Короновирус будет диагностировать приложение в смартфоне

Короновирус будет диагностировать приложение в смартфоне

09 Apr 2020
3132
Прослушать

В России появилось приложение, определяющее симптомы коронавируса и других заболеваний, сообщает АСИ.

Лицо, как зеркало состояния здоровья, может выявить симптоматические признаки конкретных заболеваний. Обнаружение аномалий лица или нетипичных черт имеет первостепенное значение, когда речь идёт о сборе анамнеза. Медицинская диагностика на основе смартфонов с помощью искусственного интеллекта имеет достойные теоретические обоснования и практические инструменты, позволяющие использовать оптическое зондирование, электрохимическое обнаружение, интеграцию с другими устройствами, обработку данных, обмен данными и хранение.

К сожалению, массового скачивания приложения в Apple Store или Google Play этой уже опробованной технологии пока не будет, так как производитель планирует его выпуск в партнёрстве с конкретными заинтересовавшимися Российскими компаниями и госорганизациями.

Инновационная технология умеет распознавать симптомы различных заболеваний с точностью до 98%. В основе разработки — нейронная сеть, которую долго обучали программисты, дата-сайентисты и врачи из израильской фирмы Binah.ai, являющейся портфельной компанией инвестиционного холдинга «Prytek», многонациональной корпорации, специализирующейся на инвестициях в технологии и сервисные операции, которая будет продвигать вышеупомянутую технологию в нашей стране и по всему миру.

Уже сейчас компанией Binah.ai клинически протестирована возможность с помощью приложения определять частоту сердцебиения и дыхания, вариабельность сердечного ритма, уровень психического стресса, насыщение крови кислородом, скоро можно будет измерять кровяное давление.

«Нами предлагается уникальная возможность дистанционной диагностики раннего обнаружения респираторных заболеваний и пневмонии, в том числе вызываемых коронавирусом. Услуга обойдется в $2 в месяц с возможностью неограниченного количества тестов на этот период (цена рассчитана исходя из численности компании в 10 000 человек). Для сравнения, сегодня, по оценкам Роспотребнадзора, анализ на коронавирус можно сделать за 1250 рублей, плюс стоимость выезда», — рассказал миллиардер, ключевой партнёр «Prytek» в России Игорь Рыбаков.

По словам генерального директора Binah.ai Дэвида Меймана, во время эпидемиологических вспышек смартфоны могут пригодиться как на контрольно-пропускных пунктах, так и для индивидуального домашнего самоконтроля.

«В эпоху, когда Big Dates, технологии и возможности подключения различных мобильных приложений более развиты, чем когда-либо прежде, каждый из нас несёт личную ответственность за предотвращение распространения опасных вирусов. Мы живём во время, когда технологии находятся в наших руках, могут быть использованы для потенциального предотвращения чрезвычайных ситуаций в области общественного здравоохранения, что позволяет всем нам разделить и облегчить бремя», — продолжил разработчик.

«Одним из самых сильных видов оружия, с помощью которого мы должны бороться с распространением Covid-19, могут стать смартфоны. Поскольку приложения для здоровья на наших телефонах всё больше применяют возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы в реальном времени получать точные сведения о широком спектре измерений состояния здоровья, у нас есть возможность использовать решения для удалённого здравоохранения, как никогда раньше. Это особенно актуально во время пандемии коронавируса». 

Технология работает следующим образом: на телефон скачивается приложение, в нём открывается камера, которую нужно навести на лицо. Программа оценивает изменение цвета кожи вокруг глаз, считает пульс, частоту дыхания, насыщение крови кислородом и уровень физического стресса. Затем данные передаются в информационный центр, где с помощью ИИ определяется состояние здоровья. Нельзя говорить о том, что этого достаточно для постановки диагноза, но первичные признаки заболевания таким способом можно выявить, чтобы принять решение о необходимости срочной медицинской помощи.

«Дистанционный мониторинг здоровья сохранит свою актуальность и после завершения эпидемии. Этой технологии принадлежит будущее, так как она основана на машинном обучении. Наш проект разворачивается на базе технологического стека компании «Prytek»: уже ведутся переговоры с крупнейшими корпорациями России и мира по обеспечению диагностикой. Стоимость разработки технологии составила несколько десятков миллионов долларов, минимальная отпускная цена для компании — $50 тыс.», — отметил Рыбаков.

Автоматическая медицинская диагностика давно в центре интереса к компьютерному зрению, поскольку она предоставляет тактичную и деликатную объективную информацию о состоянии пациента. 

ИИ интеллект всё более активно обучают оценивать состояние здоровья по симптомам, которые оставляет болезнь на лице. Согласно медицинским отчётам с помощью методов компьютерного зрения можно предварительно диагностировать на основе автоматического обнаружения некоторых из симптомов более 30 заболеваний. Однако требуется междисциплинарное сотрудничество для сбора общедоступных баз данных.

