Пономарев - "Технологии телемедицины для диагностики, динамического наблюдени...ExpolinkПономарев - "Технологии телемедицины для диагностики, динамического наблюдения пациентов и реабилитации"
Трансформация медицинских услуг. Аскольд Романов, генеральный директор Управл...Высшая школа маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ
круглый стол Digital Health 3 ноября 2015 г. в Высшей школе маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ
Виртуальный госпиталь. Яков Махиборода, директор проекта «Виртуальный госпита...Высшая школа маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭкруглый стол Digital Health 3 ноября 2015 года в высшей школе маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ
Автоматизированное информирование пациентов Медси. Юрий Сафронов, директор по...Высшая школа маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭкруглый стол по Digital Health 3 ноября 2015 года в высшей школе маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ
Perspectives in telemedicine. prof. Dr. Bodo KressВысшая школа маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭВыступление на круглом столе Digital Halth 3 ноября 2015 года, высшая школа маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ
Кибернетическая медицина 2015 успех или мистификацияSerge DobridnjukДается обзор моделей и типов аналитических систем, применяемых в здравоохранении. Рассматриваются эвристические модели: экспертная, регрессионная, деревья решений, нейросети. Для каждой приводится список интересных медицинских систем, их использующих
Трансформация медицинских услуг. Аскольд Романов, генеральный директор Управл...Высшая школа маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ
круглый стол Digital Health 3 ноября 2015 г. в Высшей школе маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ
Виртуальный госпиталь. Яков Махиборода, директор проекта «Виртуальный госпита...Высшая школа маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭкруглый стол Digital Health 3 ноября 2015 года в высшей школе маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ
Автоматизированное информирование пациентов Медси. Юрий Сафронов, директор по...Высшая школа маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭкруглый стол по Digital Health 3 ноября 2015 года в высшей школе маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ
Perspectives in telemedicine. prof. Dr. Bodo KressВысшая школа маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭВыступление на круглом столе Digital Halth 3 ноября 2015 года, высшая школа маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭ
Кибернетическая медицина 2015 успех или мистификацияSerge DobridnjukДается обзор моделей и типов аналитических систем, применяемых в здравоохранении. Рассматриваются эвристические модели: экспертная, регрессионная, деревья решений, нейросети. Для каждой приводится список интересных медицинских систем, их использующих
Персональный медицинский ассистентAnton PanfilovОблачный сервис управления персональным здоровьем, онлайн мониторинг и анализ истории ключевых жизненных показателей, предупреждение кризисных состояний, онлайн консультации с врачом
Регистры сердечно-сосудистых и других неинфекционных заболеваний: значение в ...cardiodrugРегистры сердечно-сосудистых и других неинфекционных заболеваний: значение в оценке качества лечебно-профилактической помощи в условиях практического здравоохранения
Регистры сердечно-сосудистых и других неинфекционных заболеваний: значение в ...cardiodrugРегистры сердечно-сосудистых и других неинфекционных заболеваний: значение в оценке качества лечебно-профилактической помощи в условиях практического здравоохранения
Методологические основы регистров хронических неинфекционных заболеваний.Рез...cardiodrugМетодологические основы регистров хронических неинфекционных заболеваний.Результаты исследований по изучению смертности больных с инфарктом миокарда и мозговым инсультом (ЛИС, ЛИС-2)
Метод вариационной термоалгометрии РУНОkozkoaМетод вариационной термоалгометрии РУНО: оценка психофизиологического состояния человека на основе анализа болевой чувствительности. Опыт применения технологии рефлекторной диагностики РУНО в доврачебном скрининге и мониторинге населения.
Доклад на съезде ФармакологовValerija Pride (Udalova)"Новая технологическая платформа для проведения доклинических и клинических испытаний лекарственных препаратов" - доклад д.м.н., ведущего научного сотрудника, клинического фармаколога
Сарвилиной Ирины Владиславовны на III съезде фармакологов России"Фармакология – практическому здравоохранению", Санкт-Петербург, 23-27 сентября 2007 года
Выступление В.Фофанова «Как сделать, чтобы клиенты покупали больше»Высшая школа маркетинга и развития бизнеса НИУ ВШЭВ рамках проекта «Вышка на ВДНХ» Выступление В.Фофанова «Как сделать, чтобы клиенты покупали больше» 25 августа 2017г
2. Принципы
Цель: разработка методов, алгоритмов и вычислительных
кластеров для выявления скрытых, ранних предикторов
жизнеугрожающих состояний на основе параллельных
вычислительных ресурсов.
