# data[].attributes.headline
ИИ в здравоохранении

# data[].attributes.subject
ИИ в здравоохранении

# data[].attributes.body
Статья в журнале

# data[].attributes.body
Робот, помогающий проводить сортировку в пунктах сдачи крови: измеряет давление, пульс, ЧДД и температуру

# data[].attributes.body
13.2. Клиническая биотелеметерия (радиотелемониторинг) 541 стр.
Телемедицинское консультирование в травматологии и ортопедии. Дистанционное обсуждение сложных клинических случаев, как в экстренном, так и в плановом порядке, является наиболее распространенной формой телемедицины в травматологии и ортопедии  597 стр.

# data[].attributes.headline
Прогнозирование индивидуальных результатов в легкой атлетике спортсменов высших спортивных разрядов с использованием искусственных нейронных сетей

# data[].attributes.subject
Прогнозирование индивидуальных результатов в легкой атлетике спортсменов высших спортивных разрядов с использованием искусственных нейронных сетей

# data[].attributes.body
Интересно в плане профилактики перетренировки.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Статья рассматривает предпосылки создания и тестирования прототипа системы для прогнозирования индивидуальных результатов спортсмена в легкой атлетике. Описаны примеры создания обучающей выборки, модели используемых нейронных сетей, анализируются результаты экспериментов, таблицы и графики. Приведены экранные формы работы прототипа.
ABSTRACT
The article considers the prerequisites for the creation and testing of a prototype system for predicting the individual results of an athlete in athletics. Examples of creating a training sample, models of neural networks are described, experimental results, tables and graphs are analyzed. The screen forms of the prototype are given.

Ключевые слова: каскадная нейронная сеть, обобщенно-регрессионная нейронная сеть, нейронная сеть прямого распространения, нейрон, слой, алгоритм обучения, спортивное прогнозирование, легкая атлетика, индивидуальный вид спорта

Keywords: cascade neural network, generalized regression neural network, direct propagation neural network, neuron, layer, learning algorithm, sports forecasting, athletics, individual sport

Легкая атлетика базовый вид спорта во многих регионах РФ. Помимо этого, легкая атлетика - это олимпийский вид спорта, в котором на данный момент разыгрывается наибольшее число комплектов медалей на Олимпийских играх. Для сборной России этот вид спорта до 2016 года был одним из самых успешных и приносящих награды в копилку Олимпийской сборной в неофициальном командном зачете.

Конкуренция в легкой атлетике - это не только соперничество спортсменов, но и конкуренция тренеров, тренировочных школ, программ подготовки, спортивных функционеров, спортивных структур, которые осуществляют подготовку методик, научных работ и рекомендаций. Успешное конкурирование предполагает использование современных наработок и технологий, к которым определенно можно отнести методы и средства динамично развивающейся области компьютерных технологий - искусственного интеллекта.

Планирование и прогнозирование - это важный аспект тренировочной деятельности в легкой атлетике. Планируются и прогнозируются как долгосрочные процессы, например, перспективы развития легкоатлетической дисциплины, или отдельного спортсмена, так и среднесрочные и краткосрочные задачи, такие как результат спортсмена на определенном турнире, функциональные возможности атлета и пр. В зависимости от прогнозов могут корректироваться тренировочные и различные другие циклы спортивной подготовки атлетов. Прогноз лежит в построении индивидуальных спортивных планов: на основе определенных прогнозов принимаются решения на уровне национальной сборной команды.

Одним из средств искусственного интеллекта, применяемых в прогнозировании, являются нейронные сети [1, 2]. При этом, одна из особенностей использования нейронных сетей - необходимость их обучения, для чего требуется разработать определенную обучающую выборку.

В среде MATLAB разработан и тестируется прототип системы для прогнозирования спортивных результатов в индивидуальных видах спорта [1]. Обучающая выборка состоит более чем из тридцати векторов, каждый из которых является набором контрольных, тестовых и специальных параметров прыгуна в длину с квалификацией I спортивного разряда, а последний элемент вектора - это профильный результат спортсмена в дисциплине. В вектор вошли такие показатели, как прыжок с места, рабочий и максимальный веса штанги, дозировка спортивного питания, тестовые беговые результаты. Все эти результаты и показатели зафиксированы на определенном этапе, или в определенном цикле подготовки спортсмена. Важной особенностью данных в обучающей выборке является то, что все тестовые, контрольные и профильные показатели являются вещественными числами, и при обучении нейронной сети представлены именно в виде вещественных чисел.

График, построенный на основе обучающей выборки, приведен на рисунке 1.
Рисунок 1. График построенный на основе результатов спортсмена в обучающей выборке
Данная выборка детализирована на одном временном отрезке (полтора месяца). Использование этих данных позволит определить оптимальные параметры нейронных сетей, для прогнозирования спортивных результатов, а также разработать ряд методических рекомендаций. Обучающая выборка загружается в систему в формате электронной таблицы, составляется в среде Microsoft Excel. Количество значений в обучающей выборки зависит от разработчиков обучающей выборки. При создании выборок по профильным дисциплинам спортсмена необходимо производить консультацию со специалистами, чтобы выяснить, какие именно параметры наиболее влияют на профильный результат.

В качестве основных моделей нейронных сетей выбраны каскадная нейронная сеть [3], нейронная сеть прямого распространения [4] и обобщенно-регрессионная нейронная сеть [2].

Произведены эксперименты с использованием модуля на основе нейронной сети прямого распространения. Совмещенный график, полученный после обучения нейронной сети прямого распространения на основе результатов прогноза, представлен на рисунке 2.
Рисунок 2. Совмещенный график на основе тестового запуска обученной нейронной сети
Результаты среднеквадратичной ошибки (MSE) при обучении нейронной сети прямого распространения приведены в таблице 1.
Таблица 1. Результаты экспериментов
Сеть обучена, минимальная среднеквадратичная ошибка получена на структуре сети 5 нейронов в первом слое и один нейрон во втором слое, с 1000 эпох обучения. Уменьшению ошибки обучения способствует уменьшение структуры нейронной сети, что объясняется недостаточно большой обучающей выборкой. Сеть с задачей прогнозирования спортивных результатов в дисциплине "прыжки в длину" справилась.

Совмещенные графики и аналогичные результаты были получены с использованием тестового запуска каскадной нейронной сети и обобщенно-регрессионной нейронной сети приведены на рисунках 3-4. Среднеквадратичная ошибка в экспериментах не превысила 0, 0043. Эффекта переобучения не наблюдается, и с использованием реальных примеров, не входящих в обучающую выборку, на выходе сетей наблюдается прогнозируемый результат. При этом среднеквадратичная ошибка не превышает 0,881.
Рисунок 3. Совмещенный график на основе тестового запуска обученной каскадной нейронной сети

Рисунок 4. Совмещенный график на основе тестового запуска обученной обобщенно-регрессионной нейронной сети
Экранные формы работы с каскадной нейронной сетью в среде MATLAB приведены на рисунке 5.
Рисунок 5. Экранные формы обученной каскадной нейронной сети в среде MATLAB
Данные модели успешно проявили себя при прогнозировании результатов в данном индивидуальном виде спорта, при использовании малой обучающей выборки. Описанные модели возможно применять для прогнозирования спортивных результатов в индивидуальных видах спорта в группе дисциплин, для которых характерна активная двигательная деятельность спортсменов с предельным проявлением физических и психических качеств, а результат выражается численно, в виде целого или вещественного числа.

Обучающие выборки необходимо расширять за счет введения и наблюдения за погодными и фармакологическими показателями. Также рассматривается возможность введения в обучающую выборку некоторого психологического показателя спортсмена.

Прототип системы разработан в системе MATLAB. Занимаемое место на жестком диске варьируется от числа и размерности обучающих выборок. Рекомендуемые системные требования к ПК: Intel Core i3, 1,7 ГГц, оперативная память от 1 Гб, от 200 Мб свободного места на жестком диске, ОС Windows XP/7/8/10 и выше.

Система на данный момент тестируется. Планируется разработка более подробных обучающих выборок для спортсменов беговых и технических дисциплин, а также углубленные тесты и анализ результатов.

Список литературы:
1. Крутиков А.К., Подковырин В.Д. Компьютерные технологии и технологии искусственного интеллекта как инструмент прогнозирования спортивных результатов в легкой атлетике - Актуальные проблемы и современные тенденции развития легкой атлетики в России и в мире: материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, посвященная памяти профессора Г.В. Цыганова (24 мая 2019 года). - Казань: Поволжская ГАФКСиТ, 2019. -256-261 с.
2. Крутиков А. К. Прогнозирование спортивных результатов в индивидуальных видах спорта с помощью обобщенно-регрессионной нейронной сети // Молодой ученый. - 2018. - №12. - С. 22-26. - URL https://moluch.ru/archive/198/48884/ (дата обращения: 27.04.2018).
3. Мельцов В.Ю., Подковырин В.Д., Клюкин В.Л., Крутиков А.К., Использование каскадной нейронной сети прямой передачи для прогнозирования спортивных достижений в толкании ядра. [Текст] - Казань: Научно-технический вестник Поволжья №4, 2018. с.136-139
4. Филатова Т.В., Применение нейронных сетей для аппроксимации данных - ДонГТУ: Тематические статьи 125 с.

# data[].attributes.attachment_link.title
Прогнозирование индивидуальных результатов в легкой атлетике спортсменов высших спортивных разрядов с использованием искусственных нейронных сетей

# data[].attributes.attachment_link.description
Статья рассматривает предпосылки создания и тестирования прототипа системы для прогнозирования индивидуальных результатов спортсмена в легкой атлетике. Описаны примеры создания обучающей выборки, модели используемых нейронных сетей, анализируются результаты экспериментов, таблицы и графики. Приведены экранные формы работы прототипа. ABSTRACT The article considers the prerequisites for the creation and testing of a prototype system for predicting the individual results of an athlete in athletics.

# data[].attributes.headline
РОБОТЫ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ДОПОЛНЕННАЯ И ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ: ЭТИЧЕСКИЕ, ПРАВОВЫЕ И ГИГИЕНИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ

# data[].attributes.subject
РОБОТЫ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ДОПОЛНЕННАЯ И ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ: ЭТИЧЕСКИЕ, ПРАВОВЫЕ И ГИГИЕНИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ

# data[].attributes.body
Статья Денисова Э.И.

"Наиболее  яркое  высказывание Ф.Ф.  Эрисмана о цели гигиены – купировать новые вредности,  возникающие  при  развитии  общества,  а  также В.С.  Соловьёва об этике как гигиене духа.

С этой идеей согласуется  трансгуманизм  –  философская  концепция  и международное движение за использование достижений

науки и технологии для улучшения умственных и физических возможностей человека с целью устранения страданий, болезней, старения и смерти."

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
Отправить статью

# data[].attributes.attachment_link.title
искусственный интеллект, дополненная и виртуальная реальность: этические, правовые и гигиенические проблемы | Денисов | Гигиена и санитария

# data[].attributes.attachment_link.description
Научно-практический журнал ”Гигиена и санитария”

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Медицинское сообщество уже давно осознало, что визуализация способна значительно повысить вероятность обнаружения заболеваний. Вот только часто даже натренированный человеческий глаз врача не может распознать мелкие детали на изображениях. Кроме того, также не стоит забывать про проблему с "замыливанием" глаз: исследователи из Harvard University добавили изображение гориллы на рентгеновские снимки и показали их врачам - 83% ренгенологов не заметили изображение гориллы на рентгеновских снимках.

Гориллу на этом снимке заметили только 2 врача из 10.

Сверточные нейронные сети(CNN) отлично подходят для медицинской визуализации. По словам ученых из Стэнфордского университета, CNN разрабатываются с расчетом на то, что они будут обрабатывать изображения, а значит, их можно использовать в медицине, например для анализа результатов МРТ или рентгеновских снимков. Причем CNN часто превосходят точность людей. Для примера, у профессиональных дерматологов точность обнаружения меланомы составляет от 65% до 85%. Тогда как такие решения, как TensorFlow, scikit-learn или keras, показывают точность на уровне от 87% до 95%.

Нейросети на 10% более точны в выявлении меланом, чем люди-дерматологи.

При этом они работают намного быстрее людей, без обеденных перерывов и выходных: исследователи из Медицинской школы Маунт-Синай Икан разработали нейронную сеть, способную диагностировать важные неврологические состояния, такие как инсульт и кровоизлияние в мозг, в 150 раз быстрее, чем люди-радиологи.

Вот еще несколько примеров медицинской визуализации с помощью нейросетей:

В 2019 году исследователи использовали сверточную нейронную сеть, построенную на архитектурах ResNet50 и InceptionV3, для анализа наборов медицинских изображений и дерматоскопии. Данное решение обеспечило тот же уровень точности, что и профессиональные люди-диагносты.

Один из инструментов раннего выявления рака молочной железы, разработанный Хьюстонским медицинским научно-исследовательским институтом, интерпретирует маммограммы с точностью 99% и предоставляет диагностическую информацию в 30 раз быстрее, чем человек.

Группа китайских исследователей разработала систему нейросетей для анализа рентгенологических снимков на предмет ранних признаков пневмонии, вызванной COVID-19. Этот инструмент экономит врачам до 40% времени при диагностике, что позволяет им быстрее выявлять, изолировать и лечить заразных пациентов.

Научная группа из Испании разработала алгоритм глубокого обучения на основе нейронной сети для повышения разрешения МРТ. Он помогает выявить сложные патологии, связанные с мозгом, включая рак, нарушения речи и физические травмы.

Facebook AI (сейчас Meta) и NYU Langone Health разработали ИИ под названием Он предлагает новый подход к созданию изображений МРТ, ускоряющий процесс сканирования в 4 раза. Когда такие изображения были предоставлены радиологам, они не могли отличить традиционное сканирование от сканирования, созданного с помощью fastMRI.

Виртуальные помощники по уходу

Еще одна вещь, с которой нейронные сети могут помочь, - это взаимодействие с пациентами в таких вещах, как запросы пациентов, управление конфиденциальной медицинской информацией пациентов, назначение встречи с врачами, отправка отчета об анализах, напоминания о визитах в медицинские учреждения и прочее. Если передать эти задачи ИИ, это позволит ежегодно экономить 20 млрд долл только на американском рынке здравоохранения.

Такие виртуальные помощники медсестры, как Care Angel, способны проводить первую встречу, организовывать визит в больницу, частично вести медицинские записи, сообщать о результатах анализов и даже проводить проверку состояния здоровья с помощью голоса. Другой пример подобного решения - Sensely. Этот виртуальный помощник представляет собой интерактивное приложение, созданное с целью оптимизации медицинского рабочего процесса, автоматизации рутинных процессов, снижения затрат на мониторинг лечения пациентов. Исследования показывают, что использование Sensely позволяет снизить трудозатраты на мониторинг пациентов на 66% по сравнению с обычной процедурой.

Рабочий процесс и административные задачи

Опрос The New England Journal of Medicine (NEJM) среди британских врачей показал, что более 80% респондентов считают выгорание врачей проблемой в своей организации. При этом половина из этих респондентов сообщили, что "разгрузка административных задач" может полностью или частично решить эту проблему, позволив врачам проводить больше времени с пациентами, а также тратить больше времени на профессиональное развитие. Причем больше всего жалоб на необходимость ведения Электронных медицинских карт (EHR) пациентов, которые используют множество больниц во всем мире.

Насколько распространена проблема выгорания среди медицинского персонала в США.

Искусственный интеллект на базе нейронных сетей может взять на себя значительную часть рутинной канцелярской работы по заполнению документов и отчетов, что позволит сэкономить до 18 млрд долл в здравоохранении. Например, алгоритм для транскрипции голоса в текст может помочь заполнять EHR, назначать анализы, выписывать лекарства, делать заметки и прочие вещи с помощью голоса во время осмотра пациента.

Одним из примеров таких решений является Olive - платформа на базе ИИ, автоматизирующая несколько административных процессов, таких как проверка правомочности необоснованных медицинских требований, передача необходимых медицинских данных соответствующим медицинским работникам и т. д. Olive легко интегрируется с существующими медицинскими программными инструментами.

Аналогичные услуги предоставляет K2 Process Automation. Эта платформа использует искусственный интеллект для оптимизации управления медицинскими учреждениями и их персоналом. В частности, ИИ K2 может автоматически обновлять данные в карте пациента, обрабатывать запросы пациентов, отправляя им уведомления при получении результатов анализов, регистрировать звонки и сохранять информацию соответствующим образом.

Прогнозирование вспышек инфекционных заболеваний

В конце декабря 2021 года платформа BlueDot предсказала вспышку коронавируса в Китае. Искусственный интеллект BlueDot изучив новости на 65 языках, разговоры людей в соцсетях и сводки о заболевании, сообщил о вспышке новой инфекции, похожей на грипп, на неделю раньше, чем это сделала Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ). И это не первый такой случай. До этого BlueDot предсказал вспышку вируса Зика во Флориде в 2016 году, за шесть месяцев до того, как это произошло. Еще раньше BlueDot предсказал вспышку лихорадки Эбола в 2014 году и ее распространение за пределами Африки.

Еще один стартап, который показал свою способность предсказывать вспышки инфекционных заболеваний, это Metabiota. По словам издания TechCrunch, эта платформа помогла остановить распространение лихорадки Эбола в Сьерра-Леоне.

Нейронная сеть HealthMap сумела засечь CoVID-19, когда уханьские врачи только начали обсуждать странное заболевание на сайте ProMED-mail. Использовать данные этой площадки может любой пользователь интернета.

Создание лекарств и новых методов лечения

В 2015 году во время вспышки вируса Эбола в Западной Африке американская фармацевтическая компания Atomwise, использующая возможности искусственного интеллекта, в партнерстве с IBM провела скрининг соединений, способных связываться с гликопротеином, предотвращающим проникновение Эболы в клетки внутри организма. Этот анализ нейронная сеть Atomwise провела менее чем за день, хотя обычно данный процесс занимает месяцы и даже годы.

Это был первый раз, когда ИИ настолько сильно ускорил процесс разработки лекарств. Пройдет еще 5 лет, и в США одобрят первое лекарство, почти полностью созданное ИИ, - препарат DSP-1181 для лечения обсессивно-компульсивного расстройства. Этот препарат создали в компании Exscientia, и, по словам ее руководства, на это ушло всего 12 месяцев.

Но и этот срок не предел. В Insilico Medicin заявляют, что их ИИ GENTRL, способен создавать новые лекарства против определенных патологий всего за 3 недели. Еще около 25 дней уйдет на выбор наилучшего варианта и его тестирование. Таким образом, на создание лекарств с помощью GENTRL нужно всего 46 дней.

Однако самым амбициозным проектом в этом направлении является Deep Genomics. Данная компания разрабатывает ИИ под названием Project Saturn для открытия новых методов устранения последствий генетических мутаций. Deep Genomics уже оценил 69 млрд молекул олигонуклеотидов в сравнении с 1 млн мишеней in silico для создания библиотеки из 1000 соединений, которые экспериментально подтверждены для манипулирования клеточной биологией по назначению.

Персонализированная медицина

Еще одна ресурсоемкая область в здравоохранении, где могут быть полезны искусственные нейронные сети, - это персонализированная медицина. Дело в том, что каждый случай лечения уникален, поскольку у каждого человека уникальный иммунитет, медицинская история и текущее состояние здоровья. И все это нужно учитывать для максимальной эффективности лечения. Вот только врач, во-первых, не всегда может увидеть все нюансы в состоянии пациента, а во-вторых, врач не обладает должной компетенцией для принятия комплексного решения по построению максимально эффективного плана лечения с учетом всех этих нюансов - для этого нужно обладать глубочайшими познаниями во всех областях медицины, что нереально.

Зато это под силу искусственному интеллекту. Он способен изучить и проанализировать огромные объемы данных и принять решение, которое будет учитывать все имеющиеся данные как о состоянии пациента, так и вариантах его лечения. Пока таких проектов не много (они слишком сложные и требуют огромных объемов качественных медицинских данных). Но первые успехи в этом направлении уже есть: ИИ Merative от IBM (раньше назывался Watson Oncology) разработан именно для решения таких задач.

