Текст: Алена Нагаевщук

Будущее медицины уже невозможно представить без использования искусственного интеллекта и Big Data. Об этом тренде хорошо известно харьковским разработчикам.

Наталия Сиромаха более пяти лет вовлечена в управление IT- проектами в сфере Healthcare в Харькове. По ее словам, украинский рынок открыт для инноваций. Основное внимание специалисты уделяют встроенным системам (embedded systems) для медицинских девайсов (иными словами — микропроцессорам), системам по контролю состояния пациентов и облачным технологиям по обслуживанию больных, то есть eHealth.

«Медицина в своей основе консервативна: любой продукт или система проходят детальную оценку относительно рисков влияния на жизнь и здоровье конечного потребителя — пациента. Инновационные решения имеют более длинный цикл внедрения в производство. Необходимо соответствовать высоким требованиям качества. Разработки наших инженеров уже спасают и помогают улучшать жизни более 200 000 конечных пользователей, и эта цифра растет», — говорит Наталия Сиромаха.

Как же работают прототипы медицинских устройств родом из Харькова? Взглянем на них ближе…

«Домашняя» диагностика диабета на ранних стадиях

Это приложение выявляет первичные признаки ретинопатии — заболевания, вызванного диабетом. У больного ретинопатией частично ухудшается зрение.

Основываясь на 11 367-ми снимках сетчатки человеческого глаза, авторы идеи Игорь Манжос (Senior Consultant) и Андрей Сидякин (Senior SW Engineer) создали систему, определяющую вероятность заболевания и возможную стадию. Загруженные фотографии взяты из открытых баз исследовательских университетов и клиник — EyePACS database и Indian Diabetic Retinopathy Image Dataset. На данный момент точность такого «домашнего» анализа составляет 60%.

Какие языки программирования использовались? Python и JavaScript.

«На этих изображениях приложение идентифицирует места, где разрываются сосуды, что может вызвать частичное ослепление пациента. К сожалению, когда человек ощущает признаки этой болезни, это уже одна из последних стадий. А наше приложение может выявить заболевание на ранних стадиях и спрогнозировать его дальнейшее развитие, что дает определенные преимущества при выборе правильной стратегии лечения таких пациентов», — рассказывает Александр Пащенко, Senior Project Manager, Consultant.

Nevus (от англ. «родинка»)

Цель мобильного data science-изобретения — определить вероятность угрозы здоровью от родинки на теле. Достаточно сделать фото, которое система просканирует и предложит возможный ответ. Через несколько секунд нейронная сеть Inception V3 возвращает набор вероятностей — риски опасного диагноза или норму. Под заголовком «Probably it is a» на экране отображается вывод: обычная родинка, меланома (злокачественная опухоль кожи) или себорейный кератоз (доброкачественное образование).

В личном профиле пользователь может мониторить развитие родинок и консультироваться с врачом, отправив снимок в клинику, которая установила такую же программу. Разработчики полагают, специалистам изобретение пригодится для предварительной диагностики потенциальных заболеваний кожи.

На данный момент в систему загружено 10 тысяч изображений, и она постепенно пополняется новыми фотографиями. Чем больше снимков — тем точнее результат диагностики.

Какие технологии использовались? TensorFlow, Angular, Node.js, Nginx.

Роборука в помощь протезу

Павел Брюханков (Lead Software Engineer, Consultant) отвечает за проект роботической руки. Двигается она засчет обработанных сигналов от электродов на гарнитуре.

Лет пять назад Павел набрел в Интернете на Emotiv Epoc — небольшой портативный нейроинтерфейс на основе электроэнцефалографии. Программисту это направление показалось перспективным. Он приобрел аппарат и разрабатывал простые программы с данными энцефалограммы. Тогда Павел не относился к занятию серьезно, а спустя время и вовсе забросил дело. Но полгода назад возобновил работу уже в команде единомышленников. Механическую руку из детского конструктора Lego Mindstorm EV3 собрал восьмилетний сын одного из участников.

