Документы

Новый проект

Предлагается проект по программному и аппаратному тюнингу смартфонов для обеспечения ненавязчивого мониторинга параметров физического и психофизиологического здоровья человека.
Благодаря модернизации смартфонов будет создана возможность накопления больших данных для обучения искусственного интеллекта решению задач диагностики. Это будет основой для дистанционного сервиса по долговременному и текущему прогнозированию и управлению физическим и психофизиологическим здоровьем очень большого числа людей в обычных и экстремальных ситуациях (инсульт, аритмия, стресс), а также при хронических заболеваниях.
Для регистрации первичных данных будут использованы принятые в физиологии и психофизиологии человека средства и процедуры измерений, адаптированные нами для смартфонов и гаджетов на основе нашего опыта исследований и разработок в интересах клинической, космической и спортивной медицины.
Обучение искусственного интеллекта будет производиться с помощью оригинальных и оправдавших себя в реальной практике алгоритмах, основанных на методах теории игр.
В демонстрационных целях нами разработано простое приложение ("Fast test for fine motor skills", Play Market). Оно позволяет количественно оценить способности человека совершать точные проприоцептивные и осознаваемые движения в текущий момент времени. Ниже мы описываем некоторые темы нашего проекта.

1. Появление смартфонов, умных часов, браслетов и других мобильных устройств, снабженных разнообразными датчиками, предоставило возможность добывать данные, характеризующие состояние человека, с целью оценивания его возможностей и, в частности, состояния его здоровья. Важнейшей задачей анализа этих данных является задача классификации: данный человек здоров или болен, и если болен, то чем именно.
Для решения задачи классификации этих данных мы предлагаем использовать принцип минимакса - вариационный принцип, являющийся основой теории игр, широко используемой в экономической, военной и
других науках.

2. Этот метод классификации был разработан и использован нами для решения задачи тематической классификации текстов информационных сообщений и объявлений о закупках на электронных торговых площадках. В этой задаче в качестве исходных данных использовались гистограммы встречаемости (кратности) слов в текстах, а алгоритм классификации являлся вариантом искусственного интеллекта, основанного на решении матричной игры построенной по обучающей выборке.
Ранее нами были разработаны оригинальные программно-аппаратные решения для исследования психомоторных реакций и качества движений человека. В настоящее время эти решения реализованы в форме приложений для смартфонов.
3. За счет использования датчиков, встроенных в смартфоны и другие гаджеты, может быть решена задача по созданию потока данных, характеризующих здоровье людей и их психофизиологическое состояние. В частности, могут быть воспроизведены с увеличением информационной производительности некоторые принятые и верифицированные в клинике методы исследования, например, количественный анализ движений (Пример 1), анализ кардиограмм и сердечного ритма (Пример 2), а также анализ миограмм, электроэнцефалограммы и других физиологических характеристик. С помощью описанного выше метода классификации такие данные могут быть использованы для диагностики различных заболеваний и оценивания возможностей человека при использовании гистограмм, построенных по реализациям физиологических характеристик.
4. Нами разработаны новые высокопроизводительные методы получения информации, например, сенсомоторные тесты (Пример 4) для оценки состояния сенсорной сферы, диагностики различных заболеваний, способности и готовности человека в данный момент осуществлять те или иные сложные действия – умственную и операторскую работу, тонко координированные движения, в том числе в составе команды и др.
Наше Android приложение Fast test for fine motor skills обеспечивает проведение ряда визуально-моторных и стабилометрических тестов.
Тщательно отработана и протестирована методика тематической классификации текстов из архивов и информационных потоков.
5. Первоочередные задачи:
5.1. реализация мобильных приложений на платформах Android и iOS, обеспечивающих проведение основных зрительно – моторных, слухо-моторных и стабилометрических тестов и первичной обработки и визуализации их результатов;
5.2. разработка локального сервера для хранения и вариационного анализа табличных, физиологических, психофизиологических данных и текстов на основных языках;
5.3. разработка проекта формирования базы знаний на основе документов и цифровых данных медицинских и иных учреждений.
6. Качество конечного продукта будет определяться в результате сопоставления оценок даваемых искусственным интеллектом и заключений экспертов.
7. Защита интеллектуальной собственности будет осуществляться методами, применяемыми разработчиками информационных технологий.
8. Наши собственные оригинальные разработки: аппаратные решения и мобильное приложение, реализующие зрительно-моторные и стабилометрические измерения. Новый метод классификации цифровых объектов на основе искусственного интеллекта, использующего методы теории игр.
9. Предлагаемая технология дистанционной медицины будет привлекательна для различных участников рынка медицинских и оздоровительных услуг:

– для конечного пользователя:
из-за снижения затрат на поддержание здоровья за счет ненавязчивого мониторинга состояния здоровья, позволяющего пользователю и/или его патронам своевременно принимать решение о необходимости медицинской и иной помощи в острых ситуациях и осуществлять долговременное управление здоровьем;
– для провайдера:
из-за расширения объема, содержания и качества услуг телемедицины при существенном снижении затрат на обслуживание одного клиента.
- для страховых компаний
из-за снижения объема выплат по страховкам в связи с улучшением самочувствия клиентов.

Пример 1. Количественный анализ движений
Это широко распространенный и хорошо верифицированный метод оценивания состояния человека с поразительно широким спектром применений - в неврологии, травматологии, реабилитации, ортопедии, лечебной физкультуре, оториноларингологии, офтальмологии, мануальная терапия, спортивной и специальная медицине, психиатрии, фармакологии, стоматология и др.
В настоящее время для проведения этих исследований чаще всего используют электромеханические измерительные установки - стабилографические платформы. Они позволяют зарегистрировать траекторию движения центра давления на опору (аналога центра тяжести) в процессе удержания вертикальной позы при тестировании, которое длится 30 – 60 секунд.

В современные смартфоны, планшеты и гаджеты встраивают датчики движения - гироскопы, акселерометры и инклинометры, сигналы от которых используются для управления гаджетами и некоторыми приложениями. Таким образом возникает возможность замещать стационарные стабилографы мобильными устройствами. Исследование движений становится доступным всем пользователям смартфонов. Расширяется круг обследуемых и открывается возможность использовать более точные математические методы анализа. При этом диагностическая и прогностическая ценность данных возрастает.
Литература.
Д.В. Скворцов. Стабилографическое исследование, 176 с. М. Маска, 2010. https://biomera.ru/upload/biblio/skvortcov_preprint.pdf
В.А. Антонец и др. Акселерометрическая стабилография, Ортопедия, травматология и протезирование, N 1, Харьков, Медицина 1991г., С.55-56

Пример 2. Анализ сердечного ритма
В обычных условиях сердце сокращается циклически. Длительность цикла принято измерять по интервалу времени между началом двух последовательных сокращений. Началом сокращения считается появление определенного фрагмента электрокардиограммы – её R - зубца. Поэтому длительность сердечного цикла часто называют R-R интервалом.
От сокращения к сокращению длительность R-R интервала обычно изменяется. Это происходит потому, что сердце находится под действием своих внутренних регулирующих систем и влиянием центральной нервной системы и биохимических агентов, концентрация которых в системах организма может меняться от различных обстоятельств, нагрузок и времени.
Таким образом, в изменениях продолжительности сердечных сократительных циклов, т.е., в ритме сердечных сокращений, заложена информация о регулировании не только самого сердца, но и организма в целом. Поэтому анализ сердечного ритма позволяет весьма детально оценивать не только резервы сердечно-сосудистой системы, но и состояние регуляционных систем организма в целом, в частности, диагностировать проявления стресса.
Обычно анализу подвергают так называемую ритмограмму – функцию зависимости длительности сердечного цикла от времени. В последнее время для построения ритмограмм используют и данные пульсометрии. Более детально ритм анализируют с помощью так называемых скаттерограмм, которые представляют собой множество точек на плоскости с координатами (Rj,Rj+1), где Rj – длительности R-R интервалов.