Борьба с мошенничеством

Еще одна важная проблема в здравоохранении - мошенничество. Контрафактные лекарства, мошенничество со страховкой, а также некачественные, незаконные и заведомо неэффективные медицинские услуги приносят отрасли не меньше вреда, чем фальшивые и некачественные клинические исследования. Только в США, по консервативным оценкам, мошенничество в сфере здравоохранения обходится стране примерно в 68 млрд долл в год, что составляет 3% от расходов всей страны на здравоохранение.

С этой проблемой также может справиться искусственный интеллект на базе нейронных сетей. К примеру, у медицинской компании Aetna есть около 350 моделей нейронных сетей для обеспечения безопасности и защиты от мошенничества. В Highmark Inc тоже есть свой NN для борьбы с мошенничеством, и, по словам представителей компании, их продукт на базе нейронных сетей уже помог компании сэкономить 245 млн долл.

Корректировка поведения

Как часто вы пропускали время приема лекарств, забывали или игнорировали профилактический осмотр у врача? Опросы показывают, что это весьма распространенная проблема и врачи почти никак не могут на нее повлиять. Более того, наставления и критика поведения пациентов со стороны врачей только усугубляют проблему, поскольку пациенты начинают стесняться своих болезней и просто перестают ходить в больницу.

Зато с этим могут помочь различные гаджеты и приложения, корректирующие поведение людей. Самый очевидный пример - это фитнес-браслеты и смарт-часы, которые помогают установить цели (например, пройти 4 километра в день) и отслеживают их выполнение, а также напоминают о профилактических обследованиях и необходимости физической активности. Более сложные приложения, такие как Somatix, отслеживают повседневную деятельность пациента и указывают на его привычки и рутину, чтобы он мог сосредоточиться на избавлении от них и вылечиться.

Somatix легко интегрируется с умными гаджетами, отслеживающими активность пациента, чтобы скорректировать его поведение.

Также не стоит забывать о различных приложениях для устранения плохих и создания хороших привычек. Они создают нужный пациенту "внешний контроль", который часто является более эффективным мотиватором, нежели советы врачей, просьбы или даже угрозы родственников. При этом такие приложения особенно эффективны, если они используют элементы геймификации - использование игровых практик (наград, достижений, поощрений, уровней, роста аккаунта) в неигровом контексте.

Сбор и анализ данных

Последняя в нашем списке, но не по значимости проблема - это сбор и анализ качественных медицинских данных. И это не только сбор анамнеза пациента, но и различные сопутствующие данные, начиная с того, где работает пациент и как часто он ходит в спортзал и заканчивая тем, какие фильмы он смотрит и какую еду ест - в идеале все это также нужно учитывать при построении плана лечения.

Проблема в том, что собирать такие данные очень сложно и затратно. Люди не захотят отчитываться о каждой покупке, пробежке или просмотре ужастика. Но это могут делать платформы на базе искусственного интеллекта. Если такое решение интегрировать со смартфоном, смарт-часами, холодильником, онлайн-банкингом и другими источниками, то искусственный интеллект соберет такую статистику для каждого пациента - автоматически и с соблюдением конфиденциальности.

Примеров подобных решений много. Например, гаджет от Current Health с искусственным интеллектом для медицинского мониторинга состояния человека. Это носимое устройство одним из первых получило одобрение Food and Drug Administration США (FDA) для использования в домашних условиях. Гаджет может измерять пульс, дыхание, насыщение кислородом, температуру и подвижность пациентов, чтобы предоставить эти данные врачу, который даст рекомендации пациенту.

Current Health позволяет организациям здравоохранения персонализировать и масштабировать способы оказания медицинской помощи на дому с помощью единого гибкого решения.

Более популярный пример - смарт-часы Apple Watch, которые помимо возможностей Current Health также могут снимать электрокардиограммы (ЭКГ) и отправлять сообщения в ближайшую больницу, родственникам или друзьям, если часы фиксируют падение или нерегулярный сердечный ритм - эти функции спасли жизнь не одному человеку.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
нейронные сети в сфере здравоохранения: 10 вариантов использования

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
веб-разработка

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
разработчики сайтов

# data[].attributes.attachment_link.title
Нейронные Сети в Сфере Здравоохранения: 10 Вариантов Использования - Merehead

# data[].attributes.attachment_link.description
Медицинское сообщество уже давно осознало, что визуализация способна значительно повысить вероятность обнаружения заболеваний. Вот только часто даже натренированный человеческий глаз врача не может распознать мелкие детали на изображениях. Кроме того, также не стоит забывать про проблему с "замыливанием" глаз: исследователи из Harvard University добавили изображение гориллы на рентгеновские снимки и показали их врачам - 83% ренгенологов не заметили изображение гориллы на рентгеновских снимках.

# data[].attributes.headline
виртуальная реальность в медицине

# data[].attributes.subject
виртуальная реальность в медицине

# data[].attributes.headline
облачные технологии

# data[].attributes.subject
облачные технологии

# data[].attributes.attachment_link.title
Почему облако является краеугольным камнем цифровой трансформации в здравоохранении?

# data[].attributes.attachment_link.description
Каждый день бизнес сталкивается с вызовами новых ожиданий, конкуренции, угроз и возможностей. У каждого бизнеса есть потенциал стать цифровым. По мере роста числа подключенных смарт-устройств - от телефонов до автомобилей, компании, которые быстро развивают цифровые решения и используют новые идеи д…

# data[].attributes.headline
Квантовые технологии в медицине

# data[].attributes.subject
Квантовые технологии в медицине

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Словосочетание "квантовые технологии в медицине" еще недавно было понятно только весьма узкому кругу лиц, разрабатывавшему эти технологии. Сегодня это направление активно развивается: его поддерживают крупнейшие мировые корпорации. Генеральный директор Российского квантового центра (РКЦ), руководитель проекта "Росатома" по созданию квантового компьютера в России Руслан Юнусов рассказал корреспонденту "Ъ-Наука" Оксане Менейлюк, какие технологии в скором времени заработают в медицине.
- Какие неизлечимые болезни можно вылечить с помощью квантовых технологий?
- Потенциал квантовых технологий в целом и квантовых компьютеров в частности пока до конца не раскрыт, но однозначно они найдут свое применение в медицине. Например, с помощью некоторых квантовых алгоритмов в потенциале можно будет осуществлять моделирование динамики химических реакций, что, в свою очередь, даст нам возможность разрабатывать новые, более эффективные лекарственные средства. На сегодняшний день прогнозы по лечению конкретных заболеваний давать трудно, однако медикаментозная терапия, например, онкологических и аутоиммунных заболеваний однозначно станет эффективнее.
- Как скоро они будут применяться? Ваш прогноз.
- Реализация алгоритмов такого рода требует наличия универсального квантового компьютера, который пока только находится в разработке. По самым оптимистичным прогнозам, подобные машины могут появиться на горизонте более пяти лет.
- А есть другие формы применения квантового компьютера в медицине?
- В принципе уже существующие неуниверсальные решения способны выполнять некоторые полезные задачи в области медицины. Так, недавно компания D-Wave Systems, которая занимается разработкой квантовых компьютеров, заявила о предоставлении облачного доступа к своим процессорам всем, кто ведет разработки, связанные с противодействием коронавирусу. Инициатива возникла в ответ на запрос правительства Канады к индустрии в поиске решений, направленных на борьбу с пандемией. Клиенты и партнеры компании D-Wave, такие как Volkswagen, Denso, Kyosera, Jlich Supercomputing Centre, Menten AI, предоставят свои команды инженеров с опытом работы с квантовым компьютером. Среди потенциальных областей применения - анализ новых методов диагностики, моделирование распространения вируса, оптимизация логистики в больницах.
- Существуют заболевания, лечения для которых не найдено. Среди них, например, нейродегенеративные - болезни Паркинсона и Альцгеймера. Есть ли исследования, доказывающие возможность излечения таких болезней с помощью квантовых технологий? Как именно будет происходить мониторинг пораженных клеток или нарушенных связей?
- Нарушения при сворачивании белков действительно могут вызывать серьезные нейродегенеративные заболевания, такие как болезнь Альцгеймера и Паркинсона, и исследователи, тестирующие новые методы лечения, должны понимать, какие лекарства вызывают реакции для каждого белка, с помощью случайного компьютерного моделирования. Однако моделирование сворачивания белков является одной из сложнейших задач биохимии и классическими вычислительными методами на данный момент не реализуется. И здесь, как я указывал ранее, квантовые компьютеры окажутся способны решать подобные задачи.

Если говорить про чувствительный мониторинг течения заболеваний мозга, то особо интересным направлением является магнитоэнцефалография, в которой главную роль играют высокочувствительные квантовые датчики магнитного поля. Мозг человека генерирует магнитные поля. С помощью квантовых сенсоров можно измерять и визуализировать эти магнитные поля, что в перспективе позволит диагностировать опухоли головного мозга, эпилепсию и синдром Альцгеймера неинвазивно и с большей точностью, чем существующие методы, такие как ЭЭГ и МРТ. Также на основе таких сенсоров возможно создать нейроинтерфейсы - устройства, позволяющие считывать сигналы непосредственно с коры головного мозга.
- Подробнее про сенсоры: как именно они могут применяться в медицине?
- Квантовые сенсоры представляют собой измерительные приборы, чувствительность которых за счет использования квантово-механических явлений выходит за пределы того, что нам позволяют классические датчики. Это их уникальное свойство может найти применение во множестве сфер, но особенно в медицине. Помимо использования квантовых магнитометров для исследования работы мозга квантовые датчики могут найти широкое применение в ранней диагностике и терапии онкологических заболеваний. Сегодня активно развиваются методы, основанные на регистрации в организме магнитных наночастиц, связанных с тем или иным химическим препаратом или биохимическим агентом, специфичным для раковых клеток. Высокоточное детектирование магнитных нанометок, которые будут модифицированы распознающими агентами, позволит диагностировать заболевания на самом раннем этапе (в том числе и за счет визуализации единичных клеток). Также определенные типы квантовых сенсоров (например, выполненные в виде кристалла) имеют настолько малый размер, что их можно внедрить в клетку живого организма без нарушения ее жизнедеятельности. С их помощью можно измерять температуру и мониторить биологические процессы внутри клетки. Это открывает совершенно новые горизонты для биологии и медицины: мы сможем отслеживать процессы различных заболеваний на клеточном и молекулярном уровнях in vivo, то есть внутри живого организма.
- Появление сенсоров может подогреть панику вокруг "чипизации". Какова вероятность, что квантовый компьютер превратит нас в биороботов и поработит?
- Так или иначе, все мы уже давно являемся биороботами, которые управляются мозгом-процессором (это шутка с долей правды). Однако, если говорить серьезно, вокруг новых и непонятных большинству вещей всегда существует много слухов и спекуляций. Квантовый компьютер не является панацеей. Он способен дать выигрыш в производительности только в ограниченном круге задач, и "порабощение человечества" не входит в их число.
- В Германии квантовые технологии стали частью национальной программы здравоохранения. В России отвергается возможность включения развития квантовых технологий в национальные программы по здравоохранению?
- Пока отдельных национальных инициатив по применению квантовых технологий в сфере здравоохранения в России нет, но я надеюсь, что в ближайшее время с развитием этих технологий и повышением соответствующего интереса они появятся.
- По мнению доцента Медицинской школы Стэнфордского университета Витторио Себастьяно, квантовые технологии ускорят исследования в области омоложения и программирования клеток. Расскажите об этом подробнее - насколько это реалистично?
- Как я говорил ранее, использование квантовых технологий позволит понимать, как протекают многие процессы в нашем организме на уровне отдельных клеток и даже молекул. Становится доступным колоссальное количество знаний о жизнедеятельности частей клеток, развитии болезней, механизмов функционирования лекарств, что, в свою очередь, я не исключаю, позволит нам жить существенно дольше.
- Возможно ли, что квантовые технологии в сочетании с медициной станут привилегией очень ограниченного круга людей?
- Я считаю, что, как и все предыдущие технологии, которые нашли свое применение в медицине (МРТ, пересадка органов и т. д.), квантовые решения так или иначе станут использоваться в массовом порядке. Здесь, конечно, главным остается вопрос времени.
- Есть ли квантовые технологии, которые были разработаны именно в России? Какие-то интересные мировые открытия в этой области, сделанные нашими учеными и нашими институтами?
- Конечно, в России регулярно совершаются интересные открытия, причем не только фундаментальные, но и прикладного характера. Вот некоторые результаты на примере Российского квантового центра, деятельность которого я знаю лучше всего.

Инновационный проект "М-Гранат", один из спин-оффов Российского квантового центра, занимается разработкой уникальных магнитометров на когерентных спиновых состояниях как раз для медицинских задач - о них я упоминал выше. Другие разработки РКЦ решают задачи немедицинского характера, однако имеют большую важность и перспективы применения. Например, в мае 2017 года Александр Львовский и Алексей Федоров с коллегами разработали защищенный квантовой криптографией способ распределенного хранения и верификации данных любого рода, а в июне 2018 года статья сотрудников РКЦ о квантовом блокчейне вошла в 5% самых популярных научных статей по версии Altmetric. В ноябре 2018 года специалисты РКЦ опубликовали в Nature статью о неминуемом взломе блокчейна и криптовалют, если в инфраструктуру не будут включены квантовые методы защиты информации. Параллельно с этим в ноябре 2017 года сотрудники РКЦ (совместно с коллегами из МИАН и Национального университета Сингапура) разработали новый, более эффективный способ коррекции ошибок при квантовой связи. Способ был проверен РКЦ на межбанковской линии квантовой связи.

Целый ряд исследований и разработок РКЦ касается оптических технологий. Так, в январе 2018 года компанией "ФемтоВижн" (спин-офф РКЦ) впервые в России был создан фемтосекундный лазер с накачкой от нескольких лазерных диодов. А уже в марте того же года сотрудникам группы Алексея Рубцова впервые удалось описать, как под воздействием сверхмощных световых полей фемтосекундного лазера моттовские диэлектрики превращаются в проводники. Кроме того, в октябре 2018 года в эксперименте под руководством Михаила Городецкого было показано, как превратить простой диодный лазер в одночастотный, пригодный для генерации оптических гребенок.

РКЦ параллельно развивает сразу несколько платформ (технологий) создания квантового компьютера. Так, например, в апреле 2018 года при участии группы Алексея Устинова (совместно с МИСиС, МФТИ, Сколтехом и лабораториями Великобритании и Германии) создан кубит на основе сверхпроводящей нанопроволоки. Напомню: кубит - это ключевой элемент хранения информации в квантовом компьютере, который может находиться в суперпозиции альтернативных состояний между 0 и 1.
- Какая самая свежая разработка у вас сейчас?
- А что касается наиболее свежих разработок, в текущем 2020 году ученые Российского квантового центра и их коллеги завершили создание нового квантового генератора случайных чисел с высокой скоростью, где используются квантовые шумы лазерных импульсов. Генераторы случайных чисел необходимы во многих сферах - например, в криптографии, в моделировании инженерных задач и финансовых рынков методом Монте-Карло. Но сделать выдаваемые числа истинно случайными крайне сложно, и наиболее эффективный способ - использовать квантовые закономерности.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
словосочетание

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
разрабатывавшему

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
развивается:

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
поддерживают

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
руководитель

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
корреспонденту

# data[].attributes.attachment_link.title
Квант медицины

# data[].attributes.attachment_link.description
Словосочетание "квантовые технологии в медицине" еще недавно было понятно только весьма узкому кругу лиц, разрабатывавшему эти технологии. Сегодня это направление активно развивается: его поддерживают крупнейшие мировые корпорации. Генеральный директор Российского квантового центра (РКЦ), руководитель проекта "Росатома" по созданию квантового компьютера в России Руслан Юнусов рассказал корреспонденту "Ъ-Наука" Оксане Менейлюк, какие технологии в скором времени заработают в медицине.

# data[].attributes.body
https://cyberleninka.ru/article/n/dostizheniya-i-puti-innovatsionnogo-razvitiya-ftiziatrii/viewer

# data[].attributes.attachment_link.title
Достижения и пути инновационного развития фтизиатрии

# data[].attributes.attachment_link.description
Социально-возрастной статус, клиническая картина, эффективность лечения и диспансерное наблюдение больных туберкулезом, сочетанным с ВИЧ-инфекцией

# data[].attributes.body
https://robot-davinci.ru/doktoram/nauchnye-publikacii/miniinvazivnaya-hirurgiya-legkih-ot-videotorakoskopii-k-robot-assistirovannym-operaciyam

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
Робот да Винчи в России

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С момента возникновения в начале прошлого века миниинвазивная торакальная хирургия (МТХ) прошла долгий путь становления. Ее основоположником считают профессора Каролинского университета H.C. Jacobaeus, который в 1910 году впервые в клинической практике осмотрел плевральную полость у больного туберкулезом. Для этого он применил цистоскоп, сконструированный в 1897 году урологом из Берлина M. Nitze. Обследование плевральной полости H.C. Jacobaeus назвал торакоскопией ³⁰. В 1921 году он же выполнил первую торакоскопическую операцию - пересечение спаек в плевральной полости с целью создания искусственного пневмоторакса у больных туберкулезом легких ³¹.

До середины ХХ века торакоскопия широко применялась при туберкулезе для наложения искусственного пневмоторакса, однако открытие в 1943 году З. Ваксманом с сотрудниками стрептомицина с последующим формированием современной этиотропной химиотерапии туберкулеза привели к отказу от коллапсотерапии для лечения туберкулеза легких и снижению числа торакоскопических операций. Возрождение интереса к диагностическим торакоскопическим вмешательствам связано с публикациями зарубежных пульмонологов в семидесятых-восьмидисятых годах прошлого века. В 1978 году J.Swierenga выпустил первый цветной атлас по торакоскопии при пневмотораксе, опухолях средостения и грудной стенки. Аналогичные работы были опубликованы и другими авторами. Среди диагностических торакоскопических вмешательств стали широко применяться методы установления диагноза болезней легких и плевры на морфологическом уровне: биопсия плевры, легкого, лимфатических узлов средостения и т.д. Появились сообщения о применении торакоскопии для удаления небольших доброкачественных опухолей легкого и плевры, кист средостения, фенестрации перикарда, плевродеза.

Настоящей революцией в торакальной хирургии стало появление нового направления - видеоторакоскопической хирургии (ВТС) ⁷⁻⁸. ВТС операции получили распространение с начала 90-х годов после внедрения в хирургическую практику лапароскопических эндовидеохирургических вмешательств. Благодаря бурному развитию хирургических технологий, появлению видеосистем с возможностью передачи изображения операционного поля на монитор с высокой четкостью и специального инструментария, включающего эндостеплеры, эндоскопическая хирургия стала основным перспективным направлением. Внедрение в общую практику новой эндоскопической технологии в корне изменило представление о диагностических и лечебных возможностях хирургических вмешательств на органах грудной клетки.

Первые сообщения о ВТС операциях были опубликованы в начале 90-х годов, и уже в 1993 г. M. Maсk с соавт. высказал мнение, что до 70% торакальных операций могут быть выполнены с использованием новых видеотехнологий. Преимуществом новой технологии явилось доказанное многими работами снижение операционной травмы по сравнению с открытыми стандартными вмешательствами, которое в свою очередь приводит к уменьшению послеоперационных болей, снижению частоты послеоперационных осложнений, сокращению периода интенсивной терапии и сроков госпитализации, лучшему косметическому эффекту и более раннему воз- вращению оперированных больных к профессиональной деятельности.

За прошедшие почти три десятилетия с момента первых ВТС вмешательств эти операции широко применяются во многих лечебных учреждениях нашей страны. Непрерывное совершенствованию инструментария способствует расширению спектра применения ВТС в хирургии органов грудной клетки, снижению числа абсолютных противопоказаний к выполнению ВТС вмешательств.

