Регистрация / Вход
Прислать материал

14.577.21.0232

Аннотация скачать
Постер скачать
Общие сведения
Номер
14.577.21.0232
Тематическое направление
Информационно-телекоммуникационные системы
Исполнитель проекта
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Московский политехнический университет"
Название доклада
Исследование научно-технических решений и разработка интеллектуальной нательной биосенсорной платформы превентивного мониторинга и оценки показателей организма человека Сенсорная сеть тела с возможностью коррелирования данных, полученных от различных датчиков в зашумленной среде
Докладчик
Посельский Иван Александрович
Тезисы доклада
Цели и задачи исследования
1.Цели и задачи исследования:
1.1 Разработка методов сбора и биохимического анализа содержания лактата и глюкозы в
организме человека, с учетом особенностей применения в составе неинвазивной нательной
биосенсорной платформы: зашумленности среды, сбора биологических образцов (пота) в режиме
повседневного ношения.
1.2 Разработка программно-аппаратных и конструктивно-компоновочных решений в области
разработки неинвазивной нательной биосенсорной платформы мониторинга показателей
организма человека с учетом особенностей применения: зашумленности среды, сбора показателей
организма человека в режиме повседневного ношения.
1.3 Разработка методов и алгоритмов обработки и анализа характеристичных сочетаний
жизненных показателей пациента, включающие как результаты одномоментного анализа данных,
так и формирование многомерной модели допустимых состояний организма пациента на основе долгосрочного сбора, обработки и семантической классификации жизненных показателей для
формирования достоверных диагностических прогнозов.
Актуальность и новизна исследования
Большинство существующих на рынке решений, обеспечивающих мониторинг жизненных
показателей основывается на использовании данных одного или двух датчиков, например ЭКГ
или пульсометрии. Наиболее перспективными разработками являются исследования в области
применения биохимических датчиков, позволяющих определить уровень лактата и/или глюкозы в
поте или в слюне. Интерес в этом контексте представляет анонсированное компанией Samsung
носимое устройство мониторинга здоровья Simband и облачная платформа хранения SAMI.
Данное устройство само по себе не включает датчики мониторинга, но открытую API-платформу
для интеграции различных медицинских датчиков, тем самым предлагаемое решение не является
конечным продуктом, а платформой для разработчиков с привязкой к облачному сервису
компании Samsung.
В настоящее время на рынке отсутствует прибор, который мог бы оценить здоровье человека не
по одному параметру, а объединить несколько показателей (особенно таких важных как уровень
глюкозы/лактата) в их взаимосвязях и динамике для формирования валидного заключения без
отрыва от «производства». Отличие предлагаемого к разработке устройства также в возможности
комбинировать датчики под нужды заказчика. ЭО АПК ССТ будет включать в себя не просто
агрегатор и облачное хранилище данных, но и диагностическую составляющую. Будет
формироваться индивидуальная база данных эталонов (допустимых границ жизненных
показателей, «норма» для каждого отдельно взятого пациента), на основе которых система
анализирует текущие показания и сравнивая их с эталонами, выдает рекомендации и/или
предупреждает о грядущих критических состояниях.
Описание исследования

