 производителей. Разработка строится на принципе открытых данных при интеграции с любой медицинской информационной системой, исследовательскими базами данных и системами поддержки принятия врачебных решений.
«Применение технологий искусственного интеллекта и управления большими данными в реанимации имеет значительный потенциал в повышении качества медицинской помощи. При том что во многих странах уровень цифровизации реанимации близок к 100%, в России оцифровано не более 2% коечного фонда. Для меня, как эксперта в области инновационных технологий, этот проект - еще один пример успешного сотрудничество инновационной компании – разработчика технологической платформы, индустриальных компаний - производителей медицинского оборудования и научного коллектива в создании прикладных решений, которые могут быть масштабированы в больницах по всей стране, но конкурировать на мировом рынке инноваций», —прокомментировала проектный менеджер по направлению «Цифровая Медицина» Фонда Сколково Юлия Щеглова.