«Управление этим робопротезом происходит на основе движений гироскопа и обработке мимики лица. На каждое подмигивание моего глаза роборука разжимается или сжимается, — знакомит нас с проектом Павел. — На мониторе видно, как графики снимают движение с датчиков. Моргает левый глаз — колеблется голубой датчик, моргает правый глаз — желтый».

Проект может стать основой для создания роботических протезов — следующего шага в развитии неотъемлемой части медицинской сферы.

«Скорая» онлайн

А это — результат применения последних наработок в области передачи данных RTC (real time communication) для мобильных и планшетов. Технология позволяет практически мгновенно передавать данные о пациенте из кареты скорой помощи в больницу. При этом врач неотложки может следить за происходящем в машине, видеть показатели состояния человека, предлагать парамедикам протокол оказания неотложной помощи, а также назначать пациенту нужных специалистов по прибытию скорой в больницу.

«Как видите, дефибриллятор передает значения пульса, уровень углекислого газа в дыхательной системе пациента, показатель насыщения крови кислородом и значения артериального давления, — объясняет Сергей Поднос, Senior Project Manager, Consultant. — В отличие от традиционных диспетчерских служб, где установлены стационарные компьютеры, здесь мы снимаем ограничения на местонахождение врача-консультанта. Врачу-консультанту, который обеспечивает распределение нагрузки по больнице, нет необходимости постоянно находиться в кабинете. Технология позволяет использовать обычные мобильные сети передачи данных».

Мнение врача: «Было бы полезно оцифровать метрические данные»

На всех этапах разработки, от задумки «на бумаге» до тестирования, программисты общаются с врачами и профессорами медицинских университетов. Парни признаются: матчасть в этом случае нельзя игнорировать. Когда хочешь придумать устройство, определяющее ранние стадии болезни Альцгеймера, нужно знать, как устроен мозг, как он улавливает те или иные магнитные сигналы и каким образом это проявляется в поведении человека.

«Если говорить о том, чего мы, врачи, хотели бы, то это возможность проходить повышение квалификации онлайн, как это делает мировое медицинское сообщество. В Украине курсы повышения квалификации требуются раз в пять лет. Этого мало. Для врача основным источником знаний всегда остается самообразование», — утверждает Андрей Пеньков, президент Украинско-немецкой медицинской ассоциации, педиатр.

По его словам, у нас уже многие процессы в клиниках автоматизированы, остается только их усовершенствовать. Например, препараты по правительственной программе «Доступные лекарства» с апреля можно получить по электронному рецепту без привязки к месту жительства. Постепенно внедряются системы электронной карточки пациента и электронного больничного. Управление пациентскими потоками тоже, по мнению Пенькова, требует внимания разработчиков.

«Еще в медицине часто (родителями в том числе) используются опросники. Например, у малыша повышенная температура или нет, пьет он или не пьет. Такие алгоритмы показывают, нужен ли врач немедленно или можно подождать до утра. Удобно, когда такие чек-листы можно скачать на телефон в виде приложения, — рассказывает Андрей Пеньков. — Полезно оцифровать метрические данные: индекс массы тела, соотношение вес/рост, окружность головы».

К приложениям для «домашней» диагностики специалист относится скептически: мол, нигде в мире врачи не выносят вердикт лишь по фотографии. К тому же, просматривая онлайн-атласы заболеваний, можно наткнутся на одинаковые снимки с разными диагнозами. Поэтому программистам медик советует еще до полноценного применения устройств тщательно выяснить, в каком проценте случаев программа ошибается, и работать над ее улучшением.

Что нужно знать инженеру в медицине?

Прежде всего, важно осознать свое влияние на здоровье потенциального юзера-пациента. По технической части — разбираться в распространенных языках программирования этой сферы — C, C#, Java и MATLAB, а также обратить внимание на технологию цифровой обработки сигналов.

Источник: nakipelo.ua