В последние годы возросла роль МИТ в хирургии рака легкого. Многочисленные публикации подтверждают преимущества МИТ по сравнению с открытой хирургией, особенно на ранних стадиях 1-3; 6; 8; 14; 16; 51; 52. Стандартом лечения периферического рака легкого является лобэктомия с лимфодиссекцией, хотя на ранних стадиях развития рака у пациентов с серьезными сопутствующими заболеваниями возможна операция меньшего объема: сегментэктомия или атипичная резекция 28; 51.

С 90-х годов прошлого века, с самого начала применения видеотехнологий в торакальной хирургии, в некоторых клиниках стали выполнять при раннем периферическом раке легкого ВТС лобэктомии. Первую ВТС лобэктомию выполнил в 1992 году G.C. Rovioaro ⁵⁴. В нашей стране это сделал Е.И. Сигал ⁷.

В период освоения новой технологии большинство онкологов сдержанно относились к ВТС лобэктомиям и пневмонэктомиям. Однако уже через несколько лет это скептическое отношение к хирургам, освоившим ВТС резекции легких, изменилось. Роль миниинвазивной хирургии в лечении рака легкого значительно возросла. Многие онкологи в нашей стране стали рекомендовать торакоскопическую лобэктомию для лечения больных раком легкого 1-2 стадии 1-3; 5-7.

В Федеральных клинических рекомендациях по диагностике и лечению рака легкого, 2016 сказано, что "торакоскопическая лобэктомия при НМРЛ I стадии не снижает степень радикальности (при соблюдении принципов хирургии в онкологии), сопровождается меньшей выраженностью болевого синдрома по сравнению с открытыми операциями и не уступает им в отдаленных результатах".

Международное общество миниинвазивных хирургов в 2007 году констатировало, что по сравнению с открытой операцией при ВТС лобэктомии снижаются боли в послеоперационном периоде и число осложнений, уменьшаются функциональные потери в раннем послеоперационном периоде ²¹. Летальность аналогична летальным исходам открытых операций 24; 34; 37; 47-49; 67; 68. Анализ отдаленных результатов операций показал, что не существует отличий в послеоперационной пятилетней выживаемости между ВТС и открытыми операциями 21; 29; 33. В двух обзорах даже были представлены доказательства лучших отдаленных результатов после ВТС лобэктомии 66; 67. В 2013 году общество торакальных хирургов США также рекомендовало больным немелкоклеточным раком с клинической стадией Т1 миниинвазивную операцию (торакоскопическую лобэктомию), которая является более предпочтительной по сравнению с открытой операцией ²⁰.

К противопоказаниям ВТС лобэктомии в настоящее время относят ²⁸:

1. Опухоли Т4;

2. Опухоли больше 8 см;

3. Необходимость бронхопластической операции.

В настоящее время существуют различные методики выполнения торакоскопических вмешательств в легочной хирургии. Их можно разделить на полностью торакоскопические, когда операции выполняют только через проколы грудной стенки, видеоассистированные, при которых дополнительно применяют мини-доступ, но не используют ранорасширитель, операции с видеосопровождением, когда мини-доступ расширяют, раздвигая ребра, и операцию выполняют через мини-доступ под контролем торакоскопа.

Lewis R.J. c соавт.,1992 описал технику ВТС лобэктомии с раздельной обработкой сосудов и бронхов аналогично открытой операции в положении больного на боку через 4 небольших разреза, не применяя ранорасширитель. Walker W. с соавт. предложил задний доступ для ВТС лобэктомии. Он оперировал, также не раздвигая ребер, в положении больного для заднебоковой торакотомии. Гибридную технику или операции с видеосопровождением развивали японские хирурги ⁴³. Они вводили торакоскоп в плевральную полость в 7-м или 8-м межреберьях по средней подмышечной линии, а выделение сосудов и бронха выполняли под прямым контролем через миниторакотомию 4-10 см длиной в 4-м межреберье.

Особое место занимает однопортовая технология, предложенная в 2004 году G.Rocco с соавт. ⁵³ Через разрез в 1-1,5 см с помощью специальных инструментов он выполнял атипичные резекции легкого. В 2011 году D. Gonzales-Rivas с соавт. впервые применил однопортовую технологию для ВТС лобэктомии. Совершенствуя технику операции, в дальнейшем он выполнил через один мини-разрез лобэктомию с циркулярной резекцией главного бронха, пневмонэктомию и даже резекцию бифуркации трахеи 26; 27. Сторонники однопортовой технологии считают, что одного разреза длиной 3-5 см в 5-м межреберье достаточно, чтобы с помощью специальных инструментов выполнить радикальную операцию при раке легкого, что позволяет уменьшить боли после операции и способствует более раннему восстановлению больных, не оказывая влияния на отдаленный результат 26; 55; 58. По мнению противников возрастает риск осложнений, а необходимость использования специальных инструментов увеличивает расходы. Однако сравнительные исследования Abouarab A.A. с соавт. ¹² и Sihoe A.D. ⁵⁹ показали безопасность и эффективность новой технологии.

Несмотря на преимущества ВТС технологий cохраняется скептицизм по поводу радикальности этих вмешательств при раке. Одним из критериев радикальности операции cчитается число удаленных лимфоузлов. В нескольких исследованиях было показано, что при ВТС лобэктомии было удалено меньше лимфоузлов, чем при открытой операции. Однако в более поздних работах Wang B.Y. с соавт. ⁶⁵ и Liu C.C. с соавт. ³⁵ сообщили о большем числе удаленных узлов при однопортовой технологии.

Мировой опыт ВТС операций достаточно большой, тем не менее, несмотря на очевидные преимущества торакоскопическая лобэктомия не получила широкого распространения, торакальное хирургическое сообщество относительно медленно внедряет миниинвазивные технологии в практику. Большинство операций при раке легкого по-прежнему выполняется открытым способом через торакотомию 48; 51. Опрос среди европейских торакальных хирургов, проведенный в 2008 году, показал, что только 5% лобэктомий выполняются торакоскопически. Хотя есть отдельные центры в Европе, где до 50% больных раком легкого оперируют с применением МИТ. По данным зарубежной литературы в настоящее время более 70% рака легких I стадии все еще выполняется по открытой (классической) методике. В США по данным Общества торакальных хирургов только 45% лобэктомий выполняют видеоторакоскопически.

Задержка с широким внедрением в практику ВТС лобэктомий связана, по мнению многих хирургов, с отсутствием восприятия глубины и объема, затруднением маневренности инструментов из-за жесткости грудной стенки, использованием длинных инструментов, ограничивающих легкость манипулирования в плевральной полости, что не позволяет выполнить сложные операции, связанные с наложением швов на культю бронха, наложением межбронхиального анастомоза и другие. Только некоторым хирургам удается это сделать. Кроме того, возможность массивного кровотечения и невозможность остановки его торакоскопически не способствовала принятию многими хирургами ВТС лобэктомии.

Внедрение в практику торакальной хирургии роботизированного хирургического комплекса Да Винчи (РХК) с трехмерной (3D) визуализацией с увеличением и точными, без физиологического тремора рук, интуитивными движениями уникальных инструментов при улучшенной эргономике хирурга помогло преодолеть эти ограничения и позволило хирургу выполнять операцию фактически "руками", но без стандартной торакотомии или стернотомии 4; 10; 11. Робот-ассистированная (РА) торакальная хирургия - дальнейшее развитие ВТС вмешательств.

РХК Да Винчи оснащен уникальными инструментами EndoWrist®. Эти инструменты один из ключевых компонентов РА хирургии. Они схожи с человеческой рукой, однако, имеют больший объем движений, значительно превосходя её в степенях свободы и в гибкости. Движения рук хирурга, передаются к инструментам после обработки компьютером.

Сравнение РАО со стандартной (открытой) методикой показывает преимущества по ряду показателей первой:

1. Уменьшение травматизации тканей благодаря прецизионному оперированию;

2. Комфортное расположение хирурга;

3. Сокращение хирургической бригады;

4. Отличная визуализация;

5. Отсутствие тремора;

6. Уменьшение болей в послеоперационном периоде;

7. Сокращение койко-дня;

8. Снижение кровопотери;

9. Более быстрое восстановление и возвращение к нормальной деятельности;

10. Косметичность операции.

Относительные недостатки:

1. Увеличение длительности оперативного вмешательства;

2. Высокая стоимость оборудования и расходного материала;

3. Возможность конверсии (аналогично торакоскопической технологии);

4. Отсутствие тактильной чувствительности (интуитивная хирургия).

За последние два десятилетия РА технологии полу- чили широкое распространение в ведущих клиниках. По данным на 2016 год каждую минуту в мире выполняются операции на роботах Да Винчи.

Возросший интерес к РА торакальной хирургии связан с распространением технологии, хорошими ближайшими и отдаленными результатами сложных оперативных вмешательствах, аналогичных результатам ВТС и открытой хирургии ⁶⁴.

В торакальной миниинвазивной хирургии существует много различных доступов и положений больного на операционном столе. Они различаются в зависимости от расположения новообразования в легком, поэтому принципиально важным при выполнении РА операции является планирование доступа и положения больного. Большинство хирургов выполняют операции в положении больного для передне-боковой или боковой торакотомии. В настоящее время многие хирурги определяют положение больного на операционном столе в градусах. Так положение на спине соответствует 0 градусов, на боку - 90, а на животе - 180 градусам. При широких бедрах у женщин при боковом положении опускают ножной конец стола.

Решающее значение при выполнении торакальной РАО имеет расположение портов. Так же, как и при ВТС операциях, при планировании РАО хирург должен исходить из их триангулярного расположения, причем торакопорт для видеокамеры должен располагаться на достаточном удалении от области операции. Дополнительные порты размещают по мере необходимости под контролем видеокамеры. Для коллабирования легкого и смещения средостения в контрлатеральную сторону некоторые хирурги инсуфлируют углекислый газ в плевральную полость, поддерживая внутриплевральное давление на уровне 8-12 мм рт. ст. Инсуфляция углекислого газа позволяет увеличить свободное пространство в плевральной полости за счет колабирования легкого, уменьшить колебания средостения при дыхании и улучшить обзор благодаря более быстрому удалению дыма из плевральной полости.

Первое сообщение о РА лобэктомиях появилось в 2002 году. Об этом сообщили Меlfi F.M. с соавт. ³⁸. Операции 5 больным были выполнены в Университете Пизы в феврале 2001 года. В 2005 году Park B.J. с соавт. поделились опытом 34 РА лобэктомий при раннем раке легкого с технологией использования трех "рук" робота Да Винчи: 2 манипулятора и минидоступ 4 см ⁴³. 12% больных потребовалась конверсия. Среднее время операции составило 218 мин. Длительность госпитализации 4-5 дней (в диапазоне 2-14 дней). Летальных исходов не было. Авторы пришли к выводу о безопасности РА операции. Большинство публикаций в период освоения новой методики были посвящены преимуществам РАО в сравнении с открытой лобэктомией 32; 36; 61, хотя существенным сдерживающим фактором широкого распространения новой технологии было увеличение расходов на операции 36; 39; 61. В 2009 году G.C.Veronesi с соавт. опубликовали результаты 54 РА лобэктомий, сравнив их с результатами 54 операций, выполненных из стандартной торакотомии ⁶⁴. При этой методике использовались все четыре "руки" робота. Анализ материала показал преимущества новой технологии по сравнению с открытыми операциями во времени госпитализации, числе осложнений при одинаковом числе удаленных лимфатических узлов 17; 64. Авторы отметили, что лимфаденэктомию удобнее выполнять при РАО. На большую радикальность РА лобэктомии, что связано с лучшей видимостью и лучшей маневренностью инструментов, указали Ricciardi S. с соавт., 2018 и Toosi K. с соавт., 2016. В 2011 году Cerfolio R.J. с соавт. сравнили результаты 107 РА лобэктомий с 318 от- крытыми лобэктомиями и показали преимущества РАО: короткое время пребывания в больнице, низкий процент осложнений ¹⁷. В 2011 году Dylewski c соавт. сообщили о 200 РА анатомических резекциях легких ²³. Длительность послеоперационной госпитализации составила 3 дня, средняя продолжительность операции 90 минут. Park B.J. с соавт. ⁵⁹ изучили отдаленные результаты РА лобэктомий. Оказалось, что 5-летняя выживаемость больных после миниинвазивной РА операции по поводу рака легкого 1 стадии такая же, как при открытой операции - 80%. Аналогичные результаты приводят и другие хирурги, отмечая также, что при миниинвазивных операциях удается удалить больше лимфоузлов, чем при открытой 52; 62.

Ведущие зарубежные торакальные хирурги публикуют свои результаты операций при раке легкого с помощью РХК Да Винчи, разрабатывая различные методики их выполнения в зависимости от подхода к корню легкого, последовательности и объема лимфодиссекции, выполнения всей операции только с помощью РХК или первым этапом с помощью РХК выделить сосуды и бронх, а закончить ее торакоскопически 17; 40; 43; 64. Одни хирурги использовали три "руки" 4-х "рукого" робота, что позволяет ассистенту использовать дополнительный порт для помощи хирургу, другие все четыре "руки" робота. Преимуществом последней методики является, по мнению G.С. Veronesi с соавт., возможность хирурга выделять сосуды и бронх, выполнять лимфодиссекцию самостоятельно, не прибегая к помощи ассистента ⁶³. Опыт 353 анатомических РА резекций легкого позволяет этим авторам считать данную методику наиболее целесообразной при выполнении РА лобэктомии.

Основные принципы анестезии в торакальной хирургии распространяются и на РАХ, однако анестезиологическое пособие при РАХ является более сложным ¹⁵. Расположение консоли пациента, которая находится над головой больного, затрудняет доступ анестезиолога к больному. РА лобэктомию выполняют под общим обезболиванием с раздельной интубацией бронхов. В большинстве наблюдений оперируют два хирурга: хирург, работающий на консоли хирурга и ассистент, который меняет инструменты и при необходимости через дополнительные разрезы помогает оперирующему хирургу. В среднем по данным литературы время операции составляет 210-230 минут 13; 25; 45; 64. По мере овладения методикой после 20-30 операций ее время сокращается. В зависимости от опыта хирурга конверсию наблюдают от 0 до 20% вмешательств. Число удаленных лимфоузлов аналогично открытой операции ⁶⁴. Послеоперационный период после РА лобэктомии аналогичен операции, выполняемой торакоскопически.

В зависимости от подхода к корню легкого при РА лобэктомии используют так называемые передний или задний доступы ⁵⁶. Первоначально был использован задний доступ, при котором консоль пациента РХК Да Винчи располагали спереди от операционного стола и операцию начинали с разделения долей, а затем обрабатывали сосуды и бронх. Для разделения тканей использовали электрокоагуляционный крючок и монополярную коагуляцию, маленькие тупферы, клипирование сосудов и степлеры. При заднем доступе больной находился в полном боковом положении. Использовали три разреза по 2-3 см, расширяя один из них до 5-7 см. Главное назначение этого разреза введение ретрактора, отсоса, сшивающих аппаратов, хотя иногда требовались и дополнительные разрезы для их введения. Однако оказалось, что при этой технике лобэктомии часто возникали кровотечения и отмечался более длительный сброс воздуха по дренажам, поэтому многие хирурги изменили последовательность действий и теперь больщинство сначала выделяют сосуды, а легочную ткань между долями пересекают в конце операции. Это удобно выполнять при так называемым переднем подходе, когда больной находится в положении для передне-боковой торакотомии. При этом доступе консоль робота располагают сзади от операционного стола. Место для мини-доступа длиной 5-7 см зависит от расположения опухоли.

В настоящее время известны две методики РАО в зависимости от времени выполнения лимфодиссекции: в первую очередь или после резекции легкого. При одной выделяют сосуды доли и бронх и пересекают их эндостеплером, который вводит в плевральную полость ассистент через разрез для торакопорта после временного удаления одной руки робота. При верхней лобэктомии сначала выделяют и пересекают верхнюю легочную вену, затем артерии верхней доли и бронх, и в последнюю очередь легочную ткань между средней и верхней долями и легочную ткань между верхней и нижней долями. При нижней лобэктомии последовательность следующая: первой выделяют и пересекают нижнюю легочную вену, затем легочную ткань между средней и нижней долями, артерии базальных сегментов и 6-го сегмента, нижне-долевой бронх и оставшуюся легочную ткань.

Ориентирами для мест расположения торакопортов являются угол лопатки и нижний край реберной дуги по средней подмышечной линии. В 8-м межреберье по линии, проведенной между этими ориентирами, в плевральную полость после выключения легкого из вентиляции вводят торакоскоп. Используют торакоскоп с оптикой 30 градусов. Передний торакопорт вводят над передней частью косой щели по передней подмышечной линии, что обычно соответствует 6-му межреберному промежутку. Задний торакопорт располагают в задней части щели по задней подмышечной линии, как правило это 5-е межреберье. Дополнительно вводят порт в 7-м межреберье по передней подмышечной линии. Его используют для введения в плевральную полость ретрактора. Через этот разрез в конце операции дренируют плевральную полость. РА лобэктомию выполняют в два этапа. На первом этапе с помощью робота выделяют сосуды легкого и бронх. На втором этапе осуществляют их пересечение с помощью степлеров, как во время ВТС операции.

При другой методике первый этап начинают с медиастинальной ЛАЭ. Ретрактором отодвигают легкое кпереди, с помощью электрокоагуляционного крючка рассекают медиастинальную плевру и удаляют паратрахеальные, параэзофагеальные, лимфоузлы корня легкого и нижней легочной связки. При вмешательстве слева дополнительно удаляют аортопульмональные лимфоузлы. Затем ретрактор удаляют и выделяют артерии и вены удаляемой доли легкого.

На втором этапе консоль пациента отодвигают от больного. Хирург возвращается к операционному столу и под контролем видеоторакоскопа пересекает с помощью степлеров сосуды удаляемой доли, бронх и при необходимости легочную ткань по междолевым бороздам. Долю легкого удаляют через расширенный до необходимых размеров передний разрез. Дренируют плевральную полость.

Расположение портов является стандартным для всех лобэктомий, за исключение того, что с правой стороны порт камеры, введенный через восьмое межреберье, находится на средней подмышечной линии, тогда как с левой стороны этот порт перемещают на 2 см кзади, располагая его на задней подмышечной линии. Это связано с тем, что слева сердце затрудняет обзор корня легкого.

Широко распространена методика РА лобэктомии с помощью четырех рук робота Да Винчи по Veronesi G. 63; 64. Положение больного для боковой торакотомии. Консоль пациента робота Да Винчи Si располагают у головного конца стола позади головы больного, а консоль пациента робота Да Винчи Xi сбоку от операционного стола. Операцию начинают с 3-х см разреза в 5-м межреберье кпереди от широчайшей мышцы спины. С помощью 10 мм камеры со скошенной оптикой под углом 30 градусов из набора для ВТС осматривают плевральную полость. Под контролем зрения в плевральную полость вводят три порта. 12 мм порт устанавливают в седьмом межреберье по средней подмышечной линии. В 8-м межреберье кпереди и кзади от него устанавливают 10 мм порты. Стыкуют манипуляторы с портами. Вводят камеру РХК с оптикой в 30 градусов через порт в 7-м межреберье. Третья "рука" робота, которую вводят через задний порт в 7-м межреберье, предназначена для тракции легкого. Пересечение тканей осуществляют с помощью двух "рук" робота через порты, расположенные в 5-м и 8-м межреберьях. При верхней лобэктомии справа вскрывают медиастинальную плевру параллельно диафрагмальному нерву. Выделяют и степлером пересекают верхнюю легочную вену. Пересекают легочную ткань между верхней и средней долями. Смещают легкое вниз и выделяют ветви легочной артерии, которые пересекают степлером или при небольших размерах артерий (менее 7 мм) клипируют их. Смещают легкое кпереди, рассекают медиастинальную плевру сзади корня, выделяют верхнедолевой бронх и пересекают его степлером. Пересекают легочную ткань между верхней и нижней долями. Долю легкого помещают в контейнер и извлекают из плевральной полости через передний разрез. Далее выполняют ЛАЭ единым блоком, начиная с субкаринальных лимфоузлов ⁷ и нижней легочной связки 8,9, затем смещаясь кверху 2,4. Как считают сторонники подобной методики РА лобэктомии с помощью четырех "рук" робота Да Винчи, она является наиболее осуществимой и безопасной.

