***

Управление медицинских наук Сингапура (Singapore's Health Sciences Authority) одобрило к применению носимый стетоскоп для мониторинга состояния органов дыхания AeviceMD, в основе которого лежит технология искусственного интеллекта. Регулятор разрешил использовать медицинский прибор у людей в возрасте от трех лет как в клинических, так и в домашних условиях.

С помощью технологии удаленного мониторинга состояния здоровья Aevice Health стремится помочь снизить количество обращений за неотложной помощью и повторных госпитализаций среди пациентов, страдающих хроническими респираторными заболеваниями. Прибор способствует раннему выявлению потенциальных обострений.

Носимый стетоскоп AeviceMD записывает звуки грудной клетки, анализирует их и преобразует в графики частоты сердечных сокращений и частоты дыхания, выявляя такие отклонения, как хрипы. Данные загружаются в мобильное приложение, к которому имеют доступ врачи и пациенты.

***

В Великобритании служба скорой медицинской помощи готовится к испытаниям новой технологии Hybrid Connex, которая позволяет врачам постоянно поддерживать коммуникацию даже в районах, где не работает сотовая связь. В пилотном проекте задействованы шесть машин скорой помощи из Восточной Англии, он пройдет с августа по октябрь 2023 года, а в случае успеха будет масштабирован.

В Hybrid Connex основное соединение — 5G, когда он недоступен — включается 4G, а в отдаленных сельских районах, где вообще нет покрытия сотовой связью, на помощь приходит спутниковое соединение.

Технология не просто позволяет врачам все время быть на связи с диспетчерской службой или с больницей, но и дает возможность быстро и легко получать доступ к клинической информации в электронных медкартах, оперативно получать заключения по ЭКГ еще до прибытия больного в стационар, а также правильно маршрутизировать пациента, когда время имеет решающее значение, например, при подозрении на инсульт.

***

В Южной Корее медицинский стартап Sky Labs получил одобрение регулятора на носимое устройство для мониторинга артериального давления под названием CART. Это медицинское устройство кольцевого типа, которое непрерывно контролирует мерцательную аритмию и частоту сердечных сокращений с помощью сигналов фотоплетизмографии и электрокардиографии.

Имеющиеся данные указывают на то, что ночное артериальное давление увеличивает риск сердечно-сосудистых событий, таких как инсульт или ишемическая болезнь сердца. Однако получение точных и регулярных показаний у людей в ночное время без влияния на качество их сна — из-за надувания манжеты устройства и частоты измерений — часто бывает непростой задачей. Умное кольцо CART позволяет решить эту проблему.

«Наша цель — расширить сферу лечения гипертонии, включая ночную гипертензию, которая в последнее время стала актуальной, и улучшить жизнь амбулаторных пациентов за пределами стационара», — сказал генеральный директор Sky Labs Джек Ли.

***

Специалисты Челябинского областного клинического центра онкологии и ядерной медицины разработали продукт с применением технологии ИИ.

Система помогает эндоскопистам выявить предраковые состояния и онкологические патологии. Нейросеть способна распознать 90% изменений слизистой: утолщение стенок кишечника, воспаления, полипы и другие.

Программа в режиме реального времени выявляет во время процедуры колоноскопии предвестников колоректального рака и полипы. Если компьютер «видит» подозрительный фрагмент кишечника, он подает звуковой и визуальный сигнал врачу.

«Программа замечает малейшие изменения, определяет размеры предполагаемого новообразования, помогает и подсказывает врачу», — говорит заведующий эндоскопическим отделением Челябинского областного клинического центра онкологии и ядерной медицины Константин Кулаев.

***

В Канаде создан продукт на основе технологий ИИ и машинного обучения, который по рентгенограммам в состоянии диагностировать переломы шейки бедра с высокой точностью. Также он обучен прогнозировать послеоперационный исход, связанный с операцией по поводу таких травм.

Исследователи Университета Торонто обучили модели машинного обучения прогнозировать шесть послеоперационных исходов, включая смертность, продолжительность пребывания в стационаре, делирий, стоимость госпитализации, серьезные 30-дневные осложнения с высокой степенью точности.

Учитывая, что рентгенологи и хирурги-ортопеды сталкиваются с растущим числом пациентов, которым требуется рентгенографическая интерпретация патологий тазобедренного сустава, добавление моделей машинного обучения в помощь эксперту может ускорить интерпретацию изображений и сократить время их обработки.