Как цифровые технологии могут помочь в сфере медицины

В ближайшие годы цифровые технологии начнут проникать в медицинскую сферу все активнее. В частности, Финляндия уже стремится к переходу на виртуальный прием пациентов. Проект "Виртуальная больница 2.0" охватывает медицинские центры, медуниверситеты и бизнес.

Все заинтересованы в том, чтобы каждый человек мог получить помощь не выходя из дома. Это может быть традиционный визит в кабинет с терапевтом и медсестрой в привычном понимании, но только по видеосвязи.

Особенно виртуальная помощь специалиста полезна людям с депрессией или другими психическими проблемами. Потребность возрастает, если пациент живет в отдаленной местности, где невозможно найти врача или больницу. Удаленного доступа к медицинской помощи часто не хватает в развивающихся странах.

Виртуальная связь с пациентом способна заранее предупредить обострение заболевания. Например, повышенного внимания требуют пациенты с хронической обструкционной болезнью легких, которая представляет большую проблему для всего мира. В Великобритании этой болезни подвержены 1,2 миллиона людей. Проект с использованием платформы прогнозирования риска NHS Greater Glasgow & Clyde and Seattle направлен на сокращение числа госпитализаций путем дистанционного мониторинга симптомов, физиологии и лечения пациентов. Алгоритмы машинного обучения предлагают медицинским работникам вспомогательную поддержку для принятия клинических решений для выявления пациентов с высоким риском обострения.

Цель проекта - предоставление пациентам возможности получить профилактическое лечение в любое время и в любом месте. Данные с кислородной маски пациента передаются в медицинский центр, где врачи удаленно могут настроить необходимые программы лечения.

На помощь врачам приходят технологии дополненной реальности (augmented reality, AR). Один из примеров - Hololens4Pathology. Это комплексный подход, использующий возможности смешанной реальности очков Microsoft Hololens. Он объединяет информацию о патологиях и изображения пораженных участков. Такая разработка позволяет врачам детально рассмотреть орган и его проблемы со всех сторон. "Мы можем детально визуализировать трехмерную модель патологии органа и поворачивать его, чтобы исследовать различные участки, а также смежные структуры", - рассказал Карлос Фернандес Моро, специалист шведского Каролинского университета, на конференции Microsoft Re-Imagining Healthcare в Хельсинки.

Цифровые технологии "не боятся" даже неизлечимых болезней, о которых многие предпочитают просто не вспоминать, поскольку в развитых странах их практически нет. Так, фонд Novartis и компания Microsoft работают над атласом изображений проказы для раннего выявления заболевания. Организации будут сотрудничать с исследователями из Фонда Освальдо Круса в Бразилии, чтобы собрать базу из анонимных изображений разных стадий болезни. Позднее библиотеку планируется сделать общедоступной, чтобы упростить исследования проказы в дальнейшем. По словам доктора Энн Аертс, главы фонда Novartis, основная задача сводится к тому, чтобы ускорить обнаружение проказы и предотвратить развитие у пациентов повреждения нервов. Публикация первого варианта изображения атласа запланирована на середину 2019 года.

Цифровые технологии могут помочь пациентам даже косвенно, например снизить стресс у детей, которые лечатся в больницах от рака. Лиза Карин Бергстром, менеджер по уходу Каролинского университета, уверена, что разработки в сфере компьютерных игр, роботы и другие подобные технологии способны снять напряжение у детей, напуганных многочисленным оборудованием, препаратами и общей угнетающей больничной атмосферой.

Россия не отстает от других стран во внедрении передовых технологий. В некоторых регионах уже используют решение Botkin.AI, способное с точностью до 95 процентов выявлять онкологические заболевания на ранних стадиях благодаря анализу медицинских изображений с помощью технологий искусственного интеллекта. Решение легко интегрируется с диагностическим оборудованием клиники, которым могут пользоваться рентгенологи для выявления патологий. Искусственный интеллект способен находить патологии на медицинских снимках, предоставляя специалисту не только информацию об обнаружении опухоли, но и выделяя участки, требующие внимания.