Записывающие устройства, такие как веб-камеры или смартфоны являются оптимальными инструментами, которые могут обеспечить лёгкий доступ для физиологического осмотра пациента и измерения отдельных признаков заболевания, проявляющихся в лице, дающих определённые сигналы о здоровье. Врачу, даже если он проводит телемедицинский сеанс, проще по выражению или внешнему виду лица, по различным физиологическим или поведенческим реакциям получить нужную информацию относительно состояния больного. 

С точки зрения компьютерного зрения, обнаружение аномалий в чертах лица пациента и трактовки выражения эмоций лице — сложная исследовательская проблема. Наиболее трудно разработать базовое понимание корреляции между симптомами на лице и здоровьем, создать вычислительные модели, которые будут кодировать выявленные корреляции. Необходимо сформировать кодовую книгу, которая будет отображать диапазон изменений лица, которые, согласно клинической практике, указывают, например, на расстройства мозга, всегда проявляемые в виде физиономических аномалий.

Генетические синдромы тоже могут вызвать черепно-лицевые нарушения, которые в итоге укажут на дефекты в других органах. Какие-то из синдромов заболевания имеют характерные признаки: нарушения симметрии лица или цвета кожи. Для глубокой диагностики могут использоваться как традиционные технологии с цифровым изображением, так новые методы визуализации, такие как термография или стереофотограмметрия. 

Техника стереофотограмметрии заключается в генерировании трёхмерной поверхности из набора ряда изображений, что позволяет получать голографические координаты точек объекта и восстанавливать из них объем, для получения точных измерений.

Видеокамеры позволяют записывать выражение лица пациента в конкретных условиях, допустим, чтобы по движениям глаз визуально диагностировать психиатрические или тревожные расстройства.

Ещё исследователи проявляют интерес к использованию методов визуализации в особом спектральном диапазоне. Классический пример – тепловидение, как бесконтактный, неинвазивный метод диагностики. Биомедицинская и медицинская информатика предоставляют информацию о температуре человеческого тела путём оценки инфракрасного спектра объекта.

Информация, предоставленная этим методом, делает его очень актуальным для приложений, связанных с клинической медициной: тепловые факторы позволяют оценить состояние кровотока, клеточного метаболизма, наличие пота, насколько активно работают железы, вызывая локальные изменения в поверхностной коже. Зная, что воспалительные процессы, такие как лихорадка, рак или даже некоторые лекарства могут быть причиной изменения температура кожи, можно обучить ИИ и различные приложения, связанные с массовым скринингом, обнаруживать лихорадку или острые респираторные заболевания.

ИИ через приложение в смартфоне обеспечивает понимание состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Самостоятельная диагностика с помощью различных электронных приборов и мобильных приложений — это одно из перспективных направлений развития цифровой медицины. Прогнозируемый к 2023 году дефицит более 15 миллионов медицинских работников позволит Binah.ai значительно снизить нагрузку на медицинский персонал, предоставив медицинское видео-приложение для мониторинга показателей жизнедеятельности, которое будет выполнять регулярные, рутинные и трудоёмкие задачи по мониторингу состояния здоровья, освободив время медицинского персонала на уход за пациентами. Новое приложение превращает простую камеру в инструмент мониторинга жизненно важных функций.

Видео-решения Binah.ai для мониторинга показателей жизнедеятельности были разработаны и испытаны совместно с системами мониторинга показателей жизнедеятельности, которые используются сегодня в большинстве больниц. Во время тестирования рука пациента привязывалась к медицинскому контрольному устройству, а смартфон помещался на штатив перед его лицом для измерения и сравнения показателей жизнедеятельности. Для измерений сердечного ритма точность, достигнутая донным решением, составляла от 95 до 98%.

Производитель использует революционную платформу работы с Big Dates, сочетающую сверку сигналов и машинное обучение в сочетании с запатентованным комплексным ИИ, структурой глубокого обучения, которая обеспечивает лучшие в своём классе результаты позиций точности, производительности и стабильности. Компьютерный анализ сведений позволяет получать согласованные, высокоточные результаты.

Обработка сигналов упрощает ввод данных, благодаря проверенным веками математическим манипуляциям. На самом базовом уровне она преобразует числовые наборы данных в «волны», что позволяет анализировать информацию в виде потока.

Лишние и ошибочные компоненты устраняются с помощью специальных алгоритмов, создавая более чистый и качественный набор сведений. Удаление шума из данных оставляет только нужные для моделирования и анализа, что повышает их точность.

Обработка сигналов оптимизирует объём данных и подготавливает их для машинного обучения и искусственного интеллекта. Это ускорение значительно снижает количество ложных срабатываний, обеспечивая действенные результаты с точностью от 80 до 99% в зависимости от набора сведений и варианта их использования.

Подготовила Данилова Надежда