Сердце из ткани который очень легко ломается и очень легко исправить.
сын Александра Дюма Гаяне Арутюнян, архитектор систем бизнес-аналитики, Клиентский центр IBM в Москве
Данная статья представляет собой практическую попытку понять, как современные технологии могут помочь современной науке двигаться вперед и быстро решать проблемы, связанные со здоровьем общества.
Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются одними из самых распространенных в нашей стране.
По данным Росстата, причиной большинства смертей в январе-июне 2015 года стали болезни системы кровообращения (почти 50%, или 493,385 тыс.
смертей).
Молодежь умирала в основном от сердечно-сосудистых заболеваний (почти 30% смертей).
На одной из конференций, посвящённых вопросам медицины, я познакомился с очень интересным человеком, основателем компании CardioQVARK. Оказалось, что наши интересы сходятся в области анализа работы сердца.
У него было много фактического материала, обезличенных данных осмотров пациентов - кардиограмм.
У меня была возможность проанализировать эти данные с помощью аналитических инструментов IBM. Речь идет о так называемой когнитивной, то есть умной аналитике — системах нового поколения для изучения больших объемов сложных, неструктурированных данных.
К ним относятся продукты семейства IBM Watson. Именно облачный сервис Watson Analytics позволил быстро проанализировать и визуализировать серии кардиограмм, предоставленные CardioQVARK. Для проведения эксперимента потребовались дополнительные ресурсы и мощности, которые имеются в Клиентском центре IBM в Москве, где я и мои коллеги проводили анализ.
Сам эксперимент состоял из трех основных этапов: подготовка информации для анализа, собственно анализ и визуализация результатов, интерпретация результатов эксперимента.
Мы тесно сотрудничали со специалистами CardioQVARK, и нашей целью была достаточно амбициозная задача — получить значимые результаты после обработки больших объемов реальных медицинских данных.
Эта задача для больших объемов данных очень сложна.
Блез Паскаль был прав, когда говорил, что у сердца есть свои законы, которых «разум не знает».
Дело в том, что на работу сердца влияет огромное количество факторов, и понять, какие из них являются наиболее важными, очень сложно.
Врачи часто полагаются на свой личный опыт и интуицию.
Мы использовали самые современные аналитические системы, способные увидеть связь между множеством различных факторов и оценить их влияние.
Результаты анализа принесли много неожиданностей.
Начнем с того, что специалисты, давно работающие над этой темой, были удивлены тем, что команда IT-специалистов смогла с высокой скоростью и точностью анализировать и классифицировать состояние пациентов.
Ведь мы не специалисты в области медицины.
Однако когнитивные системы называются так потому, что они позволяют нам решать проблемы, которые раньше были доступны только экспертам обычным способом.
Результаты были впечатляющими, прежде всего потому, что в автоматическом режиме удалось выявить большое количество важных зависимостей, выявить конкретные группы больных, отклонения от нормы, выявить тех, кто требует срочного хирургического вмешательства, определить влияние лекарственных препаратов на течение заболевания.
болезнь и многое другое.
Например, из общей массы нам удалось выделить и классифицировать: • условно здоровые пациенты и характер их кардиограмм • пациенты с сердечной дисфункцией.
• пиковые периоды и нагрузка на сердце • пациенты, которым потребовалась операция на сердце • пациенты, перенесшие операцию на сердце • влияние медикаментов в послеоперационный период • характер работы сердца в восстановительный период • возвращение сердца к нормальной функции Более того, аналитические инструменты Watson Analytics позволили нам увидеть интересные зависимости.
Таким образом, выяснилось, что фазы Луны влияют на работу сердца больных, особенно женщин.
Эта весьма интересная зависимость потребовала отдельного анализа, поскольку тема уже выходит за рамки традиционной медицины и поэтому требует особо внимательного подхода.
Несмотря на то, что влияние явлений космического масштаба – Солнца, Луны – на живые организмы изучается достаточно давно, большая сложность выявления зависимостей до сих пор оставляет эту область исследований весьма проблематичной.
Основы этих исследований заложил великий русский учёный А.
Л.
Чижевский.
В частности, он обнаружил зависимость структуры крови от электрических и магнитных полей, в том числе от электромагнитного поля Солнца.
Не случайно электромагнитное поле сердца примерно в пять тысяч раз сильнее поля мозга.