Методы регистрации информации: облако вычислительных
кластеров поддерживают недорогие мини-ЭКГ, датчики ЧСС,
имплантируемые датчики (датчик в легочной артерии, в левом
предсердии, регистраторы артериального давления,
имплантируемые кардиальные ресинхронизаторы) и др.
Способ доставки информации: WiFi/3-4G, Bluetooth.
Способ анализа информации: врач call-центра или
автоматический анализ программой (на смартфонах).
3. Возможность контроля
данных врачом, получаемых
от более чем 10000 пациентов.
Удаленный Кластернедорогие регистраторы ЭКГ
автоматическая передача
сигналов – предикторов
изменения состояния
здоровья
Запись
регистрируемых
изменений
Автоматическая
передача через
WiFi/3-4G
кластер
• от холтеровского
мониторирования до
недорогих постоянно
функционирующих
регистраторов
• новые парадигмы
• новая концепция
превентивной медицины
Как устроена система?
4. Новый принцип сбора и систематизации данных,
стратификация пациентов по группам риска
1. Хронологические записи в базе данных для каждого пациента
2. Неограниченное время контроля
3. Дистанционное прогнозирование и управления с помощью распознающих устройств
4. Продолжительность регистрации ЭКГ определяется автоматически
Запись регистрируемых изменений
Имплантируемый
рекордер
Сегодня
Завтра
Удаленный
Кластер
5. Доступные кластеры для обслуживания
любых пациентов
Стратификация популяции по наличию и
стабильности негативных предикторов
Вариант превентивного монито-
ринга на базе платформы
mHealth
Пациенты с наличием негативных
предикторов
Пациенты с наличием негативных
предикторов
Лица с идентифицируемыми
факторами риска
Лица с идентифицируемыми
факторами риска
Любые пользователи
медицинской платформы mHealth
Любые пользователи
медицинской платформы mHealth
Непрерывный контроль ЭКГ в 12-16
отведениях, оценка динамики негативных
факторов, оценка эффективности
лекарственной терапии
Непрерывный контроль ЭКГ в 12-16
отведениях, оценка динамики негативных
факторов, оценка эффективности
лекарственной терапии
контроль ЭКГ в 3-12 отведениях, оценка
наличия негативных факторов, оценка
эффективности превентивной терапии
контроль ЭКГ в 3-12 отведениях, оценка
наличия негативных факторов, оценка
эффективности превентивной терапии
Регистрация артериального давления,
сердечного ритма, ЭКГ в 1-3 отведениях,
контроль стабильности физиологических
показателей
Регистрация артериального давления,
сердечного ритма, ЭКГ в 1-3 отведениях,
контроль стабильности физиологических
показателей
6. Контроль эффективности лекарственной терапии и
ее оптимизация
Начало
медикаменто
зной терапии
Начало
медикаменто
зной терапии
Ранний
прогноз
Ранний
прогноз
Автоматизиро
ванный
анализ
данных
Коррекция
дозы
Коррекция
дозы
Передача
данных врачу Передача
данных
пациенту
отменаотмена
8. Выводы:
- Использование дистанционных технологий позволяет снизить
частоту фатальных последствий сердечно-сосудистых
заболеваний;
• Снижение бремени фибрилляции предсердий: снижение риска
инсульта у пациентов с сердечной недостаточностью.
• Снижение риска жизнеугрожающих ситуаций с помощью
удалённого имплантируемого ресинхронизатора у пациентов с
терминальной сердечной недостаточностью.
• Прогнозирование внезапной коронарной смерти.
• Контроль эффективности терапии.
- Удаленный мониторинг - социально и экономически
доступный способ контроля здоровья населения.
Editor's Notes
#4: Perhaps, we should start from architecture that implements the latest trends in preventive medicine and preventive cardiac monitoring in particular.At the same time I would like to explain the essence of the new PHM trends. PHM science and applications put a fundamentally different purpose, leading to a paradigm shift in the operation of high complexity objects. Literally reformulating new PHM applications, it is about the development of preventive monitoring systems.
