Пандемия дала импульс как для ИТ в целом, так и для разных ниш, в которых появилось много различных профильных решений, некоторые из них весьма изящны. Заметим, что большинство их рассмотренного ниже представляет собой в той или иной мере миграцию технологий: адаптацию решений, ноу-хау, технологических разработок и концепций, зарекомендовавших себя в одной предметной области, для решения практических задач в другой, в данном случае, в медицине.

Wearable electronics: новые рубежи

Маска, защищающая органы дыхания, стала массовым привычным аксессуаром за месяцы пандемии, чем воспользовались производители.

LG Electronics представила активную маску-очиститель PuriCare (на фото), снабженную двумя фильтрами, по заявлению производителя, удаляющими из воздушного потока 99,95% мелких частиц. Циркуляции воздуха в маске способствуют два вентилятора, которые от «бортового» аккумулятора могут работать 8 часов в трех режимах с различной интенсивностью, позволяя даже обеспечить фильтрованным воздухом человека, испытывающего физические нагрузки. По заявлению LG, датчики в PuriCare анализируют ритмы и параметры дыхания человека, на основании чего маска «на лету» варьирует скорость работы вентиляторов. В представленной конфигурации PuriCare не имеет IoT. Однако, уже представлены маски и с такими элементами, хотя еще не в виде продукта, как у LG, а лишь как концепт.

В сингапурском Агентстве по науке, технологиям и исследованиям материалов создана маска, получившая набор сенсоров, измеряющих ряд параметров (температуру тела, частоту пульса, артериальное давление и уровень содержания кислорода в крови), а также bluetooth-интерфейс, способный передавать эти данные для анализа на смартфон или на другие устройства. Маска позволяет измерять жизненно важные параметры больных раз в полчаса, при этом не требуя перемещения по палатам соответствующего оборудования, что упрощает работу персонала и снижает вероятность распространения вируса, заметил профессор Ло Сян Чжун директор разработавшего маску Агентства, в интервью The Straits Times. Однако маска может быть применена и для мониторинга состояния врачей, которые в «красных зонах» работают в условиях высочайшего стресса и при высоких нагрузках. Она выполняет и свои прямые защитные функции, но принудительной вентиляции не имеет, равно как и сменных фильтров, хотя ее можно стирать вместе со встроенной электроникой.

Повышенное внимание к решениям, аналогичным рассмотренным выше, привлечет внимание к средствам постоянного мониторинга — специализированным решениям «носимой электроники» для постоянного контроля самочувствия и количественных параметров состояния пациентов.

«Это одинаково важно как для успешного лечения, так и для профилактики, — говорит Владислав Шершульский, директор по перспективным технологиям Microsoft в России. — Например, трудно определить правильную тактику лечения гипертонии, измеряя давление у пациента дважды в сутки и делая кардиограмму в течение всего пяти минут».

Применение таких решений, как и любых других IoT-элементов, увеличивает потоки данных, но и обеспечивает новые возможности для медицины.

«Анализ всей собираемой медицинскими учреждениями информации может помочь оптимально распределять ресурсы, на ранней стадии выявлять угрозы и планировать реакцию», — отмечает г-н Шершульский.

Такие тенденции выражены как на глобальном, так и на российском рынке. Напомним, что у российских компаний есть собственные наработки решений, в которых применены носимые IIoT-элементы.

«Востребованы системы дистанционного наблюдения за пациентом, — говорит Виктор Смирнов, руководитель направления „Цифровые процессы“ в компании КРОК. — Ощутимо вырос интерес клиентов к аналитическим системам, которые помогают следить за состоянием здоровья пациентов на локальном и глобальном уровнях и оперативно принимать взвешенные управленческие решения».

Максим Мельситов, заместитель руководителя департамента бизнес-решений Softline, напомнил о существовании у компании решения «умные каски», позволяющего контролировать жизненные показатели рабочего и соблюдение техники безопасности, а также программно-аппаратного комплекса, использующего нейросеть, анализирующую данные с трекеров, носимых персоналом, что позволяет контролировать выполняемые операции. При необходимости эти решения легко могут быть адаптированы для задач медицинских учреждений.

AI: демонстрируя эффективность

Напомним, что решения на базе «искусственного интеллекта» интересны высокой скоростью разработки приложений — вместо создания алгоритмов и программирования разработчики проводят обучение нейросети — но требуют большого объема данных, на которых можно было бы проводить обучение.

Евгений Мискевич, генеральный директор «Центр2М», назвал решения, использующие AI, первой линией защиты в современных условиях.

«Мы видим количественное увеличение запросов на проекты с применением AI-инструментов», — отметил Роман Остапчук, зам. генерального директора по техническому развитию Step Logic. Постановка задачи и интерпретация данных от приложения находятся за пределами «компетенций» AI, это прерогатива людей.

«Все больше компаний внедряют AI в продуктивную среду и начинают получать преимущества от аналитики реального времени», — говорит Игорь Хапов, директор по технологиям IBM в России и СНГ.

В «продуктовой среде» медицинских учреждений это выглядит особенно показательно.

AI и анализ изображений — такая группа задач получила мощный импульс в медицине: системы на основе «компьютерного зрения» прекрасно справляются с анализом данных КТ, точно и быстро выдавая результат врачу, который лишь минуты своего времени, чтобы завизировать результаты работы нейросети.

«У всех на слуху примеры использования технологий и, в частности, „искусственного интеллекта“ для быстрого и качественного анализа изображений компьютерной томографии в ходе пандемии Covid-19», — напоминает г-н Шершульский.