Именно потому, что мы не были специалистами в медицине, для обеспечения чистоты эксперимента и проверки результатов была использована специальная методика.
Мы получили обезличенные данные кардиограмм как здоровых пациентов, так и больных.
То есть в ходе анализа наша команда не знала, какие кардиограммы принадлежат больным пациентам, а какие взяты у здоровых людей.
Полученные результаты мы обсудили с командой врачей.
Сотрудничество между двумя командами было необходимо, поскольку система CardioQVARK собирает огромное количество фактической информации о пациентах, и понимание большей части этих данных требует специальных знаний.
Статистические показатели, которые были загружены в систему IBM Watson, отражали различные характеристики сердца — такие как продолжительность сердечных циклов, их вариации, аритмия, связь с дыханием, частота пульса и так далее.
Так как система CardioQVARK позволяет также делать спектральный анализ сердечного ритма, то есть определяет колебания – волны, возникающие при работе сердечных мышц.
Эти данные также были загружены в Watson Analytics. В частности, это были параметры, связанные с дыхательными волнами, параметры медленных или средних волн, связанные с симпатической активностью или активностью, связанной с частотой сердечных сокращений, и многое другое.
Рис.
1. Благодаря приложению для iPad врач-пользователь CardioQVARK контролирует состояние пациента в режиме онлайн.
Итак, анализ позволил выявить ряд важных показателей и зависимостей: • статистические значения, то есть средние значения по каждому показателю • периоды (циклы) работы сердца • построение прогноза на неделю по каждому из параметров • сравнение значений с лунным календарем • определение степени зависимости показателей в пиковые периоды Последняя зависимость особенно важна, поскольку пиковые периоды — это периоды критической работы сердца и они могут быть наиболее опасными для здоровья пациента.
Отдельно следует подчеркнуть, что инструменты Watson Analytics позволили установить степень зависимости работы сердца от фаз Луны.
Эта работа требует продолжения, и мы надеемся на интерес к ней со стороны медицины.
Конечно, большинство зависимостей можно рассчитать вручную, но главное в проделанной работе то, что такие результаты можно получить мгновенно, автоматически и с визуальным отображением.
Врач не тратит время на рутинный анализ данных, а сразу видит четкую картину, описывающую состояние пациента, и может быстро принимать решения.
Ведь чтобы оценить и понять, что происходит с пациентом, нужны всего несколько минут. При этом врач-специалист сможет оценить целую серию кардиограмм, что даст более точное представление о работе сердца пациента и позволит учесть особенности этого пациента и его личный анамнез.
Кроме того, следить за состоянием пациента можно не только пока он находится в больнице, но и удаленно.
Это позволит своевременно предупредить о возможных отклонениях в состоянии здоровья и вовремя принять необходимые меры.
Наше мнение разделяют коллеги по эксперименту.
Заместитель генерального директора CardioQVARK Сергей Садовский прокомментировал результаты совместной работы: «В будущем использование анализа и машинного обучения на базе умных экспертных систем позволит врачу эффективно сортировать пациентов по тяжести состояния, диагностировать сердечные и некоторые несердечные патологии, а также контролировать значимые параметры организма.
Это уже подтверждается на лабораторном уровне и в добровольных клинических испытаниях».
Таким образом, эксперимент подтвердил, что использование современных технологий позволяет существенно ускорить и повысить точность оценки состояния пациента.
Важно понимать, что весь эксперимент занял не более одной рабочей недели чистого времени.
Это включало первичную подготовку данных, статистический анализ и визуализацию с помощью Watson Analytics, интерпретацию результатов и консультацию со специалистами-медиками.
Использование когнитивных систем в медицине позволяет существенно снизить затраты на лечение пациентов.
Ведь если за состоянием пациента постоянно следить и своевременно принимать необходимые меры, средние показатели выздоровления значительно лучше.
И что еще важнее, мы можем приблизиться к решению проблемы оказания персонализированной помощи тем, кто в ней нуждается.
От стандартного массового лечения к индивидуальному лечению с учетом всех особенностей каждого пациента – именно такой переход позволяет использование когнитивной аналитики от Watson Analytics. Теги: #Наука #здоровье #приложения #ibm watson #сердце
-
Аудиофлай Af56
19 Oct, 24 -
Айфон В Китае
19 Oct, 24