In this case, the system of preventive monitoring should be automated, self-learning and re-learning . In technical disciplines, it is about creating self-maintenance, self - recovery systems. In the context of Cardiology better to talk about self-learning system of preventive monitoring, systems of optimization of drug therapy, the monitoring systems in the postoperative period, etc.
Пожалуй следует начать с архитектуры, реализующей новые тренды в превентивной медицине и превентивном кардиомониторинге, в частности.
При этом мне бы хотелось пояснить, в чем суть новых PHM трендов.
В PHM науке и приложениях ставится принципиально иная цель, ведущая к смене парадигм в эксплуатации объектов высокой сложности. Дословно переформулируя новые PHM заявления, речь идет о развитии систем превентивного мониторинга. При этом, системы превентивного мониторинга должны быть автоматизированы, самообучаемы и переобучаемы. В технических дисциплинах речь идет о создании self-maintenance, self – recovery систем. В контексте кардиологии лучше говорить о самообучаемых системах превентивного мониторинга, системах оптимизации лекарственной терапии, системах контроля в послеоперационном периоде и т.д.
#5: The architecture of the cluster of preventive cardiology is determined by external mini ECG low cost recorders, remote computing resource, the availability of computational resources on the external recorder.
The recorder is equipped with recognizing automata because advanced electronics used in the recorders has the necessary resource.
Recognizing automata are neural networks, hidden Markov chains, Wiener nonlinear circuits, etc.
Архитектура кластера превентивной кардиологии определяется внешними экг mini рекордерами низкой стоимости, удаленным вычислительным ресурсом, наличием вычислительного ресурса у самого внешнего рекордера.
Рекордер снабжается распознающими автоматами, поскольку современная электроника используемая в рекордерах обладает необходимым ресурсом.
К распознающим автоматам относятся нейросети, скрытые Марковские цепи, нелинейные винеровские цепи и т.д.
#7: Now, the question of optimization and effectiveness of drug therapy for example in persistent atrial fibrillation stage. The use of PHM cluster in fact lead to a paradigm shift in this regard.
It is clear that if we have a reliable prediction tool, then in the presence of prognosis it is fashionable to dose antiarrhythmic drugs individually with confidence in the preservation of the medicinal effect and prevent any life-threatening arrhythmias, as shown in the figure.
Mode of selection of the required dose with subsequent control is possible.
The same scenario is recommended when there are multiple medications.
It was revealed in the process of PHM monitoring that after defibrillation amiodarone was given to patient. Amiodarone was reflected on appearance of trends of hidden predictors and the final result was tachycardia. At the same time the appointment of Concor in the accepted dose changed the nature of the trend, in the end there were predictors of arrhythmias such as pirouette. With the help of constant monitoring PHM solution was found by reduction in dose of Concor. The dose was half of the therapeutic dose, i.e. such dose was considered to be ineffective. But the pulse was down to 60 without the appearance of tachycardia predictors , amiodarone was retained as drug therapy.
Traditionally, there are certain deadlines for the manifestation of drug preparations and assess its effectiveness.
The presence of prognosis can shorten deadlines and thereby optimize the process of drug therapy.
Reducing the time is just as important for the following reason: it is often during the period of medical of treatment at arrhythmias, changes of the functional norms, not only hemodynamics, but also at the level of the electrical subsystem of the heart leads to changes of character of the conductivity, due to the peculiarities of conduction mechanism of electrical impulse along nerve fibers. That is, under the influence of anti-arrhythmic drugs and changed functionality the changes occur in the micro mechanism of conductivity. The result is increase of risk of certain diseases, in particular the development of all kinds of blocks, during the flow of idiopathic arrhythmia, etc. Reducing the time of selection of drug therapy, we thereby reduce the risk of side effects.
Теперь, к вопросу об оптимизации и эффективности лекарственной терапии for example в персистентной стадии мерцательной аритмии. Использование PHM кластера по сути приводит к смене парадигм в этом вопросе. Понятно, что если у нас есть надежный инструмент прогноза, то при наличии прогноза модно дозировать индивидуально антиаритмические препараты с уверенностью в сохранении лекарственного эффекта и не допуская появления жизнеугрожающих аритмий , как показано на рисунке.
