Медицинские приложения родом из Харькова

Будущее медицины уже невозможно представить без использования искусственного интеллекта и Big Data. Об этом тренде хорошо известно харьковским разработчикам.

Наталия Сиромаха более пяти лет вовлечена в управление IT- проектами в сфере Healthcare в Харькове. По ее словам, украинский рынок открыт для инноваций. Поликлиники только начали компьютеризировать, и потребность в новых технических решениях все время растет.

Основное внимание специалисты уделяют встроенным системам (embedded systems) для медицинских девайсов (иными словами — микропроцессорам), системам по контролю состояния пациентов и облачным технологиям по обслуживанию больных, то есть eHealth.

Как же работают прототипы медицинских устройств родом из Харькова? Взглянем на них ближе…

«Домашняя» диагностика для диабетиков

Это приложение выявляет первичные признаки ретинопатии — заболевания, вызванного диабетом. У больного ретинопатией частично ухудшается зрение.

Основываясь на 11 367-ми снимках сетчатки человеческого глаза, авторы идеи Игорь Манжос (Senior Consultant) и Андрей Сидякин (Senior SW Engineer) создали систему, определяющую вероятность заболевания и возможную стадию. Загруженные фотографии взяты из открытых баз исследовательских университетов и клиник — EyePACS database и Indian Diabetic Retinopathy Image Dataset. На данный момент точность такого «домашнего» анализа составляет 60%.

Какие языки программирования использовались? Python и JavaScript.

Nevus (от англ. «родинка»)

Цель мобильного data science-изобретения — определить вероятность угрозы здоровью от родинки на теле. Достаточно сделать фото, которое система просканирует и предложит возможный ответ. Через несколько секунд нейронная сеть Inception V3 возвращает набор вероятностей — риски опасного диагноза или норму. Под заголовком «Probably it is a» на экране отображается вывод: обычная родинка, меланома (злокачественная опухоль кожи) или себорейный кератоз (доброкачественное образование).

В личном профиле пользователь может мониторить развитие родинок и консультироваться с врачом, отправив снимок в клинику, которая установила такую же программу. Разработчики полагают, специалистам изобретение пригодится для предварительной диагностики потенциальных заболеваний кожи.

На данный момент в систему загружено 10 тысяч изображений, и она постепенно пополняется новыми фотографиями. Чем больше снимков — тем точнее результат диагностики.

Какие технологии использовались? TensorFlow, Angular, Node.js, Nginx.

Роборука в помощь протезу

Павел Брюханков (Lead Software Engineer, Consultant) отвечает за проект роботической руки. Двигается она засчет обработанных сигналов от электродов на гарнитуре.

Лет пять назад Павел набрел в Интернете на Emotiv Epoc — небольшой портативный нейроинтерфейс на основе электроэнцефалографии. Программисту это направление показалось перспективным. Он приобрел аппарат и разрабатывал простые программы с данными энцефалограммы. Тогда Павел не относился к занятию серьезно, а спустя время и вовсе забросил дело. Но полгода назад возобновил работу уже в команде единомышленников. Механическую руку из детского конструктора Lego Mindstorm EV3 собрал восьмилетний сын одного из участников.

Проект может стать основой для создания роботических протезов — следующего шага в развитии неотъемлемой части медицинской сферы.

«Скорая» онлайн

А это — результат применения последних наработок в области передачи данных RTC (real time communication) для мобильных и планшетов. Технология позволяет практически мгновенно передавать данные о пациенте из кареты скорой помощи в больницу. При этом врач неотложки может следить за происходящем в машине, видеть показатели состояния человека, предлагать парамедикам протокол оказания неотложной помощи, а также назначать пациенту нужных специалистов по прибытию скорой в больницу.

Мнение врача: «Было бы полезно оцифровать метрические данные»

На всех этапах разработки, от задумки «на бумаге» до тестирования, программисты общаются с врачами и профессорами медицинских университетов. Парни признаются: матчасть в этом случае нельзя игнорировать. Когда хочешь придумать устройство, определяющее ранние стадии болезни Альцгеймера, нужно знать, как устроен мозг, как он улавливает те или иные магнитные сигналы и каким образом это проявляется в поведении человека.

По его словам, у нас уже многие процессы в клиниках автоматизированы, остается только их усовершенствовать. Например, препараты по правительственной программе «Доступные лекарства» с апреля можно получить по электронному рецепту без привязки к месту жительства. Постепенно внедряются системы электронной карточки пациента и электронного больничного. Управление пациентскими потоками тоже, по мнению Пенькова, требует внимания разработчиков.

К приложениям для «домашней» диагностики специалист относится скептически: мол, нигде в мире врачи не выносят вердикт лишь по фотографии. К тому же, просматривая онлайн-атласы заболеваний, можно наткнутся на одинаковые снимки с разными диагнозами. Поэтому программистам медик советует еще до полноценного применения устройств тщательно выяснить, в каком проценте случаев программа ошибается, и работать над ее улучшением.

Что нужно знать инженеру в медицине?

Прежде всего, важно осознать свое влияние на здоровье потенциального юзера-пациента. По технической части — разбираться в распространенных языках программирования этой сферы — C, C#, Java и MATLAB, а также обратить внимание на технологию цифровой обработки сигналов.