Известна и другая методика РАО с помощью 4-х "рук" РХК. Она описана T.Suda с соавт. в 2017 году ⁶⁰. Больной на операционном столе находится в положении для боковой торакотомии. Первый порт вводят в плевральную полость в 5-м межреберье по передней подмышечной линии. Он предназначен для манипулятора, которым хирург управляет левой рукой. В 6-м межреберье дорзальнее первого порта в плевральную полость через разрез длиной 3 см вводят порт, разработанный для однопортовой хирургии. Его особенность - возможность введения через него от 2-х до 4-х портов меньшего диаметра. Использование этого порта позволяет вводить через него не только камеру, но и отсос, легочные зажимы для тракции легкого и активно участвовать в операции ассистенту. По задней подмышечной линни в 7-м межреберье и лопаточной линии в 8-м межреберье вводят два порта для третьей и четвертой "рук" робота. Хирург работает с помощью манипуляторов, введенных в первый и третий порты. Четвертый порт необходим для введения инструментов, удерживающих легкое. Порты должны располагаться на расстоянии не менее 6 см друг от друга.

В течение 15 лет многие торакальные хирурги сомневались в возможностях РА хирургии в лечении больных раком легкого, считая, что никаких преимуществ перед ВТС вмешательствами она не имеет, но технология сложнее. Тем не менее число сторонников РАО росло, хотя так же медленно, как и при внедрении в практику ВТС. Так, в 2009 году в США 66% лобэктомий были выполнены из стандартного "открытого" доступа, 33% - видеоторакоскопически и только 1% больных был оперирован с помощью РХК. К 2013 г. число РА лобэктомий увеличилось с 1% до 11% от общего числа лобэктомий ⁵⁸. Число открытых операций уменьшилось с 66% до 56%, а ВТС лобэктомии оставались на прежнем уровне - 33%. Особенно быстро увеличивалось число центров, где выполняли РА лобэктомии с 2008 по 2011 годы ⁵⁰. Следует отметить, что в это же время отмечен существенный рост числа ВТС лобэктомий.

Последние зарубежные публикации свидетельствуют о том, что хирургическое сообщество признало преимущества РА хирургии, признало, что сложность операции, которую можно выполнить с ее помощью выше, чем при ВТС операции. Примером может служить лобэктомия с циркулярной резекцией главного бронха, ключевым моментов которой является наложение межбронхиального анастомоза. Этот этап операции остается сложным даже во время открытого вмещательства, не говоря о торакоскопической операции. Только некоторые хирурги выполняли ВТС добэктомию с резекцией главного бронха 5; 27. Технология Endo-Wrist значительно облегчает наложение анастомоза между главным и нижнедолевым бронхом при выполнении верхней лобэктомии с резекцией главного бронха 18; 57. Первое наблюдение РА лобэктомии с резекцией главного бронха было представ- лено Schmid T. с соавт. в 2011 году ⁵⁷. Для наложения с помощью РХК Да Винчи межбронхиального анастомоза потребовалось 50 минут. К настоящему времени в англоязычной литературе опубликовано семь сообщений о лобэктомии с циркулярной резекцией главного бронха, выполненных с помощью РХК. В этих публикациях показано, что время наложения анастомоза можно сократить до 25 мин. ¹⁸.

Результаты хирургов, начавших осваивать новую технологию, при небольшом опыте оказывались, понятно, противоречивыми. Изучив результаты лобэктомий, выполненных в США за 2008-2011 годы Paul S. с соавт. и Swanson S.J. с соавт. пришли к выводу, что РАО не имеет преимуществ перед ВТС в лечении рака легкого. Paul S. с соавт. сравнил 2478 РА лобэктомий и 37 595 ВТС лобэктомий ⁵⁰. По его данным РАО чаще осложнялись интраоперационными кровотечениями и после РАО чаще встречались сердечно-сосудистые осложнения. Недостатком этого исследования было то, что 40% РА лобэктомий были выполнены хирургами, имевшими небольшой опыт вмешательств. Swanson S.J. с соавт., сравнив две крупные больницы: больницу с опытом 126 РАО и аналогичную больницу, где выполнялись только ВТС лобэктомии, отметили более высокие затраты на РАО при отсутствии различий в неблагоприятных исходах ⁶¹. Deen S.A. с соавт. 20 не обнаружили различий в частоте осложнений и длительности госпитализации, хотя длительность РАО (223 минуты) была выше ВТС (202 минуты) и открытой лобэктомии (180 минут). Авторы отметили, что для конкурентоспособности РАО необходимо сократить ее время и стоимость расходных материалов. Длительность операции у P. Novellis с соавт., имеющих большой опыт РАО, составила 150 минут 41; 42. Это подтверждает мнение, что длительность операции существенно зависит от опыта хирурга. Pardolesi A. с соавт. ⁴⁴ сопоставили результаты роботизированных операций с торакоскопическими. По мнению авторов публикации лимфаденэктомию легче выполнить с помощью РХК Да Винчи. Jang S. с соавт. отметили, что РА операции отличаются от торакоскопических меньшим числом осложнений, малой кровопотерей и снижением длительности пребывания в больнице. В 2012 году Louie B.E. с соавт. также отметили преимущества РАО: меньший расход анальгетиков и более раннее возвращение после операции к повседневной жизни ³⁶. T. Suda, проанализировав 60 РАО, выполненных в семи больницах Японии, констатировали, что несмотря на большую длительность, при РАО отмечается меньше осложнений, чем при ВТС вмешательствах ⁶⁰. К таким же выводам приходит Augustin F. с соавт. ¹³. Однако, Swanson S.J. с соавт. в 2014 году отметили при одинаковых результатах более высокую стоимость и длительность РАО ⁶¹. Аналогичные данные приводят и другие авторы ³⁹.

Большинство хирургов основным недостатком РА торакальной хирургии считают высокую стоимость РХК и расходных материалов. Однако, опубликованные результаты анализа затрат также оказались противоречивыми. Так, по мнению P. Novellis с соавт., 2018, расчетная стоимость роботизированной хирургии на 13,5% выше, чем торакоскопической и открытой хирургии 41; 42. Тем не менее, для больницы Италии, где проводилось это исследование, операции были рентабельными в связи с тем, что расходы больницы на РАО были на 18% меньше, чем расходы государства, оплачивавшего эти вмешательства. Аналогичная ситуация и в нашей стране: операции с применением РХК входят в перечень ВМП и оплачиваются государством.

Сравнительный анализ затрат на РА, открытую и ВТС лобэктомию провели Park B.J. с соавт. в 2008 году ⁴⁶. Они проанализировали результаты 269 открытых, 87 ВТС и 12 РА лобэктомий и установили, что длительность операций была одинакова, а послеоперационное пребывание в больнице после миниинвазивных вмешательств было короче. Оно составило 4 дня после ВТС и РА лобэктомий с 6 дней после открытых операций. Это оказало существенное влияние на снижение окончательной стоимости миниинвазивных операций. Кроме того, стоимость работы бригады хирургов в открытой хирургии дополнительно включала торакотомию. В итоге выяснилось, что РА лобэктомия дешевле открытой, но несколько дороже торакоскопической. Это оказалось возможным при использовании робота Да Винчи на протяжении 7 лет и выполнении 300 операций в год. По данным Dylewski M.R. с соавт. стоимость РА лобэктомии ниже, чем торакоскопической 22; 23. Это достигается за счет сокращения койко-дня и снижения общего уровня расходов.

Анализ 15502 операций, проведенный Swanson S.J. с соавт. в 40 больницах США показал, что РАТХ связана с более высокими расходами, большей длительностью операции и отсутствием снижения частоты осложнений ⁶¹. Стоимость РА лобэктомии оказалась на 15% выше ВТСО. Paul S. с соавт., сравнив 2478 РА лобэктомий и 37595 ВТС лобэктомий, подтвердил более высокие затраты на РАТХ ⁵⁰. Недостаток этих двух исследований был один: анализировались результаты работы небольших больниц, имевших мало опыта выполнения РАО.

Авторы, обладающие большим опытом, указывают на значительно большие затраты на РА хирургию. Deen

S.A. с соавт. ¹⁹, изучив результаты 184 лобэктомий, выполненных разными способами, пришли к выводу, что стоимость РАО ниже открытой, но выше торакоскопической, что представляется весьма логичным. Авторы отметили, что для того, чтобы РАО стала конкурентноспособной в экономическом плане необходимо сократить время операции и стоимость расходных материалов. Стоимость операции снижается при использовании трех рук робота хотя другие авторы это не подтверждают 17; 23.

Накопленный в мире опыт РА операций позволяет оптимистично прогнозировать дальнейшее развитие РА торакальной хирургии. Эффективность и безопасность миниинвазивных вмешательств при выполнении анатомических резекций легкого не вызывает сомнений. Особенно преимущества РА операций видны при наложении межбронхиальных анастомозов, ушивания культей бронхов, поэтому не вызывает сомнений необходимость накопления опыта и проведения рандомизированных исследований для оптимизации использования РХК в грудной хирургии. По нашему мнению потенциал РА торакальной хирургии может способствовать большему распространению РАО, чем ВТС операций. Основным фактором, сдерживающим развитие РА хирургии, является не только сложность технологии, но и пока более высокая стоимость по сравнению с торакоскопическим вмешательством. Дальнейшее совершенствование аппаратуры и расходных материалов должно привести к экономической привлекательности РА хирургии. При этом важно отметить, что в нашей стране все оперативные вмешательства с применением РХК Да Винчи включены в перечень высокотехнологичных вмешательств, выполняемых для пациента бесплатно.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

# data[].attributes.attachment_link.title
Миниинвазивная хирургия легких

# data[].attributes.attachment_link.description
С момента возникновения в начале прошлого века миниинвазивная торакальная хирургия (МТХ) прошла долгий путь становления. Ее основоположником считают профессора Каролинского университета H.C. Jacobaeus, который в 1910 году впервые в клинической практике осмотрел плевральную полость у больного туберкулезом. Для этого он применил цистоскоп, сконструированный в 1897 году урологом из Берлина M.

# data[].attributes.body
https://critub.ru/telemedicine-2/

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
ФГБНУ "ЦНИИТ"

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
С 15 января 2018 года ФГБНУ "Центральный научно - исследовательский институт туберкулеза" вошел в список Федеральных телемедицинских консультативных центров.
Теперь медицинские организации 3 уровня (областные, республиканские клинические больницы; областные, республиканские диспансеры различных

профилей; областные, республиканские перинатальные центры), а также пациенты с помощью Единой телемедицинской системы МЗ РФ могут

получить официальное заключение специалистов "ЦНИИТ" после проведения телемедицинских консультаций.

Специальности:

Фтизиатрия

Пульмонология

Торакальная хирургия

Для получения консультации телемедицинское оборудование не обязательно.

С помощью Единой телемедицинской системы можно пересылать документы пациентов, результаты их анализов, данные рентгенологического и КТ обследования. У знать, подключено ли Ваше медицинское учреждение к системе, можно позвонив по телефону 8-499-193-07-00.

Напоминаем: пересылать любые документы, содержащие персональные данные (например, ФИО), по открытым каналам (эл.почта, скайп) -

грубейшее нарушение 152-ФЗ "О персональных данных" и ст.13 "Соблюдение врачебной тайны" 323-ФЗ "Об основах охраны здоровья

граждан в РФ"!
Контакты телемедицинского центра:
Электронная почта: telemed_cniit@mail.ru

Skype: telemed_cniit

Контактный телефон: +7 499 780-47-83

Видеоконференция: IP 84.253.89.50

Оборудование видеоконференцсвязи: Tandberg Edge 85 MXP

# data[].attributes.attachment_link.title
Телемедицина - ФГБНУ "ЦНИИТ"

# data[].attributes.attachment_link.description
С 15 января 2018 года ФГБНУ "Центральный научно - исследовательский институт туберкулеза" вошел в список Федеральных телемедицинских консультативных центров. Теперь медицинские организации 3 уровня (областные, республиканские клинические больницы; областные, республиканские диспансеры различных профилей; областные, республиканские перинатальные центры), а также пациенты с помощью Единой телемедицинской системы МЗ РФ могут получить официальное заключение специалистов "ЦНИИТ" после проведения телемедицинских консультаций....

# data[].attributes.headline
Создание национальной экосистемы данных о раке (США)

# data[].attributes.subject
Создание национальной экосистемы данных о раке (США)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
On This Page

Databases and analytic tools have been an integral part of cancer research for decades. Recently these data have also become a central part of cancer care as we look to further tailor treatments using precision medicine.

Sharing and integrating data have become chief priorities for NCI as we seek to develop a robust infrastructure to ensure that everyone-researchers, clinicians, and patients-has a way to collaborate and share their collective data and knowledge about cancer.

The goal of this recommendation is to develop a National Cancer Data Ecosystem to enable and encourage all participants across the cancer research and care continuum to share, access, combine, and analyze diverse data, increasing the potential for new discoveries and reduce the burden of cancer.

The Cancer Data Ecosystem will be supported by a cloud-based infrastructure and will feature interactive portals that give users access to these data and allow for in-depth data analysis. This infrastructure will enable researchers, patients, and clinicians to incorporate their own data, fostering collaboration and advancing discoveries that improve our understanding of the mechanisms driving cancer-ultimately leading to more informed treatment choices and better patient outcomes.

NCI Cancer Research Data Commons (CRDC)

Some of this ecosystem is already underway. The NCI CRDC is a virtual data science infrastructure that connects cancer research data collections with analytical tools, leveraging the elastic computing power of the cloud. The CRDC is just one component of this broader Cancer Data Ecosystem and is central to NCI's activities that support the Blue Ribbon Panel (BRP) recommendation. The CRDC can be used to store, analyze, share, and visualize cancer research data to improve our understanding of cancer. This initiative includes projects specifically aligned with the objectives of the National Cancer Data Ecosystem called for by the Cancer Moonshot, including:

The NCI Genomic Data Commons (GDC) is a resource for sharing genomic and clinical data to create a more complete understanding of genetic drivers of cancer.

The Proteomic Data Commons (PDC) is a resource for sharing and analyzing proteomic data. The PDC is populated with data from the Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium (CPTAC) program and will grow to include other data sources over time.

The Data Commons Framework is a set of modular components that can be used across the CRDC. It includes user authentication and authorization to keep the data safe and secure, and digital identifiers, which allow researchers to study disparate data types across data nodes.

The NCI Cloud Resources allow researchers to access and analyze large-scale genomic, proteomic, and imaging data in the cloud using a variety of analytic tools and pipelines, without the need to download data to their local computer. The Cloud Resources provide researchers with secure workspaces, where they can store the results of their analyses, and optionally share them with other scientists, to foster greater collaboration and new discoveries.

CRDC also includes projects specifically supported by Moonshot funding, including:

A Cancer Data Service will provide access to genomic data from NCI-funded research that is not currently available in the GDC.

The NCI Imaging Data Commons (IDC) is a cloud-based repository within CRDC that contains publicly available cancer imaging data co-located with the analysis and exploration tools and resources. IDC hosts a broad range of cancer imaging data including fluorescence and brightfield microscopy, preclinical and clinical radiological datasets, along with the annotations and analysis results. IDC harmonizes imaging data into common DICOM representation and maintains tools to support research, visualization and cohort building. IDC users can analyze cohorts of interest in the cloud, or download the data to be processed using on premises capabilities.

The Center for Cancer Data Harmonization (CCDH) will facilitate interoperability of the data across the CRDC. The CCDH team will support researchers who are submitting data to the CRDC and define common standards to allow researchers to search diverse data types and repositories.

The Cancer Data Aggregator (CDA) will allow researchers to combine data from diverse scientific domains and perform integrated analysis that can be shared with collaborators. The CDA will include tools, such as the use of common terms, to allow users to search and analyze data from different repositories.

In time, the CRDC will also provide access to other cancer research data, including information gleaned from animal models, immuno-oncology, and epidemiological cohorts.

Ultimately, NCI's CRDC infrastructure and related resources will allow researchers, clinicians, and patients to share important data and resources to advance cancer research.

NCI is supporting several other research projects with Cancer Moonshot funding that contribute to the ability for the cancer research community to share and analyze data.

Privacy Preserving Patient Record Linkage Software

An important aspect of data sharing and the National Cancer Data Ecosystem is the ability to link data at the patient level across disparate data sources, while maintaining patient privacy and personal information. NCI is evaluating approaches for generating unique patient identifiers that will enable linkage of patient-level data from different sources without sharing identifiable information beyond those organizations that are authorized to hold such information. The software-generated identifiers will ensure that cancer patients' data can be shared with the cancer research community without worry of disclosing patient identities or private information.

NCI Office of Data Sharing

The NCI Office of Data Sharing (ODS) was specifically created to advance data submissions and access processes to online databases. ODS also raises awareness of the Cancer Data Ecosystem through education and outreach, and has helped develop and implement the Cancer Moonshot public access and data sharing policy.

NCI Genomics Evidence Neoplasia Information Exchange (GENIE) Supplements

NCI is promoting genomic and clinical data sharing by cancer centers through supplements to those that are part of the GENIE consortium. The American Association for Cancer Research (AACR) Project GENIE (Genomics Evidence Neoplasia Information Exchange), which includes NCI-Designated Cancer Centers , is working to link genomic data with clinical outcomes from thousands of cancer patients. The program is also establishing standards for collecting and integrating clinical data from cancer patients. Through these supplements, GENIE genomic and clinical data will be shared with the GDC to further increase access to this information with researchers outside the GENIE consortium.

Moonshot APOLLO Imaging Project

NCI's The Cancer Imaging Archive (TCIA) will provide access to radiology and digitized pathology imaging data with extracted annotations and imaging features that will be linked to proteogenomic and clinical data in other CRDC repositories. These data will be generated as part of the Moonshot Applied Proteogenomics OrganizationaL Learning and Outcomes ( APOLLO) project, a collaboration between NCI, the Department of Defense, and the Department of Veterans Affairs. This project will provide a unique cross-disciplinary resource to accelerate the application of proteogenomics to patient care.

De-identification of Narrative Text Clinical Documents

The majority of patients' medical records are in a narrative text format. These clinical documents hold valuable information for cancer researchers but are not easily accessible because of the personally identifiable information (PII) that must be removed prior to sharing data with the research community. NCI is evaluating narrative text de-identification systems to select reliable tool(s) that can be used within the National Cancer Data Ecosystem and across NCI to successfully de-identify clinical documents for research use.

Cancer Data Ecosystem Projects Awarded Cancer Moonshot Funding

If you would like to reproduce some or all of this content, see Reuse of NCI Information for guidance about copyright and permissions. In the case of permitted digital reproduction, please credit the National Cancer Institute as the source and link to the original NCI product using the original product's title; e.g., "Build a National Cancer Data Ecosystem was originally published by the National Cancer Institute."

# data[].attributes.attachment_link.title
Build a National Cancer Data Ecosystem - Cancer Moonshot Recommendation

# data[].attributes.attachment_link.description
On This Page Databases and analytic tools have been an integral part of cancer research for decades. Recently these data have also become a central part of cancer care as we look to further tailor treatments using precision medicine.

# data[].attributes.headline
МИС в работе медсестер

# data[].attributes.subject
МИС в работе медсестер

# data[].attributes.attachment_link.title
Информационные системы «МЕДИАЛОГ» и «САМСОН» – информационные технологии в здравоохранении России

# data[].attributes.attachment_link.description
Из нашей статьи вы узнаете, как работают медицинские информационные системы (МИС) на примере программы «МЕДИАЛОГ», системы «САМСОН», и какой производи...

# data[].attributes.headline
квантовые вычисления в медицине

# data[].attributes.subject
квантовые вычисления в медицине

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Фото: Dan Ma & Mark Griswold

Об эксперте: руководитель проектного офиса по квантовым технологиям Госкорпорации "Росатом", глава Национальной квантовой лаборатории Руслан Юнусов

Что такое квантовые алгоритмы и зачем они нужны?

