Искусственный интеллект поможет врачам в борьбе за жизни пациентов в реанимации

Алгоритм на основе искусственного интеллекта помогает врачам своевременно прогнозировать  тяжелые состояния пациентов, связанные со скрытыми кровопотерями после операций или  полученных травм.

«Скрытые кровопотери — это кровотечения, которые могут происходить в результате травм,  операций или других медицинских процедур. Они не всегда видны невооруженным глазом и долго могут оставаться незамеченными даже опытными врачами, что может привести к  серьезным осложнениям. Для выявления скрытых кровотечений необходим непрерывный мониторинг частоты сердечных сокращений, артериального давления и насыщения кислородом в крови. Эти методы доступны на любом мониторе пациента в реанимации. 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 и 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. 

Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!