1. Разработка медицинских датчиков глюкозы/лактата для получения детальной информации о
состоянии функциональных систем организма пациента.
Будет проведено исследование каталитических свойств новых ферментов, в частности,
глюкозооксидаз: создание глюкозного биосенсора на основе двух ферментов – из Aspergillus niger,
и глюкозооксидазы из штамма Penicillium adametzii и сравнительное изучение их свойств.
Важным также является изучение каталитических характеристик новых биологических
материалов, представленных мембранными фракциями бактерий, высокоактивных в отношении
окисления глюкозы. Новым элементом, рассматриваемом в проекте, будет являться сравнительная
оценка каталитических свойств биосенсора для детекции глюкозы на основе фермента и на основе
бактериальных клеток рода Gluconobacter.
Также важная задача - исследования способов детекции лактата с выделением главных
компонентов процесса регистрации и разработки способов снижения внешних помех,
препятствующих измерениям с помощью биосенсоров. В частности, новым будет исследование
измерении высоких концентраций лактата без снижения чувствительности рецепторного элемента
биосенсора.
2. Прогноз динамики состояния функциональных систем организма методами нейросетевого
прогнозирования временных рядов.
В предлагаемом проекте текущие значение жизненных показателей пациента будут поступать на
уровень обработки в режиме реального времени и на основании этих данных предполагается
формирование прогноза поведения этих показателей. В силу многомерности пространства
значений прогнозируемого временного ряда, как правило, растет и необходимое число базовых
значений (длительности) временного ряда. Такое поведение может на практике привести к
необходимости неприемлемо продолжительного периода накопления исходных данных. В
следующем пункте предлагается один из вариантов решения этой проблемы. Применительно к
данным ЭО АКП ССТ и построению временного ряда возникает техническая проблема –
различная периодичность измерения физиологических параметров. Например, для измерения
пульса требуется несколько секунд, а для определения уровня физической активности нужно
несколько десятков секунд. 
3. Разработка индивидуальных нейронных сетей для пациента на основе поступающих он-лайн
индивидуальных значений медицинских показателей.
Одной из задач, которые предстоит решить в проекте, является классификация пациентов по
физиологическим группам, которая может строиться с учетом: возрастных, гендерных, весовых и
др. параметров. В связи с применением ЭО АПК ССТ возможен альтернативный вариант
классификации, основанный на начальном участке временного ряда измерений. Перспективность
такого метода заключается в том, что и целью классификации является прогноз временного ряда
измеряемых параметров и критерием классификации является схожесть начального участка
измеряемых параметров. Предлагаемый комбинированный подход - использование в качестве
исходной уже готовой сети с последующим обучением ее на индивидуальных данных, позволит
как сэкономить вычислительные ресурсы, так и сократить время готовности нейросети для
прогноза. 
4. Раздельный прогноз динамики состояния функциональных систем организма при различных
уровнях физической активности пациента.
Для классификации индивидуальных данных по уровню физической активности пациента
предлагается применять корреляционный анализ между фактическим уровнем активности и
наблюдаемыми показателями функциональных систем организма. Такой раздельный прогноз
позволит предупреждать нежелательные физические нагрузки, чтобы избежать выхода
показателей из области индивидуальных допустимых значений или наоборот, рекомендовать
такие нагрузки, для приведения наблюдаемых показателей в ному.
5. Распознавание признаков деградации состояния функциональных систем организма на основе
сравнения прогноза и фактических значений жизненных показателей.
В медицинских применениях важно определять не только текущее состояние организма, но и
динамику развития этого состояния. На основании сравнения прогноза и полученных в
последующем фактических значений жизненных показателей в предлагаемом проекте можно
будет методами статистического анализа отделять тренды в отклонениях от случайных
отклонений и выделять признаки деградации состояния функциональных систем организма.

Результаты исследования

1.Основные науно-технические результаты работ (кратко):

1.1 Разработка методов сбора и биохимического анализа содержания лактата и глюкозы в
организме человека, с учетом особенностей применения в составе неинвазивной нательной
биосенсорной платформы: зашумленности среды, сбора биологических образцов (пота) в режиме
повседневного ношения.
1.2 Разработка программно-аппаратных и конструктивно-компоновочных решений в области
разработки неинвазивной нательной биосенсорной платформы мониторинга показателей
организма человека с учетом особенностей применения: зашумленности среды, сбора показателей
организма человека в режиме повседневного ношения.
1.3 Разработка методов и алгоритмов обработки и анализа характеристичных сочетаний
жизненных показателей пациента, включающие как результаты одномоментного анализа данных,
так и формирование многомерной модели допустимых состояний организма пациента на основе
долгосрочного сбора, обработки и семантической классификации жизненных показателей для
формирования достоверных диагностических прогнозов