Существует много гаджетов для контроля сердечного ритма, например, Zephyr heart rate monitor, работающих в паре со смартфонами. Для этих целей используются также умные часы и браслеты для фитнеса, которым в мире занимается более 150 млн. человек.
Литература
Р. М. Баевский, Г. Г. Иванов и др. Анализ вариабельности сердечного ритма при использовании различных электрокардиографических систем (часть 1). Вестник аритмологии. http://www.vestar.ru/article.jsp?id=1267
Буй Минь Зиеп, Е. О. Таратухин. Возможности методики вариабельности сердечного ритма. Российский кардиологический журнал. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2011-6-102-104

Пример 3. Мониторинг инсульта.
Ежегодно в России регистрируется около половины миллиона случаев инсульта. Смертность в остром периоде нарушения мозгового кровообращения достигает 35%, увеличиваясь на 12-15% к концу первого года; в течение 5 лет после инсульта умирают 44% пациентов. Поэтому мониторинг рисков инсульта имеет большое значение.
Признаки инсульта хорошо известны:

На основе использования стандартных приложений типа Selfie и Siri может быть построен индивидуальный тест на признаки инсульта.
1. При фотографировании в режиме Selfie могут быть зафиксированы параметры движения руки пользователя при формировании кадра. Если движения отличаются от тех, что человека выполнял обычно – это неблагоприятный признак.
2. Программа распознавания лиц может определить, обычно ли выглядит лицо. Если нет, то это также неблагоприятный признак.
3. При прохождении речевого теста программы распознавания речи типа Siri заметят искажения речи. Например, в российской практике распространена тестовая фраза «Тридцать третья артиллерийская бригада».
При сочетании неблагоприятных признаков мобильное приложение может сообщить об этом пользователю или его родственникам, лечащему доктору и др.

Пример 4. Сенсомоторные тесты.
Сенсомоторные тесты предназначены для оценки реакции человека на внешние стимулы. Чаще всего оцениваются два параметра - скорость реакции на появление значимого стимула и количество ошибок. Эти данные могут быть синхронизованы с данными о работе физиологических (вегетативных) систем человека – сердечно-сосудистой, дыхательной и др., которые регистрируют с помощью гаджетов. (см. Пример 1). Благодаря этому может быть определена «физиологическая стоимость» усилий по выполнению теста.
Также нами разработан новый способ психофизиологического тестирования, основанный на измерении ошибок, совершаемых пользователем при ручном бесконтактном управлении виртуальными аудиовизуальными объектами. На рисунке приведен пример управления звуковым (а) и зрительным (б) стимулами с помощью лабораторной установки. Ошибки измеряются специальным бесконтактным ультразвуковым измерителем перемещений.

В разработанном нами примере мобильной версии такой установки ошибки управления измеряются датчиками, имеющимися во всех современных смартфонах. На рисунке показаны примеры исследования восприятия цвета и параллельности. В первом случае, манипулируя положением смартфона, испытуемый должен добиться максимального совпадения цветов образцового (внизу) и управляемого изображения. Во втором случае максимально точного совпадения углов наклона оси образцовой (внизу) и управляемой фигур. Возможности современных смартфонов позволяют целевым образом разработать тесты для оценки качества восприятия любого требуемого стимула.

Тесты такого типа позволяют оценивать психофизиологический потенциал неограниченного количества пользователей, т.е. проводить эпидемиологические исследования с учетом региональной, возрастной, гендерной, социальной и иной стратификацией популяций.
Литература
В.А. Антонец. Измерение количественных характеристик перцепции с использованием моторного человеко-компьютерного интерфейса Hand tracker, Современные технологии в медицине, Т. 11, № 1, 2019, с 141-149.
В.А. Антонец, М.А. Антонец, В.Ю. Погодин, А.Ю. Крюков, Н.Э. Ильин. Лабораторная и мобильная версии метода hand-tracking для исследования первичных когнитивных функций человека по их моторным проявлениям, Процедуры и методы экспериментально-психологических исследований, Отв. ред. В.А. Барабанщиков, М., Институт психологии РАН, 2016, с. 639- 645.

М.A. Antonets. Estimation of samples relevance by their histograms. https://arxiv.org/abs/1701.08383v3