Искусственный интеллект поможет врачам во время лечения пациентов

Ученые Сибирского государственного медицинского университета (СибГМУ) разрабатывают технологию гибридного искусственного интеллекта для систем управления в медицинских киберфизических системах.

Особенность разработки состоит в комбинировании двух систем, основанных на данных и на знаниях, для поддержки принятия врачебных решений, сообщили в пресс-службе вуза.

Миниатюризация и удешевление современных вычислительных и коммуникационных устройств позволяют создавать замкнутые в единый контур киберфизические системы. Эти системы с помощью нескольких чувствительных и исполнительных устройств собирают и обрабатывают информацию в физических и биологических объектах и управляют процессами в них. С помощью обратной связи происходящее в физической или биологической системе оказывает влияние на вычисления и наоборот.

Особенность разработки состоит в одновременном использовании двух подходов к системам поддержки принятия врачебных решений (СППВР), основанных на данных и на знаниях. Технология позволяет создавать СППВР для разных задач медицины в условиях малого количества накопленных данных, сообщил руководитель стратегического проекта СибГМУ "Бионические цифровые платформы" программы "Приоритет-2030" Иван Толмачев.

"Большая часть систем искусственного интеллекта, создаваемых в медицине, связана с областями, где удалось хорошо накопить массивы данных (изображения в лучевой диагностике, текстовая информация в электронных историях болезни). Но, к сожалению подобные системы охватывают лишь малую часть медицинских задач”, – рассказал он.

По мнению Ивана Толмачева, разработанная технология поможет создать универсальные решения для нового этапа интеллектуализации медицинской техники. В перспективе подобные системы позволят объединять разнообразное медицинское диагностическое и терапевтическое оборудование в единый комплекс с автоматизированной системой управления. Такая медицинская система позволит в реальном времени контролировать состояние пациента, в том числе в критическом состоянии.

В настоящий момент технология успешно применяется для оценки биомеханических параметров движения человека при реабилитации двигательных нарушений и для оптимизации профиля питания у недоношенных детей при непрерывном мониторинге уровня гликемии.