Интернет вещей для медицины

Без современных технологий невозможно представить медицину. Искусственный интеллект, носимые устройства, дроны, роботы постепенно становятся привычным инструментарием здравоохранения. Современные технологии используются для диагностики заболеваний, лечения, мониторинге, проведении операций, транспортировки медикаментов и крови.

Диагностика

Самые продвинутые методы диагностики заключаются в использовании искусственного интеллекта. В декабре 2016 года Дон Вудлок, старший вице-президент в GE Healthcare сообщил, что для рентгенографии не потребуется использовать пленки: изображения будет поступать по современным каналам связи непосредственно рентгенологам.

Постановка диагноза автоматически при помощи технологий machine learning станет следующим этапом преобразований в медицине. Машинное обучение не заменит рентгенологов, но сделает их работу более эффективной.

Также технологии искусственного интеллект дополнит офтальмологов. ИИ может определить поражения глаз у больных диабетом. В ноябре стало известно о разработке и испытании алгоритма машинного обучения, который по фотографиям глазного дна способен обнаружить повреждения глаза.

Чтобы обучить механизм, потребовалось использовать 130 тыс. снимков сетчатки глаза. Для участия в проекте использовали снимки как совершенно здоровой сетчатки, так и при заболеваниях. Полсотни опытных офтальмологов предварительно оценили качество снимков, наличие и степень ретинопатии.

Beyond Verbal - компания из Израиля, которая в сентябре 2016 года представила проект системы, базирующейся на искусственном интеллекте. Задача системы – диагностировать заболевания по голосу. Речь идет о распознании интонационных и других нюансах, которые человеку на слух не распознать. Для обучения системы разработчики предложили ИИ проанализировать более 2,5 млн аудиозаписей с голосами на 40 различных языках.

В феврале 2017 года эксперты американского университета Северной Каролины разработали миниатюрное беспроводное устройство. Прибор способен удаленно диагностировать физическое состояние солдат и спортсменов. Датчик из эластичного полимерного материала крепится на запястье или к груди. Устройство контролирует электрические свойства кожи. Эти свойства меняются в зависимости от уровня потоотделения человека. Полученные данные пересылаются на планшет или смартфон владельца. Ученые рассказали, что датчик контролирует увлажнение кожи, а значит позволит защитить людей, работающих в жарких условиях, улучшить физическую подготовку атлетов и т.д.

В мае 2017 года пермские ученые объявили о создании системы диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, основанной на нейросети и метода математической заморозки. Для эффективной работы и обучения системы из отделения неотложной кардиологии местный больницы была предоставлена база данных. Сеть способна к самообучению и успешно ставит диагнозы. Она использует данные о ранее перенесенных заболеваниях пациентов, истории болезней родственников, данные о пульсе, давлении. Система учитывает 69 показателей.

В августе 2017 года в Китае презентовали вспомогательную систему, базирующуюся на технологиях ИИ, для постановки клинического диагноза. Чтобы проанализировать 100 историй болезни, системе требуется 4,8 секунды или 0,05 секунды на каждую историю. Диагнозы ИИ на 98% совпадают с теми, что выносит квалифицированный медперсонал. Для создания системы было использованы миллионы историй болезней пациентов. Точность машинного диагноза на 20% выше, чем поставленного врачом.

Лечение

В декабре 2016 года в Израиле представили прототип браслета с NFC-чипом, который позволит оказать экстренную помощь раненым в боях солдатам. Устройство хранит данные о здоровье пациента, информацию об уже проведенном лечении, фотографиями ран пациента и GPS-координатами мест, где солдат получил ранения. Разработчики протестируют браслет, чтобы понять, стоит ли налаживать массовое производство.

Умная обувь используется для помощи в навигации путешественникам и для улучшения показателей спортсменов. В ноябре 2016 года аналитики ABI Research сообщили, что датчики, встроенные в саму обувь, в стельку обуви или в носки, смогут улучшить состояние пациентов, а некоторых – буквально поставить на ноги без необходимости регулярного посещения врачей.

