CC BY
21Информационно-вычислительные технологии
the comparative and comparative scientific methods, methods of summarizing information and descriptive
Results. Modern scientists emphasize the importance of creating digital systems for monitoring the parameters of children with respiratory disorders, which contain a measuring module with both a signal processing unit and a data display unit. The module can be made on the type of one transmitting channel and two receiving channels, dependent on antennas separated from each other, but combined with serially connected phase detector, bandpass filter and amplifier, whose outputs are connected to the inputs of the analog-to-digital signal converter (ADC).
The signal processing unit is implemented on a microcontroller, whose inputs and outputs are connected respectively to the ADC output and the input of the short-pulse shaper. The communication buses are connected to the input and output of the radio transceiver, the first non-volatile memory and the charge control system. The output of the first radio transceiver is connected to its receiving and transmitting antenna, and the charge control system to the rechargeable battery and the USB port.
The information display unit is proposed to be implemented on another radio transceiver, whose inputs and outputs are connected to its transceiver antenna, a second non-volatile memory, organic LED display, buttons, buzzer, vibrator and a stabilizer with a low voltage drop, connected to an electric battery
Conclusions. The proposed information-computer system can be installed in the devices used in health care. The relevance of creating such diagnostic devices for remote monitoring of respiratory rhythm parameters is due to the necessity of introducing digital devices for non-contact monitoring of newborns with apnea in medical institutions.
References
1. Shabeeb A., Al-Askery A., Nahi Z. Remote monitoring of a premature infants incubator// Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science (IJEECS). 2020. № 3. C. 1232-1238.
2. Pereira C. et al. Noncontact monitoring of respiratory rate in newborn infants using thermal imaging // IEEE transactions on Biomedical Engineering. 2018. T. 66. N° 4. C. 1105-1114.
3. Blanik N. et al. Remote vital parameter monitoring in neonatology-robust, unobtrusive heart rate detection in a realistic clinical scenario // Biomedical Engineering. 2016. T. 61. N° 6. C. 631 -643.
4. Khanam F. et al. Remote monitoring of vital signs in diverse non-clinical and clinical scenarios using computer vision systems: A review // Applied Sciences. 2019. T. 9. № 20. C. 4474-4480.
5. Hassanin H. Information system for monitoring vital parameters of newborn condition // Fundamental Research. 2015. № 5. P. 162-167. (in Russ.).
ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
В КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ
Тихоненко А. И.
Медицинский университет «Реавиз», Самара, Россия Научный руководитель: Переверзев В.Ю. (канд. пед. наук, доцент)
Послойные снимки являются «золотым стандартом» в современной диагностике. При этом с ростом качества изображений, появляется все больше данных, с которыми приходится работать врачу. Мы решили проанализировать, какие возможности предлагают технологии искусственного интеллекта (ИИ) и Big Data, а также выяснить с какими проблемами они сталкиваются. Для этого мы изучили ряд публикаций, а также интервью со специалистами по машинному обучению (МО) и рентгенологами, участвовавшими в подобных проектах.
Вестник медицинского института «РЕАВИЗ». 2022. № 2
Приложение
Мы выделили следующие преимущества использования систем ИИ: экономия времени специалиста. По данным различных исследований использование машинного анализа позволяет сократить время описания снимка на 30-50 % Сокращение длительности процедуры сканирования до 10 раз. Это может быть критично для людей, которые не могут долгое время оставаться неподвижными лежа в сканере.
«Третье мнение»: выдаваемое компьютером заключение не является диагнозом, но может дать дополнительный источник для развития клинической мысли, или быть аргументом в спорной ситуации. Увеличение процента «случайных находок». Использование универсальных алгоритмов позволяет обнаружить ранние формы рака или скрытые воспалительные процессы, даже если они не связаны с основным диагнозом.
Ретроспективный анализ. Изображения могут длительно храниться в электронном виде. Это дает возможность проводить повторные исследования без участия пациента. Сейчас существуют проекты, направленные на выявление ранних форм рака у больных делавших КТ в связи с корона-вирусной инфекцией. Интересной перспективой является создание виртуальной прогностической модели пациента, учитывающей все его особенности и позволяющей подобрать индивидуальную программу лечения. Несмотря на все эти преимущества, есть и ряд проблем в компьютерной диагностике. Автоматическая обработка изображений требует строгой стандартизации исследований и отсутствия артефактов. Для каждой области требуется накопление довольно большого объема данных исследований и затем МО с помощью лучших экспертов, что занимает много времени и ресурсов. Из-за коммерческой конкуренции между компаниями трудно создать единый стандарт сегментации изображений. По той же причине дата сеты редко попадают в открытый доступ, что безусловно тормозит отрасль. Есть и морально-этические проблемы: многие врачи опасаются критических ошибок при постановке диагноза с помощью компьютера, есть так же страх быть замененным ИИ (по данным опроса 2019 года 48 % рентгенологов считает, что внедрение новых технологий сократит количество рабочих мест). Отдельной проблемой является сохранение конфиденциальности при работе с огромными массивами данных.
Таким образом, из нашего обзора мы видим, что ИИ и МО уже стали частью процесса клинической диагностики и позволяют сократить время и улучшить качество исследований, но не могут полностью заменить врача. Только плотное взаимодействие врачей, ученых, IT специалистов и машин может дать качественный скачок в оказании медицинской помощи населению.
СЕРВИС ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫХ АННОТИРОВАННЫХ ТРЁХМЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ ПЕЧЕНИ ДЛЯ ТРАНСПЛАНТАЦИИ И ХИРУРГИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Шарифова Р.А.
Медицинский университет «Реавиз», Самара, Россия Научный руководитель: Яремин Б.И. (канд. мед. наук, доцент, врач-хирург)
Проект направлен на создание программы для ЭВМ, реализующей создание персонализированных аннотированных трёхмерных моделей печени для содействия принятию решения в трансплантации и хирургии с использованием технологий искусственного интеллекта. Продукт будет использоваться в работе хирургических, онкологических и трансплантологических центров. Внедрение создаваемого продукта позволит повысить качество медицинской помощи, снизить количество осложнений.
Целью проекта является создание дистанционного сервиса обработки данных визуализаци-онных исследований печени (КТ, МРТ, УЗИ) с использованием технологий искусственного интел-