Чтобы перейти к разговору о квантовых алгоритмах, предлагаю вспомнить, что означает этот термин в классических вычислениях. Алгоритмы - это пошаговая процедура или последовательность инструкций, которая применяется для решения определенной задачи. Если классические алгоритмы - это описание команд для работы на привычных нам персональных компьютерах, то квантовые - ровно такая же база для совершения вычислений на квантовых устройствах.

Квантовый алгоритм задает последовательность операций и указывает, над какими кубитами - то есть квантовыми битами - эти операции надо совершить.

Процесс исследований и разработок в области медицины и фармацевтики долог, дорог и рискован. Путь от открытия лекарственной молекулы до разработки препарата длиною в 10-15 лет проходят не более 10% препаратов. Фармкомпании тратят около 15% своего дохода на R&D - это критично, чтобы получить конкурентное преимущество. Однако даже применение цифровых инструментов вычислительной химии или искусственного интеллекта не решает основную проблему - значительное увеличение сложности расчетов.

Квантовые компьютеры работают принципиально иначе, чем классические, и эти различия дают возможность не только решать определенные классы задач, с которыми стандартные ПК не справляются, но и проводить вычисления в сотни раз быстрее.

Например, для полного и точного моделирования молекулы пенициллина, которая состоит всего из 41 атома, классическому компьютеру потребуется 1086 бит, квантовому - всего 286 кубит.

Персонализация лекарственных средств

Объем данных, генерируемых в области наук о жизни, за последние несколько лет экспоненциально увеличился и достиг диапазона в тысячу эксабайт, поэтому вычислительной мощности классических компьютеров не хватает для обработки подобных массивов. Геномика генерирует колоссальные объемы данных: так, на хранение 1 генома человека, состоящего из 3,2 млрд пар оснований ДНК, требуется порядка 800 Мб. Квантовая геномика позволит оперировать этими массивами, чтобы решать глобальные вопросы здоровья населения.

Персонализированные лекарства и в целом персонализированная медицина - один из наиболее востребованных трендов, ведь еще Гиппократ говорил, что нужно "лечить не болезнь, а больного". У разных людей патологические процессы отличаются по своему характеру, то же можно утверждать в отношении эффектов лекарственных препаратов.

Поразительно, но любой конкретный класс противораковых препаратов неэффективен для 75% пациентов. Поэтому в борьбе с онкологическими заболеваниями важна разработка препаратов, прицельно воздействующих на конкретные типы опухолей.

Такой подход с применением квантовых алгоритмов имеет огромное преимущество перед стандартными методами химиотерапии, которые также воздействуют на здоровые ткани организма, в свою очередь способствуя возникновению новых проблем.

Изучение геномных особенностей клеток позволяет определять чувствительность к лекарствам на клеточном уровне. Например, в мире уже исследуются модели, предсказывающие эффективность противораковых лекарств на гранулированном уровне. Квантово-усовершенствованное машинное обучение может способствовать дальнейшим прорывам в этой области, также выявляя причины неэффективности отдельных лекарственных компонентов.

Диагностика заболеваний на ранней стадии

Точная и эффективная ранняя диагностика приводит к лучшим результатам и меньшим затратам на лечение. Интересным достижением в этой области может поделиться корпорация Microsoft, исследователи которой совместно с учеными из Университета Кейс Вестерн Резерв (Case Western Reserve University) в Кливленде успешно применили квантовые алгоритмы к методу медицинской визуализации - магнитно-резонансной дактилоскопии ( MRF). В то время как традиционная магнитно-резонансная томография может идентифицировать только светлые или темные области, MRF способна точно различать типы тканей, позволяя получать более подробные и интерпретируемые изображения.

Метод успешно применяется для диагностики и лечения рака груди, но исследования проводят и в других направлениях. Например, можно встретить работы по использованию гибридных квантово-механических систем по обработке изображений для классификации злокачественных и незлокачественных пигментных поражений кожи и ранней диагностики рака кожи.

Улучшенная визуализация МРТ- и КТ-снимков

Методы медицинской визуализации, такие как компьютерная, магнитно-резонансная томография и рентгеновское сканирование, стали важным диагностическим инструментом для практикующих врачей за последнее столетие. В то же время на эффективность полученных результатов влияют шум, низкое разрешение и низкая воспроизводимость.

Во многом качество изображения определяется программным обеспечением, которое проводит реконструкцию на основе данных, собранных медицинским устройством - томографом, МРТ сканером. Использование квантовых алгоритмов приводит к ускорению диагностики, а также к существенному улучшению качества полученных изображений. Работы в этом направлении ведутся, например, в MIT.

Разработка препаратов на основе антител

Препараты на основе антител - одно из наиболее весомых достижений в фармакологии за последние два десятилетия. Рынок крупных белков в форме терапевтических антител, созданный 30-40 лет назад благодаря развитию новых экспериментальных методов, составляет около $200 млрд. До недавнего времени не существовало эффективных методов расчета систем терапевтических препаратов из антител, однако успех стал возможен за счет развития компьютерного моделирования и проектирования молекулярных структур.

Пептидные терапевтические средства применяются для лечения широкого спектра заболеваний, но их изучение затрудняет большое количество вариаций пептидов. Используя квантовые вычисления, можно исследовать терапевтическое пространство и разработать библиотеки пептидов, перспективных для создания лекарственных препаратов.

Ускоренное тестирование новых лекарств

Сегодня все разрабатываемые препараты сначала тестируются in silico, то есть виртуально. Инструменты виртуального скрининга при изучении больших библиотек соединений, как правило, обходятся дешевле и быстрее, чем тестирование в лаборатории. Но польза виртуальных инструментов зависит от их способности точно моделировать результат, особенно для сложных молекул. Квантовые вычисления способны улучшить виртуальный скрининг не только ускоряя обработку огромных виртуальных библиотек, но и с высокой точностью моделируя взаимодействие лекарств-мишеней - молекул, реагирующих на активное вещество. В перспективе это позволит открывать новые лекарства, опираясь исключительно на виртуальные тестирования.

Крупнейшая биотехнологическая компания Biogen работает над пилотным проектом со стартапом 1Qbit, цель которого - ускорить открытие новых лекарственных препаратов от рассеянного склероза, болезней Альцгеймера и Паркинсона.

Где технологии уже внедрены?

Предлагаю сначала рассмотреть кейсы, представленные на международном рынке:

Исследовательский проект, финансируемый Европейским союзом, macQsimal решил проблему громоздкого оборудования для проведения МРТ, заменив классические инструменты своего рода шлемом с сотнями датчиков. Специалисты провели измерения в различных точках черепа, резко уменьшив размер оборудования. Это позволило обнаруживать заболевания в мозге человека в несколько раз быстрее с гораздо более высокой точностью. Исследователи предсказывают коммерциализацию технологии в течение трех-пяти лет.

Интересен подход к улучшению МРТ диагностики, развиваемый проектом программы Европейского союза Quantum Flagship - MetaboliQs. Использование нового типа квантовых сенсоров в МРТ позволяет упростить процесс сканирования, применив недорогой и высокопроизводительный алмазный поляризатор. По словам разработчиков, он может использоваться с любым МРТ-сканером благодаря работе при комнатной температуре. Метод, разработанный MetaboliQs, в 40 раз быстрее и в 4 раза дешевле существующих аналогов.

Cоздание сканов для быстрой и точной диагностики - чрезвычайно сложная вычислительная задача. Ученые из Case Western Reserve подобрали ключ к ее решению, используя квантово-вдохновленные алгоритмы, разработанные командой Microsoft. Теперь сканирование проходит в три раза быстрее и на 30% точнее. В обозримом будущем это позволит врачам не только обнаруживать рак на более ранних стадиях, используя для диагностики снимки вместо инвазивных процедур, но и определять эффективность препарата для химиотерапии конкретного пациента.

В 2020 году ProteinQure объявил о сотрудничестве с биофармацевтической корпорацией AstraZeneca с целью создания терапевтических библиотек для ускорения исследований и разработки пептидных терапевтических средств. ProteinQure будет использовать опыт в вычислительных методах, а AstraZeneca проведет экспериментальную проверку перспективных кандидатов. Возможно, такой комбинированный подход станет одной из наиболее успешных интеграций квантовых вычислений в реальные фармацевтические разработки.

Над чем работают квантовые медицинские стартапы?

Сингапурский стартап Entropica Labs разрабатывает инструменты для геномного анализа и биоинформатики, чтобы ускорить развитие персонализированной медицины. Entropica работает над программным обеспечением для определения перехода вариаций ДНК в различные фенотипические проявления - побочные реакции на лекарства или сопутствующие заболевания.

Стартап успешно применяет квантовые алгоритмы и машинное обучение для идентификации лекарственно-подобных молекул из 1,5 триллиона химических структур. Работа FAR Biotech в основном направлена на лечение онкологических заболеваний, нейродегенерации и инфекционных заболеваний.

Программная платформа для проектирования белков на основе машинного обучения и квантовых вычислений. Menten считается первой компанией, создавшей пептид с помощью квантового компьютера. Технология применима для создания новых терапевтических средств с высокой точностью на основе пептидов, малых белков и антител. В марте 2020 года Menten совместно с компанией-разработчиком квантовых компьютеров D-Wave также запустил программу по разработке пептида, способного инактивировать вирус COVID-19.

Что происходит в России?

В России таких кейсов пока немного, однако именно с медицинским направлением связан один из стартапов Российского квантового центра. Проект посвящен созданию сверхчувствительных квантовых сенсоров - магнитометров - для решения медицинских задач. Исследователям уже удалось с высокой точностью и, что не менее важно, неинвазивно задетектировать активность головного мозга с помощью сенсора. В перспективе это упростит решение задач в диагностике многих заболеваний мозга: например, при выявлении эпилепсии - спонтанного возбуждения зон коры головного мозга, которое достаточно сложно диагностировать.

В 2021 году проект Российского квантового центра QBoard совместно с медико-генетическим центром Genotek ускорили сборку генома с помощью квантовых вычислений. Полученные данные могут применяться для обнаружения онкоклеток и при разработке персонализированной медицины. Также в 2021 году на базе МГУ запустилась научно-образовательная школа " Фотонные и квантовые технологии. Цифровая медицина ". Исследователи планируют работать над созданием квантовых сенсоров и нанооптики, системами хранения, обработки и передачи информации в области цифровой и радиационной медицины.

# data[].attributes.attachment_link.title
Таблетка от смерти: как квантовые алгоритмы меняют медицину | РБК Тренды

# data[].attributes.attachment_link.description
Фото: Dan Ma & Mark Griswold Об эксперте: руководитель проектного офиса по квантовым технологиям Госкорпорации "Росатом", глава Национальной квантовой лаборатории Руслан Юнусов Чтобы перейти к разговору о квантовых алгоритмах, предлагаю вспомнить, что означает этот термин в классических вычислениях. Алгоритмы - это пошаговая процедура или последовательность инструкций, которая применяется для решения определенной задачи.

# data[].attributes.headline
ВР в работе медсестер

# data[].attributes.subject
ВР в работе медсестер

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
4 Help VR - First Aid Training in Virtual Reality

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Saving lives may be stressful, but 4 Help VR adds confidence through experience and a specially selected training script, increases triggers and reflects the real situation from the real world. You come from a training with confidence and practical skills.

# data[].attributes.attachment_link.title
4 Help VR - Innovation in First Aid training in VR

# data[].attributes.attachment_link.description
Saving lives may be stressful, but 4 Help VR adds confidence through experience and a specially selected training script, increases triggers and reflects the real situation from the real world. You come from a training with confidence and practical skills.

# data[].attributes.headline
облачные технологии в работе медперсонала

# data[].attributes.subject
облачные технологии в работе медперсонала

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Сектор медицинских услуг постепенно, но довольно быстро адаптирует технологии облачных вычислений под свою сферу. Происходит это потому, что современная мировая медицина, придерживаясь главной цели - ориентированности на пациента - формулирует ключевое требование для повышения качества медицинских услуг и улучшения клинических результатов (а значит, для улучшения качества жизни конкретного человека и её продлению): быстрый доступ к информации о пациенте вне зависимости от местонахождения его и медика. Сегодня для удовлетворения этого требования только облачные технологии имеют ощутимый потенциал.

Например, справляться со злободневным коронавирусом 2019-nCoV помогает оперативность предоставляемой Китаем информации о случаях заболеваний и результатах исследований, которая не в последнюю очередь стала возможной благодаря современным информационным технологиям, в том числе облачным. Сравните: для подтверждения эпидемии (а значит, получения и анализа данных о состоянии здоровья людей, изучения вируса в течение какого-то времени) атипичной пневмонии, вызванной коронавирусом SARS, Китаю в 2002 году потребовалось около восьми месяцев! В этот раз официальная информация была получена Всемирной организацией здравоохранения моментально - через семь дней. "Мы с удовлетворением отмечаем серьезное отношение Китая к этой вспышке... в том числе предоставление данных и результатов генетического секвенирования вируса" - заявил генеральный директор ВОЗ Тедрос Адханом Гебрейесус на встрече с председателем КНР Си Цзиньпином. Посмотрим какой потенциал есть у "облаков" в медицине и почему.

Проблемы медицинских данных

Большие объёмы данных, с которыми всегда работала медицина, в наше время превращаются просто в огромные. Сюда относятся не только истории болезней, но и совокупность обобщённых клинических и исследовательских данных в разных областях медицины, и новые медицинские знания, которые расширяются в геометрической прогрессии: время их удвоения было приблизительно 50 лет назад в 1950 году; оно ускорилось до 7 лет в 1980 году; 3,5 года было в 2010 году и в 2020 году прогнозируется удвоение в течение 73 дней (согласно исследованию 2011 года по операциям Клинической и климатологической ассоциации Америки).

Вот лишь некоторые причины глобального прироста данных:

Развитие науки и, как следствие, увеличение объёмов и упрощение способов публикации новых научных материалов.

Мобильность пациентов и новые мобильные способы сбора данных (мобильные устройства для диагностики и мониторинга как новые источники статистических данных).

Увеличение продолжительности жизни и, как следствие, увеличение количества "стареющих пациентов".

Увеличение количества молодых пациентов, которых привлекает современная мировая пропаганда здорового образа жизни и превентивная медицина (раньше молодые ходили к врачам только, когда реально заболевали).

▍Доступность

Раньше клиницисты прибегали к использованию нескольких источников информации - от стандартных поисковых систем, где содержание может быть ненадёжным, до печатных журналов и книг в медицинской библиотеке, на поиск и чтение которых требовалось время. Что касается историй болезней и результатов анализов пациентов государственных и частных клиник и больниц, то все мы знаем, что до сих пор в каждом таком медучреждении заводится своя физическая карта больного, куда врачи вручную вносят информацию и вклеивают листики с результатами исследований. Не перевелись и бумажные архивы. А та часть информации о пациенте, которая заносится в цифровом виде, хранится на локальных серверах внутри медицинского предприятия. В связи с чем доступ к этой информации возможен только локально (плюс высокие затраты на внедрение, поддержку и обслуживание такой "коробочной" системы).

Как применение облачных технологий изменяет сферу здравоохранения к лучшему

Обмен информацией между медицинскими специалистами в отношении пациента становится более оперативным. Все данные о больном заносятся в его электронную медицинскую карту, которая хранится на удалённом сервере в облаке: история болезни; точные даты и характер травм, манифестов заболеваний и вакцинаций (а не путаница со слов пациента, которая появляется с годами, - что крайне важно для диагностики, прогнозов лечения, предсказывания рисков заболеваний для потомков); различные снимки (рентгенологические, КТ, МРТ, фотографии и т.д.); результаты анализов; кардиограммы; сведения о лекарствах; видеозаписи оперативных вмешательств и любая другая клиническая и административная информация. Доступ к этим персональным, защищённым данным получают авторизованные медики в разных клиниках. Это позволяет оптимизировать рабочий процесс клинициста, ставить более точные и быстрые диагнозы, планировать более правильное и, что важно, своевременное лечение.

Становится возможен моментальный обмен информацией между различными организациями здравоохранения. Это взаимодействие и исследовательских лабораторий, и фармацевтических компаний с различными медучреждениями (наличие препаратов), и стационаров с поликлиниками.

Появляется точечная (персонализированная) превентивная медицина. В частности с помощью технологий искусственного интеллекта, которые невозможно использовать в большинстве медучреждений по причине ресурсоёмкости их вычислительных требований, а в облаке - возможно.

Автоматизация лечебного процесса сокращает временные затраты на него. Электронные медицинские карты и больничные, электронная очередь и удалённое получение результатов анализов, электронная система соцстрахования и медицинский архив, электронная стоматология и лаборатория - всё это позволяет избавить медицинских работников от бумажной и другой рутины, чтобы они могли посвящать максимум рабочего времени непосредственно проблеме пациента.

Есть возможность сильно экономить на инфраструктуре, вплоть до полного отсутствия вложений в неё. Предлагаемые провайдерами облачных сервисов модели "инфраструктура как услуга" (IaaS) и "ПО как услуга" (SaaS) позволяют заменить дорогостоящую покупку ПО и огромные вложения в инфраструктуру медучреждения на аренду этих моделей и доступ к ним через интернет. Плюс оплачиваются только те ресурсы сервера, которые организация использует фактически, а при необходимости может увеличить мощности или объёмы хранилища. Использование облачных технологий в купе с технической поддержкой провайдера облачных сервисов позволяет медпредприятиям существенно экономить на расходах на ИТ-персонал, так как необходимость в обслуживании собственной инфраструктуры по хранению данных отсутствует.

Безопасность выходит на новый уровень. Отказоустойчивость, восстановление данных, конфиденциальность стали возможны благодаря различным технологиям (резервное копирование, сквозное шифрование, аварийное восстановление и др.), которые при традиционном подходе требуют огромных затрат (включая затраты на исправление ошибок некомпетентных в данной ИТ-области сотрудников) или вовсе невозможны, а при аренде облачных мощностей входят в пакет услуг от провайдера (где вопросами безопасности занимаются профессионалы, гарантирующие определённый, довольно высокий уровень безопасности).

Становится возможным получение качественных медицинских консультаций, не выходя из дома: телемедицина. Удалённые консультации на основе хранимых в облаке электронных данных пациента появляются уже сейчас. Ожидается, что с развитием внедрения облачных вычислений в здравоохранение телеконсультации станут будущим медицинской отрасли. Рынок телемедицины значительно вырос за последние годы. По состоянию на 2015 год мировой рынок телемедицины оценивался в 18 млрд $, ожидается, что к 2021 году его стоимость будет оцениваться более чем в 41 млрд $. Множество факторов способствовали росту рынка, включая увеличение стоимости традиционных медицинских услуг, финансирование телемедицины и увеличение числа пользователей цифрового здравоохранения. Телемедицина особенно актуальна для людей с ограниченными возможностями, плюс она существенно снижает нагрузку на медицинские центры и поликлиники. При этом, "живого" врача никто не отменяет: например, приложения наподобие британского облачного сервиса Ada, работающее на основе ИИ (о котором ниже), способно расспросить пациента о его жалобах, проанализировать результаты анализов и дать рекомендации (в том числе о том, какого специалиста, когда и с какими вопросами стоит посетить).

Объем мирового рынка телемедицины с 2015 по 2021 год (в млрд $)

Срочные совместные медицинские решения становятся реальностью. Большим прорывом в оперативной хирургии стала видео-конфренцсвязь в реальном времени с использованием мобильных приложений. Сложно переоценить возможность консилиума сильных врачей в экстренной ситуации во время операции, находящихся в разных концах света. Как и сложно представить бесперебойный консилиум без ресурсов облачных технологий.

Аналитика становится точнее. Возможность объединять электронные карты и архивы с данными о пациентах с облачными аналитическими системами позволяет увеличить количество и повысить качество проводимых исследований. Особенно это насущно в различных медико-биологических отраслях, в частности в области генетических исследований, которые всегда было сложно проводить именно из-за невозможности собрать полную и точную картину жизненного анамнеза больного и его родственников.