Растущую востребованность «компьютерного зрения» отмечает г-н Мельситов, такие системы в «топ три» решений на базе AI включает Роман Остапчук, с ним солидарен Михаил Орленко, директор департамента серверных и сетевых решений, Dell в России, а Евгений Колесников, руководитель Центра машинного обучения «Инфосистемы Джет», уверен, что рост популярности таких решений связан с относительной простотой из разработки и внедрения.

Но применение AI гораздо шире, чем распознавание изображений, «искусственный интеллект», например, прекрасно справляется с распознаванием звука.

AI и анализ звука, как выяснилось, может эффективно работать, распознавая больных Covid-19. Медикам давно известно о разном звучании кашля в зависимости от диагноза, что помогает опытному врачу с установлением диагноза и с пониманием процесса выздоровления пациента, теперь соответствующий анализ передан AI. Почти одновременно было объявлено о двух разработках такого плана — российской и американской.

Российская Acoustery созданная компанией «Медитэкс» при участии Национального медико-хирургического Центра им. Пирогова, Самарского государственного медицинского университета, Медицинского Университета Астаны и др., была представлена в Сколково на форуме «Открытые инновации». В течение полугода медики из России, Беларуси и Казахстана собирали образцы звуков кашля больных коронавирусом, набрав достаточно данных для массива, пригодного для обучения нейросети, провели ML и довели решение до работающего прототипа. Система уже выполняет распознавание ковида по кашлю с точностью 85%, по заявлению разработчиков, которая может быть повышена до 90-93%, как сообщает «Эксперт». О деталях американской системы, созданной в Массачусетском технологическом, известно больше. Решение MTI использует несколько нейросетей: одна распознает силу работы голосовых связок, другая — различает эмоциональное состояние пациента, третья — анализирует изменения в работе органов дыхания. В ранних тестах точность алгоритма составляет 98,5%, по данным разработчиков. Однако разработчики отметили, что точность срабатывания алгоритма снижается, если у человека есть другие заболевания, также способные влиять на звук кашля.

Увеличением точности работы алгоритма заняты обе группы исследователей. Кроме того, разработчики выполняют «упаковку» системы в приложение, которое можно будет использовать в качестве инструмента. Системы «акустического распознавания» найдут применение в местах большого скопления людей (в супермаркетах, поликлиниках, аэропортах, аптеках, вокзалах и т. д.), а также могут быть использованы в индивидуальном порядке — в качестве терминала, фиксирующего звук кашля, может выступать смартфон или, предположим, «умные часы». Однако для запуска в эксплуатацию таких систем для предварительной проверки на наличие вируса нужны клинические испытания и разрешения национальных регуляторов — Росздравнадзора РФ и Управление по санитарному надзору США соответственно — на что также уйдет какое-то время.

Главное — повысить прозрачность и осведомленность в вопросах о том, как используются системы на базе искусственного интеллекта, какие задачи выполняют, какие решения принимают и какие возможности создают

У акустических анализаторов большое будущее. Российские разработчики уверены, что технологию можно обучить распознаванию других заболеваний на той же основе анализа звуков кашля: астмы, коклюша и т. д. Американцы изначально разрабатывали свою систему для обнаружения признаков болезни Альцгеймера, которая в том числе приводит к ослаблению голосовых связок, и сейчас просто выполнили «перепрофилировали» под задачу, ставшую остро актуальной.

Роботы: видимые и невидимые

Большинство применений RPA также завязаны на AI-технологии, но представляют собой отдельное направление в ИТ. Напомним, что Россия заняла второе место в рейтинге стран-производителей сервисных роботов, как сообщала «Российская газета» со ссылкой на отчет Международной федерации робототехники (IFR) за 2019 год: в стране 73 компании занимаются производством такой техники, что больше, чем в Германии (69 компаний), Китае (64), Франции (52) и Японии (50). Однако роботов в виде автономных управляемых механизмов для медицины и смежных областей за время пандемии появилось относительно немного. Из действующих можно упомянуть модернизированные роботы-дезинфекторы, которые прошли испытания на базе Саха-Политехнического лицея Якутска. Созданные инженерами Северо-Восточного федерального университета на базе автономной машины для уборки VeDroid, которые стали легче (в 3 раза по сравнению с предыдущими моделями) и более smart (например, могут осуществлять дезинфекцию рядом с людьми).

Программных роботов используют все активней. Боты по всей стране внедряют на «горячих линиях» медицинских учреждений, которые в настоящее время испытывают высокие нагрузки. Автоматизация рутинных процессов, как отмечает Сергей Маслов, директор по маркетингу МТТ, дает возможность сотрудникам уделять больше внимания вопросам качества оказываемых услуг и их развития. Внедряют голосовых ботов и для врачей.

«Текущая ситуация ускорила процесс сокращения использования человеческих ресурсов», — отмечает г-н Мискевич.

Еще во время первой волны Microsoft предоставила медицинским организациям, доступ к сервису Healthcare Bot, работающему на технологиях Microsoft Azure и помогающему врачу вести обследование пациентов на наличие инфекции, а также принимать решение о лечении, напоминает г-н Шершульский.

Вместо заключения

Легко видеть на примерах, что технологии, апробированные на одних вертикальных рынках, в современных условиях компании быстро и эффективно переносят на задачи других вертикалей«, в данном случае, медицинских, испытывающих экстремально высокие нагрузки из-за эпидемии. Например, если экспертиза LG в создании систем кондиционирования и вентиляции — от промышленных решений до бытовых очистителей — позволила создать маску с «умными вентиляторами». Сказанное справедливо также для компетенций в AI и в RPA и т. д. Заметим, что в российских условиях роботов активно разрабатывают для протезирования, но это уже не имеет отношения к борьбе с эпидемией и с рассматриваемой нами миграцией технологий, поэтому об этом поговорим в следующий раз.

Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель CRN/RE

Версия для печати (без изображений)   Все новости