TOP5: главные новости цифрового здравоохранения за неделю
Представляем рейтинг главных новостей недели в сфере цифрового здравоохранения в публикациях «МВ» и ведущих отраслевых СМИ мира.
***
Переход на единую медицинскую информационную систему (МИС) государственных клиник может привести к существенному ухудшению ситуации в отечественном здравоохранении, считает почти половина опрошенных экспертов. Каждый пятый уверен, что это ничего не изменит, показало исследование Ассоциации развития медицинских информационных технологий.
В мае Минздрав поручил руководителям органов исполнительной власти 31 региона разработать план перехода на единую МИС до конца 2024 года. По мнению ведомства, это позволит решить проблему передачи данных от медорганизаций в единую государственную информационную систему в сфере здравоохранения.
Большинство опрошенных экспертов (94%) указывают, что Минздрав до сих пор не сформировал аргументированные, четко сформулированные и прозрачные требования к МИС медицинской организации. Больше того, ведомство не располагает объективными данными о качестве функционирования используемых сегодня в субъектах систем, уверены 59%, либо имеет информацию по незначительному числу МИС (20%).
Лишь 8% экспертов считают, что единственной МИС в регионе будет утверждена система, признанная таковой на основании четких и прозрачных требований. Большинство (57%) полагает, что победит МИС, за которой стоит наиболее сильный административный ресурс, а 14% считает, что реально ничего сделано вообще не будет. При этом 79% уверены, что решение о единственной региональной МИС будет принято без участия широкого круга профессионалов в этой сфере.
***
Cтоличные ученые предложили оригинальные технологии для тестирования нейросетей в медицине, передает Мосгорздрав. Эта технология поможет шире использовать и быстрее внедрить сервисы на основе искусственного интеллекта.
Разработчики обучают нейросети самостоятельно находить патологии на лучевых исследованиях пациентов с помощью датасетов — наборов обезличенных рентгенологических снимков с признаками тех или иных заболеваний.
«Московские рентгенологи предложили оригинальную технологию структуризации и систематизации управления медицинскими наборами данных для обучения и тестирования искусственного интеллекта, — рассказала заместитель мэра Москвы по вопросам социального развития Анастасия Ракова. — Это позволит стандартизировать информацию о наборах данных для машинного обучения. Создание реестра дает возможность оперативно формировать наглядные библиотеки данных, позволяя обширному кругу исследователей, разработчиков и компаний выбирать наборы данных для своих задач».
По ее словам, предложенная технология способствует быстрому развитию и внедрению сервисов на основе искусственного интеллекта.
***
В России запатентован способ автоматизированного ультразвукового исследования. Патент получили руководитель проекта робота-УЗИ «Робоскан» Артем Бадриев и медицинский эксперт проекта, заведующий лабораторией Института цифровой медицины Первого МГМУ им. И.М. Сеченова, врач-уролог Игорь Шадеркин.
Запатентованный способ положен в основу созданного стартапом MVP робота-УЗИ. RoboScan — автономный комплекс для проведения ультразвукового медицинского обследования, состоящий из коллаборативного робота-манипулятора и программного обеспечения, которое позволяет проводить исследование в автоматизированном режиме. Комплекс может работать в связке с любым аппаратом УЗИ, у которого есть возможность сохранения данных в DICOM-формате. После проведенного обследования данные передаются на сервер, где врач может с ними работать, независимо от места и времени обращения, используя стандартное ПО.
Вся рутинная работа по сбору данных с использованием робота формализована, стандартизирована и может выполняться под управлением медицинского персонала среднего звена, говорится в описании изобретения. Оператор контролирует работу робота, а также обеспечивает выполнение отдельного ряда операций, связанных с выбором УЗ-датчика в соответствии с проводимым типом исследования, изменением положения пациента, проведением очистки и дезинфекции датчиков, рабочего места.
Поскольку рутинные операции по сбору данных выполняются оператором, врач может сосредоточиться на изучении данных ультразвукового сканирования, их описании и формировании заключения, следует из патента. Кроме того, врачу доступна система искусственного интеллекта (ИИ), которая работает во время ультразвукового исследования и фиксирует отклонения от нормы. Система ИИ использует в работе нейросети, которые обучаются на базе большого количества УЗ-изображений, классифицированных по наличию или отсутствию различных проблем. К тому же ИИ позволяет формировать второе мнение при составлении заключения.
***
Исследователи Университета Аделаиды (Австралия) разработали «умные» очки смешанной реальности с голографическими функциями, которые позволяют городскому врачу, проводящему телемедицинскую консультацию, «видеть» пациента с ранами на ногах глазами сельского медика. Это должно повысить качество диагностики в труднодоступных и удаленных территориях и привести к раннему лечению диабетической стопы, что в конечном счете приведет к сокращению числа ампутаций.
Устройство помогает сельскому врачу проводить прием пациентов с ранами ступней с применением телемедицины, при этом его руки свободны, и он может одновременно обрабатывать рану или менять повязку.
«Наши очки призваны снизить уровень экстренных госпитализаций для пациентов в труднодоступных и удаленных районах», — говорит один из авторов проекта, исследователь Медицинской школы Аделаиды Нил Макмиллан.
Ожидается, что смарт-очки будут внедрены в клиническую практику в течение следующих пяти лет, а ранние версии технологии будут тестироваться в отдаленных местностях по всей Южной Австралии уже с 2024 года.
***
А ученые Пермского политеха (ПНИПУ) совместно с коллегами из Пермского государственного медицинского университета им. акад. Е.А. Вагнера и Московского государственного медико-стоматологического университета им. А.И. Евдокимова разработали смарт-челюсть для практических занятий студентов-стоматологов и повышения квалификации практикующих врачей.
По мнению разработчиков, эндодонтическое лечение зубов, то есть обработка корневых каналов, — наиболее сложная для понимания и освоения тема для студентов-стоматологов. Это связано с практически полным отсутствием визуализации рабочего поля внутри зубца и необходимостью осуществления манипуляций с основой на тактильных ощущениях. Использование специальных смарт-зубов, встроенных в смарт-челюсть, — один из способов решения данной проблемы.
| Разработка представляет собой имитатор нижней челюсти человека с интегрированными сенсорными элементами, а также электронный блок — управляющий контроллер для обработки данных. Механизм состоит из жесткого полимерного основания, мягкой накладки — имитатора десны и набора съемных зубов. |
В смарт-челюсть и зубы встроено множество датчиков, что позволяет использовать мультисенсорный подход для увеличения точности измерений: введение регистраторов внешнего давления, температурного воздействия, глубины погружения инструмента при препарировании и т.д.
Обработанные данные передаются потребителям с помощью HTTP-сервера.