Сотрудники научно-образовательной лаборатории "Бионические цифровые платформы" Сибирского государственного медицинского университета разработали первый в России алгоритм на основе искусственного интеллекта для врачей анестезиологов-реаниматологов.
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.
«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 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.
СибГМУ основан в 1888 году как медицинский факультет Императорского Томского университета. В 2021 году СибГМУ стал одним из победителей программы стратегического академического лидерства "Приоритет 2030".
Фонд перспективных исследований - содействует осуществлению научных исследований и разработок в интересах обороны страны и безопасности государства, связанных с высокой степенью риска достижения качественно новых результатов в военно-технической, технологической и социально-экономической сферах, в том числе в интересах модернизации Вооруженных Сил Российской Федерации, разработки и создания инновационных технологий и производства высокотехнологичной продукции военного, специального и двойного назначения.
КваттроЛаб – российский разработчик цифровых решений для здравоохранения. С 2009 года более 5000 единиц медицинского оборудования интегрировано в России и Казахстане с использованием технологий, разработанных сотрудниками компании. C 2017 КваттроЛаб специализируется на разработке решений для анестезиологии и реанимации. С 2022 года - резидент фонда Сколково, является действительным членом Руссофт, сотрудники компании представлены в экспертном комитете по здравоохранению.