При этом возможен режим подбора необходимой дозы с последующим контролем.
Тот же сценарий рекомендуется при наличии нескольких лекарственных препаратов. Установлено в процессе PHM мониторинга , что после дефибрилляции пациенту был назначен амиодарон. Прием амиодарона отразился на появлении трендов скрытых предикторов и в конечном итоге появилась такихардия. Назначение конкора при этом в принятой дозировке изменило характер трендов , в конечном итоге появились предикторы аритмии типа пируэт, с помощью постоянного PHM мониторинга решение было найдено уменьшением дозы кон-Кора. При этом доза составляла половину от терапевтической дозы, то есть такая дозировка считалась неэффективной. однако пульс снизился до 60 без появления предикторов такихардии, при этом амиодарон был сохранен в качестве лекарственной терапии.
Традиционно существуют некоторые сроки для проявления действия лекарственного препаратa и оценке его эффективности . Наличие прогноза позволяет сократить эти сроки и тем самым оптимизировать сам процесс лекарственной терапии. Сокращение сроков так же важно по следующей причине: часто за период медикаментозного лечения при аритмиях , изменения функциональных норм , и не только гемодинамики, но так же на уровне электрической подсистемы сердца приводит , в силу особенностей механизмом проводимости электрического импульса по нервному волокну, к изменениям характера проводимости. То есть под действием антиаритмических препаратов и измененной функциональности происходят изменения в микро механизма проводимости. В результате увеличиваются риски иных заболеваний, в частности развитие всевозможных блокад, при протекании идиопатической аритмии и т.д. сокращая сроки подбора лекарственной терапии мы тем самым уменьшаем риски побочных явлений.
#8: The issue of trust to such forms of prediction is removed by the two functions of the cluster:
in critical situations, the monitoring mode becomes permanent with a quickened recalculation of prognosis in mind the changing characteristics of the process on transient regimes;
2. The algorithms support the self-learning mode.
This means that if the predicted event has occurred for example as in the figure, and the algorithm failed to predict this event, the other algorithm starts a detailed comparison of all the vector process before and after the event and automatically generates a new family of predictors, checking them each time, that is, it is self-trained.
At the initial operation stage of the cluster and further with increasing number of patients a consult to doctor of call center is reduced, allowing you to expand areal of patients per doctor. According to preliminary estimates from 1000 to 10 0000 patients. Eventually, the doctor processes only exceptions.
But in any case, the doctor can see on the screen of his mobile phone ECG of a patient from risk groups, or the risk of death in real time
Moreover, the cost of processing cluster is reduced and is no more than 10 percent of the cost of call center doctor services or the individual physician.
or treating physician
Вопрос доверия к таким формам прогноза снимается двумя функциями кластера
1. в критических ситуациях режим мониторинга становится постоянным с более учащенным перерасчетом прогноза в виду изменяющихся характеристик процесса на переходных режимах
2. Алгоритмы при этом поддерживают режим самообучения. Буквально это означает, что если предсказанное событие, например как на рисунке, произошло, а алгоритм не смог предсказать это событие, то другой алгоритм начинает детальное сравнение всех векторных процессов до и после события и автоматически вырабатывает новое семейство предикторов, проверяя их каждый раз - т.е. самообучается.
То есть на начальной стадии эксплуатации кластера и далее с увеличением числа пациентов обращение к врачу калл центра уменьшается, что позволяет расширять ареал пациентов на одного врача. По предварительным оценкам от 1000 до 10 0000 пациентов. В конечном итоге врач обрабатывает только исключения.
Но и в любом случае врач может увидеть на экране своего мобильника экг пациента из группы риска или смертельного риска в реальном времени. При
том стоимость обработки кластером уменьшается и составляет не более 10 процентов стоимости услуг врача калл центра или индивидуального врача.
или лечащего врача
#9: Thus ECG analysis on base PHM cloud cluster is new possibilities for heart failure management and drug control efficient.
Use of popular mobile platform for ECG recorders is affordable. Thus ECG remote analysis on base of PHM preventive monitoring models is new possibilities for heart failure management and preventive cardiac risk assessment.