Появляются новые подходы к диагностике. Развивающиеся технологии искусственного интеллекта способны диагностировать заболевания, собрав и систематизировав не только разрозненные данные истории болезни пациента, но и сопоставив эту информацию с огромными объёмами научных работ, сделав выводы за очень короткое время. Так, система IBM Watson Health проанализировала данные о пациенте и около 20 млн научных работ из разных источников по онкологии и поставила точный диагноз больному за 10 минут, предложив возможные варианты лечения, ранжированные по уровню достоверности и подтверждённые клиническими данными. Почитать о системе можно здесь, здесь и здесь. Аналогично работает DeepMind Health от Google. Здесь читайте о том, как ИИ помогает клиницистам, в частности радиологам, которые сталкиваются с проблемой правильного чтения рентгенологических снимков, приводящая к неверным диагнозам и, соответственно несвоевременному лечению или его отсутствию. А это - ИИ, выполняющий визуализацию снимков для пульмонологов. Сюда же относится и мониторинг пациентов: например, американская система на основе ИИ Sense.ly наблюдает за состоянием выздоравливающих после сложного лечения пациентов (или хронических больных), собирает информацию, которую потом передаёт лечащему врачу, даёт некоторые рекомендации, напоминает о приёме лекарств и необходимости выполнить нужную процедуру. Использовать ИИ в такого уровня диагностике и мониторинге заболеваний стало возможно на основе мощностей облачных вычислений.

Развивается интернет вещей, появляются умные медицинские гаджеты. Их используют не только сами пользователи (для себя), но и врачи, получая информацию о состоянии здоровья своих пациентов с мобильных приспособлений с помощью облачных технологий.

Возможности медицинских онлайн-платформ

▍Зарубежный опыт

Одна из первых платформ клинических данных медпредприятий США являлась платформой предприятия здравоохранения, предназначенной для извлечения и отображения информации о пациентах из многих источников, включая отсканированные документы (кардиограммы, КТ и т.д.) и различные процедуры медицинской визуализации, результаты лабораторных исследований, отчеты об операциях, а также демография пациента и контактная информация. Это была разработка компании Microsoft с названием Microsoft Amalga Unified Intelligence System. Первоначально платформа была разработана как Azyxxi врачами и исследователями в отделении неотложной помощи Вашингтонского больничного центра в 1996 году. По состоянию на февраль 2013 года Microsoft Amalga была частью ряда продуктов, связанных со здоровьем, которые были объединены в совместное предприятие с GE Healthcare под названием Caradigm. В начале 2016 года Microsoft продала свою долю в Caradigm GE.

Амальга применялась, чтобы связать воедино множество несвязанных между собой медицинских систем, использующих широкий спектр типов данных, чтобы обеспечить немедленный, обновленный составной портрет истории болезни пациента. Все компоненты Amalga были интегрированы с использованием ПО, которое позволяет создавать стандартные подходы и инструменты для взаимодействия со многими программными и аппаратными системами, установленными в больницах. Врач, использующий Амальгу, мог в течение нескольких секунд получить прошлые и настоящие данные о состоянии больниц, списки лекарств и аллергий, лабораторные исследования и обзор соответствующих рентгеновских снимков, КТ-сканов и других изображений, организованных в одном настраиваемом формате, чтобы выделить наиболее важную информацию для этого пациента.

Microsoft Amalga Unified Intelligence System

Сегодня компания Caradigm USA LLC занимается аналитикой здоровья населения: предлагает управление состоянием здоровья населения, включая контроль данных, координацию и управление уходом за пациентами, оздоровительные услуги и услуги по привлечению пациентов по всему миру. Компания использует платформу клинических данных Inspirata, которая является следующим поколением Caradigm Intelligence Platform (ранее известной как Microsoft Amalga Health Information System). Платформа клинических данных дополняет существующие активы данных, включая клинические архивы и системы электронных медицинских карт. В систему внедрена сложная среда приёма и обработки неструктурированных данных и клинических документов, изображений и данных геномики.

▍Российский опыт

На рынке России всё больше появляется облачных медицинских систем и онлайн-сервисов. Одни представляют собой платформы, берущие на себя все административные функции частных клиник, другие автоматизируют работу в медицинских лабораториях, третьи обеспечивают электронное информационное взаимодействие медицинских учреждений с государственными структурами и страховыми компаниями. Приведём несколько примеров.

Medesk - платформа автоматизации клиники: онлайн-запись к врачам, автоматизация регистратуры и рабочего места врача, электронные карты, дистанционная диагностика, управленческая отчётность, касса и финансы, складской учёт.

CMD Экспресс - система Центра молекулярной диагностики, позволяющая пациентам в два клика проверять готовность анализов и получать результаты лабораторных исследований в любое время суток и из любой точки мира.

Электронная медицина - компания, разрабатывающая ПО для медицинских организаций, аптек, ТФОМС, СМО: Экономико-статистический учет поликлиник, стационаров, интеграция радиологических и лабораторных систем с федеральными сервисами, электронная регистратура, учёт лекарственных средств, лаборатория, электронные медкарты ( http://электронная-медицина.рф/solutions).

Smart Медицина - система автоматизации коммерческих ЛПУ любого профиля за исключением стационаров: клиники общего профиля; стоматологические кабинеты, для которых есть специализированные интерфейсы и отдельные АРМы; отделения скорой медицинской помощи с фиксацией вызовов и регистрацией различных параметров и ведением графиков.

Облачные технологии - компания, специализирующаяся на разработке и установке комплексных информационных систем для учреждений здравоохранения. Предлагают технологическую платформу ИБИС для ускоренной разработки приложений для медицины.

Клиника онлайн - программа управления частной клиникой на основе облачных технологий: онлайн-регистратура, IP-телефония, клиентская база, учёт материалов, контроль финансов, дневники приёма, планирование лечения, контроль сотрудников.

Заключение

Цифровое здравоохранение использует новейшие информационные и коммуникационные технологии для разработки и поддержки более быстрой, более эффективной и экономичной медицинской практики. Эта технологическая трансформация здравоохранения стала мировой тенденцией. Основные задачи здесь: повышение доступности, комфорта и качества медицинского обслуживания людей по всему миру; своевременная, точная диагностика; глубокая медицинская аналитика; избавление медиков от рутины. Решить эти задачи с помощью высоких технологий сейчас возможно только с использованием выделения серьёзный вычислительных мощностей и технической поддержки ИТ-специалистов, которые стали доступны организациям любого масштаба и направления медицины только благодаря облачным сервисам.

Будем рады, если статья оказалась полезной. Если у вас есть положительный опыт использования цифрового здравоохранения - делитесь им в комментариях. Отрицательным опытом тоже делитесь, ведь стоит говорить о том, что надо улучшить в этой области.

# data[].attributes.attachment_link.title
Глобальная информатика в здравоохранении: облачные технологии

# data[].attributes.attachment_link.description
Сектор медицинских услуг постепенно, но довольно быстро адаптирует технологии облачных вычислений под свою сферу. Происходит это потому, что современная мировая медицина, придерживаясь главной цели - ориентированности на пациента - формулирует ключевое требование для повышения качества медицинских услуг и улучшения клинических результатов (а значит, для улучшения качества жизни конкретного человека и её продлению): быстрый доступ к информации о пациенте вне зависимости от местонахождения его и медика.

# data[].attributes.headline
8 сквозных технологий для медсестер

# data[].attributes.subject
8 сквозных технологий для медсестер

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Быть медсестрой - это очень тяжелая, требовательная, но по-настоящему благородная работа с возможностью прикоснуться к жизни многих людей. Особенно это стало понятно во время пандемии КОВИД-19. Когда весь мир охвачен страхом и неуверенностью, а многие люди находятся в самоизоляции, медсестры активно помогают пациентам и врачам. Так как профессия медсестры требует главного, того, что делает нас людьми - внимания, сочувствия и заботы - она никогда не будет заменена технологией.

Однако технологические новшества могут избавить медсестер от бремени многих монотонных и повторяющихся задач, особенно в условиях пандемии, когда время играет существенную роль. В ближайшем будущем эти инструменты могут стать обычным явлением в повседневной жизни медсестер. В данном обзоре мы рассмотрим несколько из таких технологий.

1. Роботы, выполняющие монотонные задачи

Распределение лекарств, дезинфекция, перенос медицинских приборов из пункта А в пункт В, подъем прикованных к постели пациентов, навигация и приветствие пациентов и их родственников в больнице - все это задачи, которые могли бы выполнять роботы.

Уже работающий робот TUG компании Aethon и роботизированная систем Simeks Relay облегчают транспортировку медицинских приборов, лекарств, еды для пациентов, лабораторных образцов, постельного белья или чувствительных материалов в больнице. Они могут перевозить тележки или контейнеры, и работать при этом круглосуточно. Оба варианта могут позволить медсестрам проводить больше времени со своими пациентами вместо того, чтобы бегать вверх и вниз по этажам здания.

Другой робот, Moxie, созданный компанией Diligent Robotics, уже выполняет повторяющиеся задания вместо медсестер в нескольких больницах Техаса (США). Имея руку, которой можно дотянуться до любого места, захват для удержания предметов и передвижную платформу для перемещения, Moxi может выполнять свои обязанности, в том числе и самостоятельно, без необходимости спрашивать у персонала. Это позволяет освободить медсестер от выполнения задач, не связанных с обращением к пациенту, на которые, как показывают исследования, в противном случае они тратят до 30% времени своей смены.

Робот Xenex LightStrike для дезинфицирует палату пациента за 10 минут, а хирургический кабинет - за 20 минут. Его эффективность была доказана в более чем 40 рецензируемых исследованиях. Компания поставляет больницам эти устройства вместе с протоколами дезинфекции, такими как, например, правила использование роботов вблизи отделения неотложной помощи. Xenex говорит, что сейчас в больницах уже работают тысячи таких роботов, и компания наращивает производство в США.

Помимо роботов, поддерживающих медсестер в обычных задачах, есть несколько инноваций, которые помогают им справляться с пациентами в более сложных ситуациях. Некоторые компаньоны-роботы, такие как Jibo, Pepper, Paro, Dinsow и Buddy могут составить компанию людям, чувствующим себя одиноко, или помочь в лечении психических расстройств. Paro имеет форму детеныша тюленя, и это милое и приятное "существо", которое может помочь снять стресс и облегчить грусть и одиночество. У него есть пять видов сенсоров, которые он использует для восприятия окружающей среды - это тактильные и световые датчики, микрофон, сенсоры температуры и положения. Датчик положения, например, предупреждает PARO о том, что его держат в руках. Pepper - это гуманоидный "социальный робот", который уже даже "работает" в качестве секретаря в бельгийской и чешской больницах.

2. Удаленные коммуникации с изолированными людьми

Пандемия придала новый импульс развитию телемедицины. Это эффективный инструмент, позволяющий сократить количество ненужных посещений больниц, снизить риск перекрестных инфекций и продолжать оказывать клиническую помощь. Используя одну и ту же технологию, сегодня телемедицинская сестринская помощь применяется как в чрезвычайных, так и в обычных ситуациях.

В первом случае медсестры, где бы они не находились, могут участвовать в удаленной сортировке пациентов. Кроме того, медсестры могут удаленно следить за уровнем кислорода, сердечным ритмом, дыханием, уровнем сахара в крови и многим другим. В несрочных ситуациях, например, медсестры могут получить показания артериального давления или уровня сахара у своих пациентов. Они также могут проинструктировать подопечных пациентов о том, как перевязать рану или лечить незначительный ожог.

Сегодня подобные телемедицинские услуги становятся все более обычным делом.

Телекоммуникации используются не только для оказания медицинской помощи, но и для обучения медсестер. Сегодня некоторые дистанционные программы обучения расширяют доступ к сельским и отдаленным клиническим учреждениям, которые ранее никак не ассоциировались с учебным заведением.

3. Забор крови для анализа с помощью технологии

Процесс забора крови часто является болезненной процедурой как для пациентов, так и для медсестер. Известно, что пациенты обычно не любят иглы, но и медсестра часто вынуждена терпеть долгие попытки найти подходящую вену. Это добавляет пациенту неудобства, и здесь роботы и сканеры вен могут помочь ускорить процедуру.

Veebot, первый робот-флеботомист, использует комбинацию инфракрасного света и технологии анализа изображений для определения подходящей вены, а затем применяет ультразвук, чтобы увидеть, достаточен ли выбранный кровеносный сосуд для забора крови. Несмотря на то, что он еще находится в разработке, он может правильно определить лучшую вену с точностью около 83% - это сравнимо с показателями опытного специалиста. Это означает меньше места для болезненных ошибок и меньше времени, затрачиваемого на процедуру.

Другой подход к взятию крови заключается в использовании технологии дополненной реальности. Она включает в себя технологию подсветки периферических вен для улучшения успеха забора крови с первого укола. Уже разработаны такие устройства, как AccuVein и VeinViewer, которые используют такой подход. Например, система AccuVein была использована уже на более чем 10 миллионах пациентов и обеспечивает обнаружение подходящих кровеносных сосудов в 3,5 раза быстрее.

4. 3D-печать

Шины для поврежденных пальцев, модели органов, персонализированные протезы, даже биоматериалы, продукты питания и, в будущем, органы - все это те вещи, которые мы уже можем распечатать на 3D-принтере. Некоторые из этих нововведений, безусловно, могут улучшить работу медсестер.

Например, медсестры, перед которыми стоит задача описания медицинских процедур пациентам, могут использовать детальные модели, изготовленные при помощи 3D-принтера.

Другой способ использования технологии - кормление пациентов, находящихся на определенных диетах. Проект Foodini от компании Natural Machines сотрудничает с медицинскими учреждениями для печати привлекательных продуктов питания для онкологических больных или тех, кто находится на ограниченных диетах. Другая компания, Biozoon, печатает привлекательные с виду продукты питания для пожилых людей, которым необходимо питаться чистыми блюдами.

5. Портативная диагностика для упрощения доступа к медицинским услугам

Появление портативных диагностических устройств облегчает и ускоряет работу медсестер с пациентом. Измерение параметров здоровья и жизненных показателей сократится до нескольких минут, а массивные, негабаритные аппараты для УЗИ, ЭКГ или лабораторных исследований останутся в прошлом.

Фактически, теперь можно в буквальном смысле слова упаковать в портфель все необходимые диагностические инструменты. Большинство из них могут загружать показания в режиме онлайн, чтобы поделиться ими с врачом для дальнейшей оценки. Такие портативные инструменты значительно улучшают доступ к медицинской помощи в отдаленных регионах и медицинских учреждениях, испытывающих нехватку специалистов. В таких случаях медсестры сами могут снимать показания и удаленно делиться ими с врачами для более глубокого анализа.

Например, медсестра может проследить с помощью Viatom CheckMe Pro за жизненными показателями пациента с положительным анализом на КОВИД-19 и прослушать легочные звуки с помощью Eko Core. Первое устройство включает в себя ЭКГ-монитор, который позволяет измерять частоту сердечного ритма, продолжительность комплекса QRS, изменения сегмента ST, проводить анализ ритма, а также пульсоксиметр, трекер активности человека, термометр и систему мониторинга сна. Checkme Pro может работать в двух режимах: домашнем и больничном, причем в первом из них пациент может проводить ежедневный контроль состояния своего здоровья, чтобы регулярно контролировать определенные показатели, например, ЭКГ или SpO2.

Данные, полученные при помощи этих устройств, могут быть отправлены врачу для удаленного наблюдения за состоянием пациента и рекомендации госпитализации в случае подозрительных показаний.

Портативные ультразвуковые устройства, такие как Philips Lumify и Clarius, могут оказать дополнительную помощь медсестрам в выполнении определенных критических задач. Медсестры, обученные работе с такими устройствами, могут, например, точно рассчитать количество жидкости в плевральных полостях легких. Это позволяет им более точно дозировать мочегонные препараты для предотвращения опасного скопления жидкости у этих пациентов.

6. Искусственный интеллект, который оценивает риски и устраняет усталость

Искусственный интеллект обладает потенциалом для оптимизации процессов в больницах и даже устранения проблемы усталости, связанной с нахождением в состоянии постоянного напряжения. Повышая эффективность работы, такая технология принесет огромную пользу медсестрам.

Ученые из университета Дьюка (США) разработали алгоритм Sepsis Watch, который помогает оценить риск развития сепсиса у пациента. Он автоматически предупреждает команду быстрого реагирования в больнице в случае регистрации высокого риска у пациента и помогает медикам в течение первых 3 часов оказания помощи. Это очень важно для предотвращения осложнений.

Усталость от сигналов тревоги относится к случаю, когда лица, ухаживающие за больным, теряют чувствительность к тревожным сигналам от множества устройств, излучающих какофонию звуковых сигналов в течение всего дня в клинической обстановке. В медицинских учреждениях ежедневно подается до 187 сигналов тревоги на одну койку, из которых от 72% до 99% - ложные. Эти ложные сигналы усиливают усталость от сигналов тревоги, что, в свою очередь, может привести к тому, что медсестры и врачи могут проигнорировать те сигналы тревоги, которые действительно нуждаются в быстром реагировании. Система на базе искусственного интеллекта может сократить количество ложных сигналов тревоги и таким образом снизить уровень усталости. В исследовании, проведенном в 2019 году, международная группа ученых показала, что их система на основе технологии искусственного интеллекта помогает сократить количество уведомлений, получаемых медсестрами и врачами, на 99,3%. При наличии такой системы медсестры могут получать уведомления о случаях, действительно требующих внимания, и сосредотачиваться на них.

7. Виртуальная реальность для повышения уровня образования

Сегодня медсестры, работающие в сфере ухода за больными, могли бы получить пользу от технологий виртуальной реальности (virtual reality, VR).

Виртуальные симуляции могли бы использоваться при обучении медсестер. Опрос, проведенный компанией Wolters Kluwer, показал, что в развитых странах 65% образовательных программ по уходу за больными уже используют виртуальные симуляции.

Такая методика обеспечивает готовность медсестер к практике и улучшает процесс обучения. Например, университет Роберта Морриса (США) разработал VR-игру, позволяющую будущим медсестрам практиковаться во введении мочевого катетера. Студенты, прошедшие обучение с помощью VR-технологии, показали такой же процент успешного выполнения процедуры, что и студенты, которые практиковались на манекенах.

В другом учебном заведении, университете Невады в Рино, студенты-медсестры используют VR-гарнитуры для визуализации врачей и медсестер в сценариях с медицинскими осложнениями. Это сцены, которые они не всегда могут наблюдать во время обучения.

8. Технологии для администрирования лекарственных препаратов

Организация использования лекарств и контроля за их применением может получить импульс от новых технологий, таких как чат-боты и роботы-компаньоны.

Чатботы уже являются неотъемлемой частью системы здравоохранения. Во время пандемии КОВИД-19 было запущено несколько специальных чатботов для дистанционной оценки состояния пациентов, но эти чатботы могут еще больше облегчить нагрузку на медсестер, выполняя некоторые из их задач. Например, чатбот Florence является электронной "персональной медсестрой", которая может напоминать пациентам о необходимости принимать свои таблетки, что может быть удобной функцией для пожилых пациентов.

Вместо виртуального чата компания Catalia Health разработала реального робота Mabu для контроля использования лекарств, который не только напоминает пациентам о том, что они должны в определенное время проглотить свои лекарства, но и предоставляет медикам соответствующий отчет.
Обзор подготовлен с использованием материалов Time, Clinical Simulation in Nursing, The Medical Futurist, Maryville University, American Nurse.

# data[].attributes.attachment_link.title
8 цифровых технологий, изменяющих возможности медсестры

# data[].attributes.attachment_link.description
Быть медсестрой - это очень тяжелая, требовательная, но по-настоящему благородная работа с возможностью прикоснуться к жизни многих людей. Особенно это стало понятно во время пандемии КОВИД-19. Когда весь мир охвачен страхом и неуверенностью, а многие люди находятся в самоизоляции, медсестры активно помогают пациентам и врачам.

