Исследования, проводимые Институтом компьютерных наук и управления ХУН-РЕН (SZTAKI), приводят к созданию революционного семейства продуктов, предназначенных для мониторинга жизненных показателей недоношенных младенцев с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Собранные данные призваны значительно улучшить сроки и качество ухода, который получают младенцы, согласуя лечение с их индивидуальными биологическими ритмами.
Намерение Института — разработать систему, основанную на ИИ, которая может интерпретировать выражения лица младенца, напряжение в спине и движения рук для оценки уровня боли. Такие технологические достижения означают огромный скачок по сравнению с более ранними методами, использующими набор проводов для сбора данных или полагающиеся в значительной степени на прямое наблюдение со стороны медсестер и врачей.
Прогресс в области ИИ и технологий машинного зрения достиг такого уровня, что неконтактное наблюдение на основе камер начинает заменять необходимость использования проводных датчиков, контактирующих с кожей ребенка.
Петер Фёлдеси, научный сотрудник в Лаборатории компьютерного оптического сенсоринга и обработки ХУН-РЕН SZTAKI, подчеркивает смену от примитивного подхода «сохранить их живыми». Он выступает за персонализированный уход в соответствии с программами типа NIDCAP и FINE, которые поддерживают развитие, ориентированное на потребности семьи и естественные циклы сна младенца.
Семейство продуктов начинается с специальной камеры, способной захватывать видео и аудио высокого качества внутри инкубатора, даже в условиях низкого освещения, с целью получения сертификата CE, подтверждающего безопасность и готовность к выходу на рынок. Более того, в зависимости от вида необходимого мониторинга, к системе можно подключить дополнительные модули. Например, программа на планшете или ноутбуке может отслеживать сон и поведение младенца, предоставляя пользовательские, цветные кривые для отображения состояния ребенка, а также записывая уровень окружающего света и уровни шума в течение дня.
Планы также включают разработку инструмента для измерения уровня боли у младенцев. Поскольку младенцы, находящиеся на неонатальном уходе, часто подвергаются инвазивным процедурам, система, оценивающая боль на основе выражения лица, напряжения тела и ИИ-ассистированного анализа, является необходимой. Данное предприятие направлено на включение медицинского персонала в создании шкалы боли, чтобы точнее отражать дискомфорт младенцев.
Основные проблемы и противоречия в мониторинге недоношенных младенцев на основе ИИ:
Разработка систем мониторинга на основе ИИ для недоношенных младенцев сопряжена с рядом серьезных проблем.
1. Конфиденциальность и безопасность данных: Обработка и хранение чувствительных медицинских данных младенцев порождает значительные проблемы конфиденциальности и безопасности. Системе ИИ потребуются надежные протоколы для обеспечения защиты данных.
2. Точность и надежность: Системы ИИ требуют высокой точности, что особенно важно при оценке боли или других показателей здоровья у младенцев, не способных выразить свое недомогание словами.
3. Интеграция: Интеграция технологий ИИ с существующими практиками здравоохранения и обеспечение их совместимости с существующими медицинскими записями и информационными системами требует сложных решений.
4. Этика: Существуют этические соображения при обращении к алгоритму для интерпретации боли, что может привести к снижению роли человеческого фактора в уходе.
Преимущества мониторинга на основе ИИ:
1. Неконтактный мониторинг: Использование камерного наблюдения снижает физическое воздействие на младенцев, которые в противном случае подвергались бы частым переноскам и подключениям проводов.
2. Постоянный сбор данных: ИИ позволяет непрерывный мониторинг, обеспечивая более полный набор данных, чем прерывистые ручные наблюдения.
3. Объективная оценка: ИИ способен предоставить последовательный и объективный анализ в течение времени, уменьшая потенциальное предвзятое отношение или ошибки со стороны медицинских специалистов.
Недостатки мониторинга на основе ИИ:
1. Техническая сложность: Системы ИИ могут быть более сложны в эксплуатации, чем традиционные методы, и требовать детального обучения персонала здравоохранения.
2. Чрезмерная зависимость от технологий: Существует риск слишком сильно полагаться на технологию, что может привести к пропуску тонких нюансов, которые мог бы заметить человек.
3. Стоимость: Начальное разработка и внедрение этих систем ИИ могут быть затратными и представляют финансовые вызовы для некоторых учреждений.
Ссылки на организации:
— Институт компьютерных наук и управления ХУН-РЕН (SZTAKI)
— Европейская Комиссия (информация о сертификате CE)
— Программа индивидуализированного развития и оценки новорожденных (NIDCAP)
Заключение: Хотя разрабатываемая система компанией ХУН-РЕН SZTAKI обещает улучшить качество неонатального ухода, важно осторожно преодолеть ее проблемы. Обеспечение точности технологии, защита данных младенцев и беспрепятственная интеграция ИИ в существующие системы здравоохранения будут ключевыми для успеха систем мониторинга на основе ИИ для недоношенных младенцев.