Стельки с датчиками Orpyx, разработанные канадскими учеными, предназначены для страдающих периферической невропатией – осложнением диабета, которое приводит к нарушению чувствительности в конечностях. Задача стелек – оповестить лечащий персонал об избыточном давлении на стопу, которое может привести к повреждениям конечностей, лечение которых требует больших затрат времени и денег.

Ученые из университета Токио разработали систему искусственного интеллекта для лечения фобий и посттравматического стресса. Для этого требовалось найти участки мозга, отвечающие за память о страхе. Поэтому 17 добровольцам с помощью разрядов тока «создали» память о страхе. ИИ быстро и точно определил необходимые участки мозга, отвечающие за эту память. Теперь врачи выстроили эффективную программу лечения.

Мониторинг

Носимые устройства уже сейчас отслеживают показатели физической активности. Например, разработанное UCB и Byteflies устройство Sensor Dot позволит  уведомить пациентов о надвигающемся эпилептическом приступе. Датчик делает производит несколько различных измерений, чтобы точно прогнозировать время надвигающегося приступа.

Другое устройство – пластырь, размером монету, презентованное в августе 2017 года, выпустила компания Band-Aid. Беспроводной пластырь можно подключить к сети и прикрепить к телу человека. В первую очередь пластыри позволят квалифицированным врачам получать данные о состоянии здоровья людей в сельской и горной местности, где, как правило, медицина развита слабо.

В мае 2017 года генеральный директор Apple Тим Кук (Tim Cook) был замечен в тестировании устройства, похожего на глюкометр. Сейчас для того, чтобы измерить уровень сахара в кори, страдающим диабетом необходимо прокалывать палец. Носимые устройства, если их погрешность в определении уровня сахара в крови будет минимальной, также можно будет использовать для мониторинга, при этом не придется делать забор крови.

Транспортировка медикаментов и крови

Дроны незаменимы при поставке медикаментов и донорской крови в отдаленные территории. Например, в Руанде компания Zipline (Калифорния) с осени 2016 года обеспечивает поставки крови и лекарств с помощью беспилотников.

Дрон Zip может за сутки совершить от 50 до 150 срочных доставок в 21 больницу страны. Больница отравляет заказ с помощью SMS или электронного письма дрон, оснащенный мощным аккумулятором и GPS, вылетает к месту назначения. Максимальная скорость полета составляет 100 км/час. Почти через 25 минут дрон доставляет заказанные лекарства. Каждый день в небе над Руандой одновременно находятся от 15 до 30 таких БПЛА.

Проведение операций

В ноябре 2016 года сообщалось, что роботизированная хирургическая система «Да Винчи» приняла участие в более чем 450 операциях. Система установлена в двух клиниках Краснодарского края – Краевом клиническом онкологическом диспансере и НИИ Краевой больницы министерства здравоохранения. «Да Винчи» обеспечивает 3D-изображение операционного поля и позволяет передавать движения хирурга на свои манипуляторы с высокой точностью. Таким образом, врач может работать инструментами, дистанционно, с помощью джойстиков и трёхмерного изображения в десятикратном увеличении.

Объем рынка

Как отмечают аналитики Tractica, общемировой доход от продажи программного обеспечения и сервисов в области здравоохранения вырастет более чем в два раза: с $13,5 млрд по итогам 2016 года до $28,2 млрд по итогам 2021 года. Объем мирового рынка мобильного здравоохранения оценивается в $10,5 млрд по итогам 2014 года, сообщали аналитики Allied Market Research. По прогнозам Berg Insight: 7,1 млн пациентов в 2016 году наблюдались удаленно, а к 2021 году количество таких пациентов достигнет 50,2 млн.

Количество mHealth-устройств с интегрированными модулями 2G/3G/4G увеличилось с 3,0 млн в 2015 году до 4,9 млн в 2016 году. 

По прогнозам Tractica, поставки медицинских роботов вырастут с 3,4 тыс. по итогам 2016 года до 10,5 тыс. к 2021 году. Ожидается, что объем продаж медицинских роботов увеличится с $1,7 млрд до $2,8 млрд к 2021 году.