# data[].attributes.body
https://www.tibl-journal.com/jour/article/view/1164/1166

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Полноэкранный режим

Для цитирования:

Морозов С.П., Владзимирский А.В., Ледихова Н.В., Соколина И.А., Кульберг Н.С., Гомболевский В.А. ОЦЕНКА ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ТОЧНОСТИ СИСТЕМЫ СКРИНИНГА ТУБЕРКУЛЕЗА ЛЕГКИХ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Туберкулез и болезни легких. 2018;96(8):42-49. https://doi.org/10.21292/2075-1230-2018-96-8-42-49

For citation:

Morozov S.P., Vladzimirskiy A.V., Ledikhova N.V., Sokolina I.A., Kulberg N.S., Gombolevskiy V.A. EVALUATION OF DIAGNOSTIC ACCURACY OF THE SYSTEM FOR PULMONARY TUBERCULOSIS SCREENING BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. Tuberculosis and Lung Diseases. 2018;96(8):42-49. (In Russ.) https://doi.org/10.21292/2075-1230-2018-96-8-42-49

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
туберкулез легких; скрининг; искусственный интеллект; сверточные нейронные сети

# data[].attributes.attachment_link.title
ОЦЕНКА ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ТОЧНОСТИ СИСТЕМЫ СКРИНИНГА ТУБЕРКУЛЕЗА ЛЕГКИХ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА | Морозов | Туберкулез и болезни легких

# data[].attributes.attachment_link.description
Полноэкранный режим Для цитирования: Морозов С.П., Владзимирский А.В., Ледихова Н.В., Соколина И.А., Кульберг Н.С., Гомболевский В.А. ОЦЕНКА ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ ТОЧНОСТИ СИСТЕМЫ СКРИНИНГА ТУБЕРКУЛЕЗА ЛЕГКИХ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Туберкулез и болезни легких. 2018;96(8):42-49. https://doi.org/10.21292/2075-1230-2018-96-8-42-49 For citation: Morozov S.P., Vladzimirskiy A.V., Ledikhova N.V., Sokolina I.A., Kulberg N.S., Gombolevskiy V.A.

# data[].attributes.headline
ИИ в образовании софт скилс 

# data[].attributes.subject
ИИ в образовании софт скилс 

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Методист. 8 лет в корпоративном образовании в качестве бизнес-тренера и методиста. Одинаково любит обучать софт-скиллам и хард-скиллам. Верит в то, что образование помогает людям быстрее достигать своих целей.

Когда речь заходит об искусственном интеллекте в образовании, фантастические сценарии будущего зачастую отвлекают от реальных возможностей, которые доступны уже сейчас. Каково же истинное положение дел?

В июне "СберУниверситет" организовал семинар "AI в обучении: на что способны технологии уже сейчас?", чтобы найти золотую середину между реальностью и фантастикой. На мероприятии собрались эксперты из "СберУниверситета", НИУ ВШЭ и Университета 2035.

Вот что они обсудили:

Андрей Комиссаров, директор направления "Развитие человека на основе данных" Университета 2035, и Андрей Петровский, исполнительный директор по исследованию данных в Лаборатории по искусственному интеллекту "Сбера", рассказали о трёх основных типах искусственного интеллекта, которые реально применяются в обучении:

Ансамбли алгоритмов, в основе которых лежат логики разной степени сложности. Именно такой ИИ отвечает за построение индивидуальных траекторий обучения или анализ эффективности плана урока.

Предобученные нейросети , которые создают для решения одной конкретной задачи и обучают их на большом объёме данных. Такие нейросети могут, например, отвечать за автоматическое понимание языка или за распознавание эмоций на лицах студентов. Специалисты упомянули, что речь тут, как правило, идёт о моделях opensource, таких как зарубежные GPT-3 и BERT или отечественные YaLM 100B от "Яндекса" или RUGPT-3 от SberDevices.

Нейросети, которые относятся к сфере теневого глубокого обучения. В этом случае предобученную нейросеть дообучают на меньшем объёме данных и приспосабливают решать более узкую задачу. Например, когда языковую нейросеть специализируют на проверку открытых заданий конкретного курса.

Андрей Комиссаров отметил, что сейчас основной спектр деятельности, к которому относится искусственный интеллект в образовании, - это Data Science. Речь о том, как на основе данных поставить гипотезу, как потом её проверить и на основе проверенной гипотезы к чему-то прийти. "В будущем, мне кажется, что мы увидим гораздо больше обучения на основе больших данных. Сейчас проблема, что больших данных [пока] мало", - заключил он.

В продолжение дискуссии каждый спикер поделился реальными примерами применения искусственного интеллекта в обучении из своей практики. Мы сгруппировали эти кейсы в зависимости от цели использования технологии.

Андрей Комиссаров рассказал про два кейса из области работы с гибкими навыками, которые потенциально можно использовать в обучении: подбор команд и диагностику коммуникативных навыков.

Подбор команд с помощью искусственного интеллекта реализовали в рамках акселератора Национальной технологической инициативы. Перед учёными поставили задачу собирать из участников программы команды так, чтобы те потенциально могли создавать стартапы в результате своей деятельности.

Фото: Jacob Lund / Shutterstock

Организаторы использовали данные предварительной диагностики участников и выделили пять характеристик-гармоний, на основе которых потом собирали людей в команды. Это были гармония знаний, ролей, личностных качеств, ценностей и интересов. Каждая гармония отвечала за то, чтобы в команде в итоге оказался нужный набор хард- и софт-скиллов для решения поставленной задачи.

По словам Комиссарова, такой подход позволил компоновать эффективные команды лучше экспертов-тьюторов и повысить их выживаемость в акселераторе. Спикер отметил, что потом важно продолжать наблюдение за командами, анализируя цифровой след их взаимодействия друг с другом и с образовательным контентом.

Также эксперт видит большой потенциал в использовании ИИ для подбора эффективных групп обучающихся, где студенты лучше понимают и усиливают друг друга. Особенно важным это может стать в сегменте корпоративного обучения, ведь там эффективность меряется бизнес-показателями, а цена впустую потраченного времени сотрудников - велика.

Диагностика коммуникативных навыков с использованием ИИ может быть полезной в обучении и развитии сейлз-менеджеров, педагогов и других специалистов, в чьей работе много коммуникации. Андрей Комиссаров в пример привёл проект, в котором по аудиозаписи встречи или совещания пытались измерить коммуникативные навыки участников.

По словам эксперта, благодаря ИИ удалось проанализировать, насколько сложно, связно и чисто говорит человек, разнообразна ли его речь, сколько в ней "воды". Это позволяет определить критерии хорошо развитых коммуникативных навыков и признаки типичных проблем.

Такой анализ потенциально может помочь провести диагностику коммуникативных навыков студентов, порекомендовать правильный трек развития или оценить эффективность обучения, сравнив показатели до и после.

Денис Федерякин, научный сотрудник и преподаватель Института образования НИУ ВШЭ, поделился двумя идеями, которые иллюстрируют использование технологии ИИ в образовательном оценивании. Одна касалась разработки заданий, вторая - проверки открытых ответов.

Автоматическую разработку заданий по русскому языку и литературе для школьников реализовали совместно с учёными Института русского языка им. Пушкина. Оказалось, что можно применить два типа ИИ:

Простые алгоритмы. Они помогают генерировать задания на проверку понимания правил русского языка. Например, выбор буквы, обозначающей звонкий звук из нескольких предложенных вариантов. Такой способ создания проверочных заданий подходит для ситуаций, где есть понятный перечень правил русского языка, который можно описать для ИИ.

Дообученные нейросети. Они способны генерировать задания, проверяющие языковую грамотность и понимание текста. Например, расставить перепутанные предложения текста по порядку или выбрать подходящую фразу, чтобы заполнить пробел в предложении. За основу взяли языковую модель RUGPT-3, предобученную на корпусе русского языка и неспецифичную для какого-то возраста или для какой-то темы, и применили мощное машинное обучение на меньшем объёме данных, чтобы модель смогла создавать задания по русскому языку и литературе для школьников.

Что касается проверки заданий с открытыми ответами или эссе, то Денис Федерякин видит в этой области большой потенциал ИИ. Не секрет, что при проверке открытых ответов экспертом возникает проблема субъективности. С этой проблемой много лет работает психометрия. Например, есть рекомендации о том, с помощью каких методов обработки убрать индивидуальные искажения, вносимые проверяющим.

Фото: Gorodenkoff / Shutterstock

Спикер уверен, что психометрические принципы, работающие с людьми, применимы и к обучению нейросетей, и весьма вероятно, что они дадут в итоге лучший результат.

Федерякин привёл в подтверждение своей гипотезы пример из смежной области. Учёные из Гарварда разрабатывали нейросеть для анализа постов в соцсетях и поиска в них хейтспича. При дообучении модели применяли принципы разработки рубрикаторов оценивания для экспертов. В итоге в поиске неприемлемых комментариев нейросеть показала лучшие результаты, чем люди-модераторы и нейросеть Google, обученная на классических принципах Data Science.

Андрей Комиссаров и Алексей Зайцев, основатель образовательного проекта "01Математика", рассказали о трёх вариантах использования ИИ в учебной аналитике.

В "Московской электронной школе" реализуют предсказательную аналитику. Она, как рассказал Алексей Зайцев, помогает учителям оценить, сколько времени ученики потратят на ту или иную активность в классе или дома - на выполнение заданий, контрольную работу или практическое упражнение. Педагоги могут использовать этот прогноз для планирования уроков или для контроля, эффективно ли класс движется по учебному плану. К проекту подключены 37% школ Москвы, и это даёт ИИ достаточно данных для анализа и прогнозов.

А в проекте "01Математика" реализована аналитика качества учебных материалов. ИИ анализирует данные о том, какой процент задач выполнен верно, какова средняя скорость их выполнения, и статистику ошибочных ответов учащихся. В качестве результата ИИ может выдать методисту гипотезу о том, какие задачи составлены с ошибками или просто не очень удачно для восприятия учащихся. Такая аналитика важна всегда, но прежде всего на первых неделях выпуска курса, подчеркнул Алексей Зайцев.

Андрей Комиссаров, в свою очередь, рассказал про аналитику цифровой рефлексии, которую внедрили в программе "Цифровые профессии" от Минцифры, где участвует около 300 тысяч человек. Цель цифровой рефлексии - выяснить, что именно после каждого модуля усваивает студент и какие знания потом планирует применить. Вот как это устроено:

после каждого модуля программы студента просили описать в свободной форме свои комментарии, рассказать, что было полезно в модуле и как он это планирует применять;

собрали массив данных по этим цифровым рефлексиям студентов, отсеяли ответы-погрешности (например, такие, где пользователь вместо своего отзыва просто скопировал и вставил описание курса или прислал бессмысленный набор символов);

проанализировали информативность рефлексии, то есть оценили, насколько много слов и словосочетаний, связанных с тематикой курса, сохраняется в цифровой рефлексии после обучения.

Это стало возможно благодаря нейросемантической сети, рассказал спикер.

Андрей Петровский из Лаборатории по искусственному интеллекту "Сбера" рассказал, как конспект лекции можно уже сейчас организовать на базе моделей opensource. Технология состоит из двух этапов: сначала речь переводится в стенограмму с помощью модели Speech to text, потом с помощью языковых моделей типа BERT из стенограммы выделяют предложения, которые лучше всего представляют текст лекции. Это может быть полезно методистам для автоматизации создания памяток для студентов курса.

Алексей Зайцев и Денис Федерякин рассказали про кейс организации адаптивного обучения для "Московской электронной школы" на базе проекта "01Математика". Для этого внедрили адаптивный фейдинг - так специалисты называют систему адаптивного обучения, которая сначала ведёт учащегося, а потом постепенно отступает назад и даёт ему возможность развиваться самому.

Это стало возможным благодаря сбору больших данных об обучении школьников - например, о скорости прохождения видеоуроков, об ошибках в выполнении интерактивных заданий и о том, как ученик взаимодействует с системой (какие дополнительные материалы использует, как работает с графиками и так далее).

По словам спикеров, искусственный интеллект от "01Математики" способен распознать, когда у школьника начинаются проблемы с тем или иным модулем, и вовремя предложить ему помощь. Это может быть дополнительный материал по нужной теме, упрощённый трек или повторение ранее изученной темы, которая влияет на понимание текущей. Технология сопоставляет цифровой след обучения конкретного ребёнка и десятков тысяч других, хранящихся в базе, что помогает более 90% школьников успешно завершать начатый учебный блок и идти при этом своим индивидуальным путём, пояснил Зайцев.

Если обобщить описанные экспертами кейсы, то заметно, что в повторяющихся задачах обучения, которые при этом поддаются алгоритмизации, технологии ИИ показывают результат не хуже, а то и лучше, чем человек. Вот как это прокомментировал Денис Федяркин:

Но по словам эксперта, для автоматизации этих процессов нужен выход на огромные массивы данных. К примеру, генерация учебных заданий с помощью ИИ целесообразна для проекта, развёрнутого на всех школьников Москвы, но совершенно бессмысленна для маленькой авторской онлайн-школы.

Получается, что тем, у кого данных мало или совсем нет, про ИИ можно забыть? Андрей Петровский считает, что нет. Действительно, классические языковые модели, такие как BERT или GPT-3, обучаются на петабайтах или сотнях гигабайтах данных. То есть речь идёт о таком количестве данных, которое, к примеру, не может поместиться на обычном персональном компьютере. Однако дообучение opensource нейросети под конкретную образовательную задачу выполняют и на меньшем объёме данных - на датасете, который содержит 12-16 тысяч обучающих примеров. Именно на такие цифры стоит ориентироваться, если вы задумываетесь о применении технологии ИИ, рекомендует эксперт.

Объём данных, тем не менее, не единственный критерий целесообразности использования ИИ. Второй критерий - время (конечно, не говоря уже о деньгах). Денис Федерякин подчеркнул, что расхожее представление о том, что якобы уже в течение одного-двух лет после внедрения в проект ИИ можно ждать гигантского скачка вперёд, - не более чем заблуждение.

А руководитель центра образовательных технологий "СберУниверситета" Вячеслав Юрченков насчёт сроков сказал так: "Давайте будет реалистами: искусственный интеллект в образовании при его даже мгновенном внедрении сразу результатов вам не даст. Не будет сразу меньше работы, потому что нужно будет собрать данные, правильно их разметить, чтобы обучить систему, и она уже впоследствии будет давать необходимые результаты как преподавателю, так и слушателям".

В завершение семинара спикеры дали четыре этических рекомендации тем руководителям образовательных проектов, которые задумываются, не усилить ли их возможностями ИИ.

Любую технологию нужно проверять и верифицировать, закладывая в проекте время на это. В образовании работу ИИ мониторят методисты, педагоги, специалисты T&D (в зависимости от того, где внедряется технология).

Вот как прокомментировал это Андрей Комиссаров: "Ни одна образовательная организация в мире, которая использует искусственный интеллект, не применяет его без надсмотра". Это касается и тех, у кого огромные наборы данных, очень мощные модели на разработку и обучение потрачено очень много ресурсов.

Использовать ИИ нужно там, где можно увидеть и понять, как он принял то или иное решение и почему именно такое. Ведь в образовательных проектах, особенно ориентированных на детей и подростков, ошибки или неверная трактовка данных могут привести к серьёзным последствиям для судьбы человека.

В подтверждение этого тезиса Денис Федерякин вспомнил кейс, в котором созданная учёными нейросеть-судья стала систематически дискриминировать чернокожее население, и создатели даже не сразу это выявили. Широко известен также скандал с нейросетью в Amazon, которая отбирала для HR-отдела резюме подходящих разработчиков и, как выяснилось, дискриминировала женщин. Подобных случаев было вообще немало.

"Так что в плане прозрачности очень много подводных камней, которые мы даже не сразу улавливаем", - резюмировал Денис Федяркин.

Кадр: фильм "Матрица" / Warner Bros

Алексей Зайцев упомянул про идею заменить учителя искусственным интеллектом, чтобы сэкономить время и бюджет. Это кажется очень заманчивым, но при более детальном рассмотрении такая идея, по словам эксперта, - ошибка. Социальное взаимодействие и личность педагога - важные факторы качественного образования. Поэтому ИИ нужно рассматривать как помощника, а не заместителя учителя.

Идеальный вариант - когда технология заполняет то пространство, которое учитель не в состоянии покрыть, считает спикер. Если технология выстроена высококвалифицированными методистами, то она действительно может повысить доступность и качество образования там, где просто нет доступа к хорошим педагогам.

По мнению экспертов, цифровизация образования настолько популярна, что порой забывают о том, для чего она на самом деле нужна. А нужна она для того, чтобы помочь студенту реализовать его потенциал. Поэтому важно лелеять человечность при реализации проектов с участием ИИ, говорят спикеры. Андрей Комиссаров раскрыл этот тезис так: "Мы должны сделать так, чтобы наши колебания между разными выборами, наши ошибки, <...> наши эмоции, которые мы проявляем, <...> чтобы все эти элементы, учитываемые искусственным интеллектом, помогли нам сделать наше образование более эффективным, более правильным".

Жизнь можно сделать лучше!
Освойте востребованную профессию, зарабатывайте больше и получайте от работы удовольствие. А мы поможем с трудоустройством и важными для работодателей навыками. Посмотреть курсы

# data[].attributes.attachment_link.title
Искусственный интеллект в образовании: изучаем реальную практику

# data[].attributes.attachment_link.description
Эксперты рассказали про российские кейсы и про то, в каких проектах в принципе имеет смысл внедрять ИИ.

# data[].attributes.headline
Ученые СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с коллегами из ИЭМ разработали прототип высокоточного прибора для измерения быстрых колебаний температуры кожи человека, основанный на оригинальном схемотехническом решении с использованием миниатюрного полупроводникового диодного датчика.

# data[].attributes.subject
Ученые СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с коллегами из ИЭМ разработали прототип высокоточного прибора для измерения быстрых колебаний температуры кожи человека, основанный на оригинальном схемотехническом решении с использованием миниатюрного полупроводникового диодного датчика.

# data[].attributes.body
Результат проделанной работы – испытанный и запатентованный биомедицинский термометр.

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
СПбГЭТУ "ЛЭТИ"

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Микроциркуляторное русло является частью сосудистой системы, в которой такие заболевания, как атеросклероз, диабет, рак, нарушения функций почек и заболевания сердечно-сосудистой системы проявляются на начальных стадиях. Поэтому в современной клинической практике актуальными проблемами являются оценка состояния микроциркуляции крови (движения крови в капиллярах и прилегающих микрососудах), а также оценка микроциркуляторных нарушений.

Ученые всего мира работают над созданием и совершенствованием неинвазивных и надежных методов мониторинга кровотока в различных частях тела при различных условиях, а также систем, способных регистрировать все сосудистые элементы кровотока, - артериальные, капиллярные и венозные компоненты. Физиологическая активность вызывает изменения температуры поверхности тела в широком амплитудно-частотном диапазоне, связанном с пульсациями сердцебиения, которые имеют очень малую амплитуду и максимальную частоту колебаний температуры. Одно из актуальных научных направлений связано с разработкой методов и средств изучения колебаний кровотока на основе результатов термометрии поверхности кожи.

Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ" совместно с коллегами из Института экспериментальной медицины поставили перед собой задачу разработать техническое решение, направленное на достижение максимального разрешения и высоких эксплуатационных свойств медицинского термометра. Возглавляет исследовательскую группу Олег Александрович Маркелов, руководитель направления "Перспективные беспроводные технологии" СПбГЭТУ "ЛЭТИ". Главный разработчик - молодой ученый, доцент кафедры биотехнических систем Алексей Андреевич Анисимов.

Прототип, предложенный учеными ЛЭТИ, основан на технологии достижении требуемой тепловой постоянной времени за счет использования полупроводникового диодного датчика в открытой рамочной конструкции. Необходимость высокого разрешения в относительно широком диапазоне рабочих температур определила одну из базовых особенностей технического решения - возможность автоматической настройки параметров, таких как коэффициент усиления и положение рабочей точки. Конструкция миниатюрного термостата разработана на элементах Пельтье для калибровки и расчета абсолютных значений температуры.

