Современные медицинские устройства, собирая огромные объемы данных о физиологических показателях пациентов, создают необходимость в эффективной обработке и анализе этой информации. Искусственный интеллект, с применением методов машинного обучения и алгоритмов глубокого обучения, становится ключевым инструментом для выявления закономерностей и трендов, что может привести к более точной диагностике и мониторингу изменений.
Одним из важных аспектов успешного использования ИИ в медицине является объединение данных от различных источников. Это обеспечивает создание единой картины состояния пациента, что содействует точной диагностике. Однако, при этом необходимо уделять особое внимание вопросам безопасности данных и обеспечению конфиденциальности.
На сегодняшний момент получает все большую популярность инновационная модель здравоохранения, известная как 4П-медицина. Основной акцент этой модели сосредотачивается на уникальном подходе к каждому пациенту, обладающему четырьмя ключевыми принципами: предсказательность (анализ и прогнозирование факторов риска), профилактика, партисипативность (активное участие пациента как равноправного участника в процессе лечения) и персонализация (разработка индивидуальных планов профилактики и лечения, учитывающих уникальные особенности организма каждого пациента)[1].
Искусственный интеллект демонстрирует высокую эффективность в мониторинге пациентов с хроническими заболеваниями. Алгоритмы предсказания состояния пациента помогают в раннем выявлении изменений и предупреждении осложнений.
Для облегчения работы врачей в медицинском взаимодействии внедряются специальные интеллектуальные агенты и чат-боты.
Мобильные приложения и порталы для пациентов, поддерживаемые ИИ, обеспечивают интерактивное обслуживание. Чат-боты решают общие вопросы, а уведомления, управляемые ИИ, помогают пациентам следить за прием назначенных лекарств.
У лиц, страдающих сахарным диабетом, требуется регулярное измерение уровня глюкозы несколько раз в день, с последующей фиксацией данных в специальном дневнике. Однако часто неэффективность предписанной терапии выявляется с задержкой, поскольку врач может ознакомиться с этими записями лишь во время планового приема, который проводится раз в два месяца. Вместо этого информацию о показателях глюкозы можно регулярно записывать в мобильное приложение, где подключенный интеллектуальный агент автоматически принимает и обрабатывает данные по заранее установленным алгоритмам, определенным лечащим врачом. Эта система предоставляет предупреждения лишь в случае выхода состояния пациента за пределы установленных параметров. Такие специализированные интеллектуальные агенты могут быть также задействованы для мониторинга артериального давления, контроля приема медикаментов, предоставления персонализированных информационных ресурсов и решения других задач[2].
Компания Kardia Mobile представила инновационное устройство для записи персональной ЭКГ. Это устройство использует подушечку пальца и приложение на смартфоне для регистрации ЭКГ в окне пропускания волн длиной более 1.3 микрометра на протяжении 30 секунд. Кроме того, данное устройство функционирует без использования проводов и гелей. Эта платформа сможет помочь с выявлением мерцательной аритмии с применением искусственного интеллекта.
В области лечения болезни Паркинсона представлено приложение CloudUPDRS, способное оценивать симптомы этого неврологического расстройства. Приложение использует гироскоп мобильного устройства для анализа и измерения тремора, состояний при ходьбе и выполнения теста на пальцевый теппинг. Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют отличать настоящий тремор от "плохих данных", таких как случайное выпадение телефона из рук. Этот инструмент обеспечивает пациентам возможность проведения тестирования в домашних условиях, предоставляя количественные данные о влиянии факторов образа жизни и лечения на симптомы болезни Паркинсона.
Для отслеживания и контроля астмы AstmaMD предлагает ручной расходомер для измерения работы легких и пикового расхода воздуха во время выдоха. Приложение, совмещенное с расходомером, регистрирует данные для людей с астмой и другими заболеваниями дыхательных путей. Пользователи могут также внести записи о симптомах и принимаемых лекарствах. Уникальной особенностью приложения является возможность использования программы, в которой данные пользователя анонимно загружаются в базу данных Google с целью проведения исследований. AstmaMD утверждает, что такие "анонимные, обобщенные данные помогут выявить связь между астмой, факторами окружающей среды, инициирующими факторами и изменениями климата"[3].
Использование искусственного интеллекта в медицинском мониторинге предоставляет широкие перспективы для улучшения диагностики, эффективности лечения и общего качества медицинского обслуживания. Однако, проблемы в вопросе безопасности данных и создании удобных интерфейсов для взаимодействия с медицинским персоналом остаются критическими аспектами внедрения этих технологий в здравоохранение.
Список литературы
- СПбГЭТУ "ЛЭТИ" : сайт. URL: https://etu.ru/ru/nauchnaya-i-innovacionnaya-deyatelnost/novosti1/obychnyh-vrachej-zamenyat-vrachi-primenyayushhie-tehnologii-iskusstvennogo-intellekta-uchenye-leti-razrabatyvayut-sistemy-udalennogo-monitoringa-sostoyaniya-pacientov
- Umedp, медицинский портал для врачей : сайт. URL: https://umedp.ru/articles/bv_zingerman_iskusstvennyy_intellekt_pozvolyaet_povysit_dostupnost_i_kachestvo_meditsinskoy_pomoshch.html
- Webiomed : сайт. URL: https://webiomed.ru/blog/iskusstvennyi-intellekt-dlia-zdorovia-i-zdravookhraneniia-otchet-issledovatelei-iz-ssha/