2. Главный физический результат ПНИ - это ЭО АПК ССТ, включающая в себя как компоненты
построенные на основе проведения научных исследований (научно-технические результаты,
перечисленные в п.1 данного раздела), так и чисто инженерные разработки, позволяющие собрать
целостный продукт. Основу модульной конструкции ЭО АПК ССТ будет составлять эластичный
тканевый каркас с системой гибкой полимерной проводки обеспечивающих разводку питания и
интерфейсы данных. Превентивный мониторинг предполагает формирование достоверных
диагностических прогнозов, на основе обработки данных полученных с биосенсоров. Первичная
обработка данных будет осуществляться непосредственно нательным устройством (агрегатором
данных) и затем обрабатываться с помощью облачного сервиса. Агрегатор данных обеспечит
автоматическую «пересборку» параметров ЭО АПК ССТ при замене или перемещении сенсоров
или повреждении отдельных соединений. Беспроводной контролер обеспечит, кроме организации
пикосети сенсоров, - взаимодействие ЭО АПК ССТ, как единого комплекса с общественной
сетевой инфраструктурой или авторизованной частной сетью, с использованием различных
политик информационной безопасности.
ЭО АПК ССТ будет строиться по модульному принципу и конфигурироваться в соответствии с
персональными требованиями организации мониторинга и особенностей физиологии и состояния
здоровья пользователя. ЭО АКК ССТ будет включать следующие компоненты:
датчики содержания лактата и глюкозы проточного типа,
датчик температуры и влажности кожного покрова,
электрокардиограф,
мультиспектральный датчик измерения параметров пульсоксиметрии,
датчик измерения частоты и объёма дыхания,
систему датчиков для измерения двигательной активности,
датчик измерения артериального давления,
 инерциальные датчики движения (отслеживание паттернов движений опорно-двигателной
системы).
агрегатор данных
текстильную основу

Практическая значимость исследования
В настоящее время существующие методы оперативной медицинской диагностики используют в основном
выборочные измерения параметров и не позволяют своевременно выявлять факт наступления
заболевания, прогнозировать его развитие и связывать их с неблагоприятными внешними
условиями.
Наибольшее распространение в практике медицинских учреждений, получила передача данных, в
том числе в режиме реального времени – круглосуточный оперативный контроль состояния
здоровья с выявлением патологий и определением тенденции их развития и с формированием
тревожных оповещений с указанием местоположения абонента и мгновенным анализом его
биометрических показателей. Такой опыт может быть успешно использован для персонального
мониторинга здоровья человека, вне зависимости от его местоположения.
По системам персонального мониторинга здоровья, в России рынок находится на начальном этапе
зарождения. Разработок, обеспечивающих комплексное ведение пациента, управление его
здоровьем, контроль безопасности за назначениями в России пока нет. В данный момент
существует огромное разнообразие устройств и систем дистанционного мониторинга, различных
по функциям, целям и ценам. Однако это разнообразие представляет собой различные способы
мониторинга физиологических параметров человека по различным нозологиям, передавая
информацию от пациента врачу.
Системы удаленного мониторинга состояния человека, применяемые в настоящее время,
предусматривают большое количество проводных соединений от датчиков до прибора обработки
данных. Это не позволяет обслуживать больного должным образом, и не обеспечивает получение
данных о его состоянии даже при перемещении больного по медучреждению. Возможность сбора
личной медицинской информации, дистанционного взаимодействия с медицинским персоналом
независимо от места положения пациента и врача, подключения к новым источникам
медицинской информации особенно актуальна для пациентов, имеющих заболевания высокого
риска смерти. Как правило, такие пациенты вследствие проведения большого числа обследований
и частой их периодичности имеют большой объем собственных клинических данных, анализ
которых традиционными неавтоматизированными способами для среднестатистического
пациента практически невозможен, а в задачи врача это не входит.
Постер

Постер 0232.ppt