Ученые ЮУрГУ совместно с коллегами из Испании, Франции и Египта разработали модель для более эффективной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний и сахарного диабета с использованием искусственного интеллекта и технологии интернета вещей. Эта работа была поддержана Министерством науки и высшего образования РФ. Новая модель диагностики заболеваний была описана в статье, опубликованной в высокорейтинговом журнале IEEE access (Q1).
Умные приложения для медицины
Старший научный сотрудник кафедры «Системное программирование», Ph.D. в области машинного обучения Кумар Сэчин совместно с учеными из других стран создал новую модель работы цифровых приложений и их применения в медицине.
Последние достижения в области интернета вещей, облачных вычислений и искусственного интеллекта превратили обычную систему здравоохранения в интеллектуальную. Медицинские услуги можно значительно улучшить, используя интернет вещей и искусственный интеллект. Сейчас передовые методы и научная теория генерируют огромные объемы цифровых данных, которые можно применить для создания клинических приложений на основе ОС Android.
«Клинические приложения – один из новейших продуктов информационных технологий. Предполагается, что «умное» здравоохранение использует простые, элегантные и многозадачные приложения. Эти приложения способствуют эволюции клинической модели медицины, то есть, переходу от стандартного лечения болезни по схеме к лечению конкретного пациента. Должны произойти изменения в развитии информатизации медицины от обобщенных медицинских данных к региональным медицинским данным. Таким образом, клиническое ведение пациента станет более ориентированным на конкретного человека, а не на медицинскую статистику. В идеале, мы должны перейти от лечения болезней к профилактической медицинской системе. Эти изменения направлены на совершенствование системы здравоохранения, что, в свою очередь, улучшает знания в области медицины и подразумевает переход к интеллектуальной медицине», – рассказывает Кумар Сэчин.
Врачи, пациенты, клинические и исследовательские центры заинтересованы в оказании более качественных медицинских услуг с использованием новейших технологий. При применении этих технологий следует учитывать множество параметров: меры профилактики заболеваний и наблюдение, прогноз и лечение, клиническое ведение, принятие решений в отношении здоровья и медицинские исследования.
Мобильный интернет, облачные вычисления, большие данные, системы 5G, микроэлектроника и искусственный интеллект, а также интеллектуальные биотехнологии используются на каждом этапе «умного» здравоохранения. Портативные устройства могут применяться для мониторинга состояния здоровья пациентов, когда это необходимо. Пациенты сами смогут получать клинические рекомендации через виртуальную поддержку и управлять приборами удаленно, а врачи смогут использовать интеллектуальные системы принятия клинических решений для выбора и улучшения качества диагностических процедур.
Сбор информации со всех устройств
Устройства, использующие интернет вещей, окружают нас в повседневной жизни: это умные часы, фитнес-браслеты и смартфоны, портативные приборы для снятия ЭКГ, тонометры, глюкометры и термометры. Эти гаджеты отслеживают уровень физической активности, частоту сердечных сокращений, уровень глюкозы в крови, они удобны в использовании и привычны, для них не нужно придумывать новую технологию.
Идея ученых заключается в том, чтобы создать универсальное приложение, способное собирать данные с разных устройств и переводить их в совместимый формат. Таким образом, смартфон обрабатывает и систематизирует их. На основе полученной комплексной информации будет выстраиваться ряд медицинских рекомендаций одному конкретному пациенту с учетом именно его показателей.
«Представленная нами модель включает в себя различные этапы: сбор данных, предварительную обработку, классификацию и настройку параметров. Портативные устройства интернета вещей и датчики позволяют беспрепятственно собирать данные, в то время как методы искусственного интеллекта используют их для диагностики заболеваний. Исходя из этих показателей, можно определить, насколько хорош образ жизни пациента с тем или иным заболеванием. Данные, полученные через соединение Bluetooth с низким энергопотреблением, смартфон обрабатывает и классифицирует как здоровые, в пределах нормы, либо как нездоровые», - поясняет ученый.
Эффективность новой модели была подтверждена использованием данных здравоохранения. В течение экспериментов представленная модель достигла максимальной точности 96,16 % и 97,26 % при диагностике болезней сердца и диабета соответственно. Таким образом, предлагаемая модель может использоваться в качестве подходящего инструмента диагностики заболеваний для интеллектуальной системы здравоохранения.
Южно-Уральский государственный университет (ЮУрГУ) – это университет цифровых трансформаций, где ведутся инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития РФ университет сфокусирован на развитии крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В Год науки и технологий ЮУрГУ примет участие в конкурсе по программе «Приоритет–2030». Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ).