В СибГМУ создан первый в России алгоритм на основе искусственного интеллекта, выявляющий скрытые потери крови при травмах и операциях.
Ученые Сибирского государственного медицинского университета (СибГМУ) обучили нейронную сеть своевременно выявлять у пациентов во время операции или в реанимации возможные скрытые кровопотери. Это поможет врачам-анестезиологам и реаниматологам предупреждать осложнения у пациентов после травм и операций.
Как сообщила пресс-служба СибГМУ, в своих заключениях искусственный интеллект опирается на данные медицинских мониторов, к которым подключен пациент. Это позволяет увидеть риск кровопотери по малейшим изменениям динамики ключевых показателей до наступления клинических признаков, которые сможет заметить врач.
«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»,
— поясняет Андрей Диш – заместитель главного врача по лечебной работе, заведующий отделением анестезиологии и реанимации факультетских клиник СибГМУ.
Авторами разработки стали сотрудники научно-образовательной лаборатории вуза «Бионические цифровые платформы». Создание алгоритма для непрерывного анализа данных мониторинга тяжелых пациентов реанимации или операционной было довольно сложной задачей. К таким пациентам одновременно может быть подключено более пяти медицинских устройств, которые непрерывно отслеживают свыше 50 физиологических и лабораторных показателей.
Как рассказал руководитель проекта, доцент кафедры медицинской и биологической кибернетики СибГМУ Иван Толмачев, решить ее помогла интеграционная платформа «РАИСа», которую создала компания «Кваттролаб» (резидент биомедицинского кластера фонда «Сколково»). С ее помощью удалось оцифровать данные с оборудования в операционных и реанимации клиник университета.
«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»,
— сообщил ученый.
Платформа «РАИСа» обеспечила управление данными тяжелых пациентов с медицинского оборудования более 18 производителей. В основе разработки принцип открытых данных при интеграции с любой медицинской информационной системой, исследовательскими базами данных и системами поддержки принятия врачебных решений, подчеркнули в вузе.
По словам проектного менеджера по направлению «Цифровая Медицина» Фонда Сколково Юлии Щегловой, данное решение может не только распространиться на больницы всей страны, но даже конкурировать на мировом рынке инноваций.
Между тем, в Иркутске искусственный интеллект уже научился анализировать результаты цитологических анализов онкопациентов быстрее медперсонала. Это делает система VisionCytoPap отечественной разработки. Благодаря ей, снижается нагрузка на врачей и лаборантов, а точность анализов повышается.