"Для проведения лабораторных испытаний предложенного решения была разработана экспериментальная установка, включающая оригинальное беспроводное устройство для регистрации колебаний температуры и регистратор физиологических сигналов компании Biopac для синхронной записи электрокардиограммы и пульсовых сигналов. Полученные результаты показали, что выбранный подход позволяет исследовать микроциркуляцию крови".
Руководитель направления "Перспективные беспроводные технологии" СПбГЭТУ "ЛЭТИ" Олег Александрович Маркелов

Результат проделанной работы - испытанный и запатентованный биомедицинский термометр. В планах ученых - разработка научно обоснованных рекомендаций для их практического применения в качестве уникального метода диагностики состояния человека и оценки функциональных возможностей человеческого организма. Полученные результаты послужат основой для разработки новых методов функциональной диагностики и профессионального отбора.

# data[].attributes.attachment_link.title
Уникальный прибор поможет проводить исследования в области фундаментальной физиологии

# data[].attributes.attachment_link.description
Микроциркуляторное русло является частью сосудистой системы, в которой такие заболевания, как атеросклероз, диабет, рак, нарушения функций почек и заболевания сердечно-сосудистой системы проявляются на начальных стадиях. Поэтому в современной клинической практике актуальными проблемами являются оценка состояния микроциркуляции крови (движения крови в капиллярах и прилегающих микрососудах), а также оценка микроциркуляторных нарушений.

# data[].attributes.headline
 CFD-моделирова

# data[].attributes.body
CFD-моделирование обеспечивает детальную трехмерную визуализацию распределения воздушных потоков и распределения температуры, что в конечном итоге позволяет сделать выводы о воздухоподготовке и о траектории движения загрязняющих частиц, находящихся в воздухе.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
K. Khankari, Ph.D, член ASHRAE

Главная задача систем вентиляции операционной - минимизация вероятности появления в области операционного стола инфекционных агентов, летучих органических веществ и бактерий при одновременном обеспечении комфортной среды для хирургов и их ассистентов. Ключевой фактор для снижения вероятности инфицирования - минимизация загрязнения стерильной рабочей зоны, где непосредственно проводится хирургическое вмешательство.

Один из источников инфекции в операционных - это чешуйки кожи, мельчайшие частички отшелушившихся с открытых участков тела людей кожных покровов. Микрочастицы, бактерии, находящиеся в воздухе, обычно переносятся внутри комнаты воздушным потоком. Вентиляционная система в операционных должна эффективно удалять эти микрочастицы из стерильной зоны и минимизировать их перенос из нестерильных (загрязненных) зон.

Требования стандарта

Требования стандарта ASHRAE/ASHE 170-2017 ¹ обеспечивают при проектировании вентиляционных систем операционных минимальный уровень стерильной среды вокруг зоны непосредственного хирургического вмешательства. Согласно данному стандарту, расположение приточного диффузора (воздухораспределителя ламинарного потока) должно поддерживать воздушный поток над пациентом и хирургической бригадой. Кроме того, необходимо разместить основной приточный диффузор таким образом, чтобы зона охвата была не менее 305 мм с обеих сторон от поверхности операционного стола. Комната должна быть оснащена по крайней мере двумя настенными вытяжными решетками, которые нужно разместить в противоположных углах, причем нижний край этих вытяжных решеток находится на уровне около 20 см от пола.

Также в операционной необходимо поддерживать избыточное давление с кратностью воздухообмена 20 ч ⁻¹. Приточный воздух должен двигаться в одном направлении сверху вниз со средней скоростью 0,13-0,18 м/с. Рекомендуемые характеристики минимальных скоростей основаны на данных, полученных методами вычислительной гидродинамики - CFD-моделирования (от англ. Computational Fluid Dynamics). При таких скоростях и зонах охвата диффузором удается избежать образования циркуляционных потоков воздуха от источников тепловыделений (хирургические светильники в стерильной зоне) и защитить операционную зону посредством создания теплового купола - участка относительно теплого воздуха в области хирургического вмешательства. Последнее предположение, однако, не могло быть проверено путем экспериментальной оценки работы вентиляционных систем в операционных.

Следует отметить, что роль стандарта ASHRAE - обеспечить только минимальные требования, которые могут и не быть оптимальными принципами проектирования.

Приточный воздушный поток

Воздух - основной переносчик теплоты, влаги и загрязнений (вредностей) в операционных. Характер распределения приточного воздуха и траектория его потоков обуславливают скорость движения воздуха, температуру, концентрацию и траекторию движения загрязняющих частиц в воздухе в различных зонах помещения. Такое распределение, в свою очередь, определяет тепловой комфорт, качество воздуха и потенциал распространения переносимых по воздуху частиц. В идеале в операционной приточный воздух должен пройти через стерильную зону в один проход, т. е. сразу быть удаленным через вытяжные решетки без рециркуляции и смешивания с потоком приточного воздуха.

Считается, что высокая кратность воздухообмена позволяет создать более чистую среду в операционных. Однако данные последних исследований показывают, что увеличение кратности воздухообмена не обеспечивает более чистую среду в должном объеме, но значительно увеличивает эксплуатационные расходы.

Структура воздушного потока, изменение его температуры и траектории движения присутствующих в нем загрязняющих частиц могут зависеть от нескольких взаимосвязанных факторов, включая:

* месторасположение, тип и количество приточных диффузоров;

* скорость изменения направления и температуры приточного воздуха;

* местоположение и мощность различных источников тепловыделений, находящихся в помещении, включая естественное освещение и хирургические светильники;

* размер и местоположение медицинского оборудования в помещении, которое может препятствовать движению воздушного потока;

* размер и местоположение предоперационных помещений относительно операционной комнаты;

* частоту открытия/закрытия дверей операционной.

CFD-моделирование

Натурные испытания и измерения в режиме реального времени всех параметров, которые могут повлиять на работу вентиляционной системы в операционной (включая воздушный поток и результирующую траекторию движения загрязняющих частиц), невозможны. Поэтому для изучения влияния этих факторов применяют методы CFD-моделирования, основанные на законах физики (включая законы движения и теплофизики). CFD-моделирование обеспечивает детальную трехмерную визуализацию распределения воздушных потоков и распределения температуры, что в конечном итоге позволяет сделать выводы о воздухоподготовке и о траектории движения загрязняющих частиц, находящихся в воздухе.

Главная задача CFD-моделирования - оценка влияния кратности воздухообмена на воздушные потоки, распределение температуры и на возможную циркуляцию частиц в воздухе в операционной. Также предпринята попытка проанализировать степень вероятности переноса в стерильную зону с приточным воздушным потоком части удаляемого воздуха, для чего предполагается оценить увеличение скорости струи приточного воздуха.

Виртуальная схема операционной

Для проведения исследования была разработана трехмерная статическая неизотермическая CFD-модель операционной с учетом требований стандарта ASHRAE 170-2017.

Рис. 1.
Критерии, учитываемые в системе показателей энергоэффективности штатов США

В виртуальном помещении (рис. 1) площадью 52 м ² (8,5 × 6 м) и с высотой потолка 3 м находятся операционный стол с пациентом, два хирурга, две медсестры и анестезиолог. Операционная оборудована хирургическими светильниками, имеет верхнее освещение, а также некоторые предметы мебели и медицинского оборудования. И люди, и предметы являются источниками тепловыделений, а также препятствиями движению воздушных потоков. Практически все объекты находятся в пределах стерильной зоны, под ламинарным (однонаправленным) воздухораспределителем (диффузором), исключая ассистирующую медсестру и стол с инструментами.

Воздух подается через единую ламинарную решетку, состоящую из девяти пластинчатых потолочных диффузоров общей площадью 6,7 м ², расположенную в центре потолка операционной комнаты, а удаляется через две вытяжные решетки, расположенные на противоположных стенах, а также через щели под двумя дверьми. Воздушные потоки анализируются путем изменения скорости движения воздуха на выходе из диффузора (ламинарного воздухораспределителя), которая сначала задается равной 0,10 м/с, затем 0,15 и 0,20 м/с, что соответствует кратности воздухообмена 15, 23 и 31 ч ⁻¹ соответственно.

Количество вытяжного воздуха, удаляемого через вытяжные решетки, меньше, чем количество приточного: недостающая часть в объеме 590 м ³/ч удаляется через щелевые отверстия под дверьми, что позволяет создать избыточное давление по отношению к смежным помещениям.

Тепловыделения от присутствующих в комнате людей и системы верхнего освещения составили соответственно 440 и 720 Вт. Тепловыделения от оборудования (аппарат для наркоза, экраны, хирургические светильники и мониторы) составили 1 050 Вт. Таким образом, общая нагрузка по явным тепловыделениям в комнате составила 2,21 кВт.

Температура приточного воздуха на выходе из воздухораспределителя составляла 19,4 °C, что позволяет поддерживать среднюю температуру в помещении на уровне 21 °С. Скорость воздушного потока в соответствии с требованиями стандарта ASHRAE 170-2017 должна быть 0,15 м/с. Проведенное исследование не включает анализ миграции влаги и результирующей относительной влажности в помещении.

Для расчета турбулентной скорости воздуха была задействована стандартная модель турбулентности k-эпсилон (k- e). Возможные траектории движения воздушного потока проанализированы путем отслеживания траекторий микрочастиц, слетающих с лиц присутствующих в комнате, поскольку именно лицо является наиболее открытым участком кожи хирурга. Предполагается, что размер этих микрочастиц (чешуек кожи) около 10 мкм, а большая часть микрочастиц, слетевших с лиц людей, присутствующих в комнате, будет двигаться по траектории воздушного потока. Частицы размером меньше 20 мкм полностью останутся в общем воздушном потоке. Поскольку основной целью данного исследования является анализ направления движения частиц в воздухе, то любое оседание этих микрочастиц на поверхностях не учитывается.

Результаты CFD-моделирования воздушных потоков

Рассматриваются три значения скорости движения воздушных потоков (рис. 2), причем во всех трех вариантах воздух из нестерильной зоны стремится к границам стерильной. При этом воздушный поток, доходящий до уровня пола, движется из стерильной зоны к вытяжным решеткам, не меняя направления, а воздух в средней и в верхней частях операционной движется из нестерильной зоны в стерильную, тем самым сужая размеры стерильной зоны. Также во всех трех случаях скорость чистого приточного воздушного потока увеличивается по мере приближения к операционному столу (рис. 3). Однако расположение зоны ускорения воздушного потока меняется в зависимости от начальной скорости самого потока.

В случае низкой скорости воздушного потока (15 ч ⁻¹ или 0,10 м/с) зона ускорения формируется практически в центре стерильной зоны, а при высокой (23 и 31 ч ⁻¹ или 0,15 и 0,20 м/с) - смещается по направлению к внешней области стерильной зоны. Если кратность равна 31 ч ⁻¹, то зона высокой скорости формируется с обеих сторон операционного стола. Данные исследования показывают, что частичное попадание вытяжного воздуха в стерильную зону происходит независимо от скорости приточного воздушного потока для всех рассматриваемых кратностей воздухообмена. Это согласуется с экспериментальными наблюдениями исследовательского проекта ASHRAE.

Распределение температуры

Исследования показали температурный перекос, возникающий при всех скоростях приточного воздушного потока (рис. 4). Теплый воздух скапливается в зоне потолка, вокруг воздухораспределителя ламинарного потока, в то время как более холодный воздух остается на уровне пола. Важно отметить, что разница температур между струей приточного и вытяжного воздуха в зоне потолка может быть намного больше, чем средняя теоретическая разница температур приточного и вытяжного воздуха (средняя комнатная температура). Это может негативно повлиять на структуру воздушного потока и стать причиной уноса вторичных потоков в зоне ламинарного потолка.

При 15-кратном воздухообмене приточный воздух сохраняет свою начальную температуру 19,4 °С только в центре стерильной зоны, причем происходит существенное сужение струи подаваемого приточного воздуха. Этот феномен также наблюдался во время экспериментальной оценки воздушных потоков в виртуальной операционной. Из-за поступления теплого отработанного воздуха в стерильную зону (за исключением ее центральной области) температура в других местах остается выше температуры приточного воздуха.

При увеличении скорости воздушного потока, т. е. при кратности воздухообмена 23 и 31 ч ⁻¹, область стерильной зоны с холодным приточным воздухом увеличивается и степень сужения зоны стерильного воздушного потока уменьшается. Также при увеличении скорости воздушного потока, как и предполагалось, снижается перепад температур между стерильной и нестерильной зонами.

Траектория движения микрочастиц в воздушном потоке

Проанализированы возможные траектории движения микрочастиц в воздухе. Рассмотрены три различных источника чешуек кожи:

1) с лиц хирургов и медсестры, находящихся в стерильной зоне;

2) с лица анестезиолога, находящегося на границе стерильной зоны;

3) с лица ассистирующей медсестры, находящейся за пределами стерильной зоны.

Источник 1. Как только микрочастицы появляются в стерильной зоне, они без промедления удаляются из нее, не оставляя какого-либо значительного следа (рис. 5). Эта модель наблюдается для всех трех рассматриваемых вариантов воздухообмена. Микрочастицы могут циркулировать и смешиваться с воздухом в нестерильной зоне, прежде чем покидают операционную, однако при низкой кратности воздухообмена они могут скапливаться в нестерильной зоне.

Источник 2. Когда микрочастицы слетают с лица анестезиолога, они также удаляются из стерильной зоны (рис. 6). Эти чешуйки кожи также стремятся циркулировать в нестерильной зоне, перед тем как покинуть комнату. При кратности воздухообмена 15 и 23 ч ⁻¹ эти микрочастицы могут быть захвачены на внешние границы стерильной зоны, а при кратности воздухообмена 31 ч ⁻¹ они сразу покидают операционную, не циркулируя в нестерильной зоне.

Источник 3. Когда микрочастицы появляются на лице ассистирующей медсестры, находящейся вне стерильной зоны, они сразу начинают двигаться вверх по направлению к потолку, а затем захватываются назад в стерильную зону. Это происходит во всех трех вариантах. После прохождения сквозь стерильную зону чешуйки кожи движутся практически по той же траектории, что и микрочастицы, появившиеся в стерильной зоне (рис. 7). После выхода из стерильной зоны микрочастицы могут циркулировать и смешиваться с воздухом в нестерильной зоне, прежде чем покинуть операционную.

Следует отметить, что во всех трех случаях частицы удаляются из критической зоны - местонахождения пациента. Однако частицы стремятся остаться в нестерильной зоне и циркулировать там, перед тем как покинуть операционную, что увеличивает возможность переноса их в стерильную зону. При установке двух вытяжных решеток в двух противоположных углах операционной микрочастицы начинают двигаться по вихревой траектории и в конечном итоге покидают помещение. Но до удаления из операционной эти микрочастицы могут осесть на столе с инструментами, находящемся в нестерильной зоне.

Полученные результаты сопоставимы с данными предыдущих исследований. Размер, местоположение и количество вытяжных решеток играют важную роль при определении траектории потока загрязняющих частиц, особенно в нестерильной зоне. Предыдущие исследования движения воздушных потоков в палате пациента показали, что изменение местоположения приточных диффузоров и вытяжных решеток существенно влияет на траекторию потока воздушных загрязняющих частиц.

Анализ ускорения воздушного потока

Операционные в ЛПУ часто характеризуются тепловой нагрузкой, сконцентрированной в относительно небольшой области стерильной зоны. Теплота, выделяющаяся от различного оборудования и хирургических светильников, может вызвать локальное повышение температуры поступающего потока холодного приточного воздуха. Также, как было упомянуто выше, вокруг струи приточного холодного воздуха часто формируется зона высокой температуры и термального расслоения (стратификация). Перепад температур между стерильной и нестерильной зонами может вызвать ускорение потока приточного воздуха, выходящего из воздухораспределителей ламинарного потока, что, в свою очередь, может вызвать нежелательный захват загрязненного воздуха из нестерильной зоны в стерильную.

Из-за сложного характера рециркуляции воздуха из нестерильной в стерильную зону и обратно трудно определить точный объем воздуха, циркулирующего между стерильной и нестерильной зонами. Косвенно оценить данную величину можно по степени увеличения скорости приточного воздуха вдоль вертикальной оси от потолка к полу. Число Архимеда ² Ar является отношением между архимедовой силой и силами инерции нисходящего потока воздуха. Кратности воздухообмена 15, 23 и 31 ч ⁻¹ (скорость потока на выходе из ламинарного потолка 0,10; 0,15 и 0,20 м/с) соответствуют следующим значениям Ar - 21,0; 6,3 и 2,7. При увеличении скорости потока (массового расхода) приточного воздуха на выходе снижается разница между температурами приточного и вытяжного воздуха ( Δ Т), что, в свою очередь, приводит к снижению Ar. Таким образом, при более высоких кратностях воздухообмена более низкие значения Ar указывают на то, что в потоке преобладают силы инерции.

На рис. 8 показано изменение относительной скорости (отношение осевой скорости потока при определенном расстоянии вдоль вертикальной оси к скорости потока на выходе воздухораспределителя ламинарного потока). Зависимость построена на основе безразмерного вертикального расстояния - отношения высоты в определенном вертикальном положении к высоте ламинарного воздухораспределителя от потолка.

Анализ показал, что при всех рассматриваемых кратностях воздухообмена скорость воздушного потока увеличивается по мере движения воздуха вниз по направлению к операционному столу. Однако при увеличении начальной скорости приточного воздуха относительное увеличение осевой скорости снижается, т. е. при 15-кратном воздухообмене (Ar = 21,0) скорость потока на выходе выше начальной скорости примерно в 3,4 раза, примерно 38 % расстояния по вертикали от потолка. При 23-кратном (Ar = 6,3) и при 31-кратном (Ar = 2,7) воздухообмене это превышение составляет соответственно 1,8 и 1,3 раза. Это указывает на то, что перепад температур между стерильной и нестерильной зонами, снижаясь, может уменьшить ускорение приточного потока воздуха. Эти данные совпадают с экспериментальными измерениями профилей скоростей.

Следует отметить, что независимо от кратности воздухообмена пик значений безразмерной скорости приходится на расстояние 36-38 % по вертикали от воздухораспределителя ламинарного потока. Однако такое увеличение скорости не позволяет сделать выводы о траектории потока микрочастиц. Следовательно, снижение Ar может не помочь минимизировать перенос микрочастиц в воздухе из нестерильной зоны в стерильную.

Аналогичные исследования по изменению конфигурации систем ОВК для операционных могут помочь уточнить, насколько такие изменения способны уменьшить перенос воздушных микрочастиц из нестерильной зоны в стерильную. Речь об этом пойдет во второй части данного исследования.

¹ ANSI/ASHRAE/ASHE Standard 170-2017 Ventilation of Health Care Facilities.

² Безразмерная величина, критерий подобия, характеризующий соотношение между архимедовой силой, обусловленной различием плотностей в отдельных областях рассматриваемой системы, и вязкими силами в основном потоке.

# data[].attributes.attachment_link.title
Методы вычислительной гидродинамики как инструмент оценки эффективности вентиляции в операционных. Часть 1. Скорость воздухообмена

# data[].attributes.attachment_link.description
Главная задача систем вентиляции операционной - минимизация вероятности появления в области операционного стола инфекционных агентов, летучих органических веществ и бактерий при одновременном обеспечении комфортной среды для хирургов и их ассистентов. Ключевой фактор для снижения вероятности инфицирования - минимизация загрязнения стерильной рабочей зоны, где непосредственно проводится хирургическое вмешательство.

# data[].attributes.headline
Профилактика заболев

# data[].attributes.body
Профилактика заболеваний является основополагающим принципом охраны здоровья народа. Очень важно целенаправленно применять гигиенические средства и факторы для укрепления здоровья.

# data[].attributes.attachment_link.description
Глава III . Гигиена физической культуры и спорта