***

Компания Amazon объявила о закрытии своего подразделения медицинских технологий, занимавшегося разработкой трекера здоровья Halo. Устройство и приложение прекратят работать с 1 августа.

Клиентам обещают полностью вернуть средства за покупки браслетов Amazon Halo Band, Amazon Halo View, Amazon Halo Rise и Amazon Halo, сделанные в течение последних 12 месяцев. Они также смогут получить возмещение за неиспользованную плату за подписку на Halo. Данные о здоровье, относящиеся к носимым устройствам Halo, будут удалены 1 августа.

Компания вышла на рынок носимых устройств в августе 2020 года. С тех пор Amazon добавила новые функции в свои носимые устройства, в том числе Movement Health (оценка осанки и комплекс упражнений для ее улучшения), и обновила линейку Halo, добавив Halo View в 2021 году и Halo Rise в 2022 году. Хотя официально причина закрытия подразделения не сообщается, эксперты полагают, что все дело в возросшей конкуренции в сегменте, которую продукция Amazon не выдерживала.

***

Американский Конгресс выделил 10 млн долл. Министерству обороны и одной из компаний группы Philips на доработку алгоритма по прогнозированию инфекционных заболеваний до появления симптомов. Инструмент был создан на основе данных более 11 тыс. человек, полученных с носимых устройств во время пандемии COVID-19. Финансирование позволит включить в мониторинг еще 4,5 тыс. участников и получить одобрение Управления по контролю за качеством пищевых продуктов и лекарственных средств (FDA) США.

Компания начала использовать биометрические данные с носимых устройств в июне 2020 года для мониторинга COVID-19 и предотвращения распространения заболевания среди военнослужащих.

Авторы проекта полагают, что в перспективе алгоритм смогут использовать для мониторинга состояния пациентов в больницах на наличие инфекции до появления клинических симптомов и что они смогут «переобучить» его для раннего выявления других заболеваний.

Благодаря финансированию Philips-DIU сосредоточится на совершенствовании алгоритма, коммерциализации и масштабировании проекта. Это подразумевает включение в пилот трех дополнительных носимых устройств.

***

В США цифровые инструменты здравоохранения недостаточно широко используются в клинической практике. Лишь около четверти врачей используют мобильные приложения и носимые устройства для отслеживания состояния пациентов, и только каждый десятый имеет опыт дистанционного мониторинга.

В ходе опроса более 1200 врачей первичного звена в нескольких штатах выяснилось, что самые большие барьеры на пути внедрения мобильных приложений, носимых устройств и сервисов дистанционного мониторинга — это временные затраты (53%), высокая стоимость (51%) и плохая интероперабельность (40%).

Внедрение в клиническую практику цифровых технологий требует значительных инвестиций (как на покупку, так и на обновление) и времени (оно требуется для обучения персонала работе с ними и на интеграцию, обеспечение бесшовного обмена данными с системами, которые уже установлены в клинике). При этом использование многих устройств пока не покрывается страховыми компаниями. К тому же уровень подготовки медперсонала, который будет работать с ними, должен быть несколько выше обычного, прокомментировали респонденты.

***

Коллектив ученых из Красноярска, Томска и Владивостока при ведущем участии исследователей Красноярского научного центра Сибирского отделения РАН и Красноярского государственного медицинского университета разработал магнитный наноскальпель для адресной и малоинвазивной микрохирургии трудноизлечимых асцитных опухолей.

Наноскальпель состоит из двух компонентов: распознающих опухоль молекул и магнитных нанодисков, которые механически разрушают опухолевую клетку в переменном магнитном поле. В качестве распознающих молекул специалисты использовали ДНК-аптамеры, аффинные и специфичные к опухолевым клеткам асцитной опухоли. Аптамеры — функциональные аналоги белковых антител, представляющие собой синтетические одноцепочечные олигонуклеотиды ДНК или РНК, способные специфически связываться с любыми молекулярными и клеточными мишенями. Благодаря им создается точечно нацеленная терапия.

Эффективность разработки исследователи проверили in vitro на клетках асцитной карциномы Эрлиха и in vivo на мышах. Исследования показали, что магнитомеханическая хирургия с помощью содержащего ДНК-аптамеры наноскальпеля существенно снизила количество раковых клеток в асцитной опухоли мышей даже после однократного воздействия.

***

Ученые Пермского политеха обучили нейросеть диагностировать болезнь Альцгеймера, сообщила пресс-служба вуза в направленном «МВ» пресс-релизе. Для этого они построили модель нейронной сети на основе механизма комплексного оценивания, тем самым преодолев проблему ограниченности исходных данных. Полученные результаты лягут в основу программного обеспечения системы диагностики болезни Альцгеймера. Сейчас на разработку оформляется патент.

«Искусственные нейронные сети активно используются в медицинских исследованиях, например, для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, дисбактериоза кишечника, онкологии, — рассказал научный руководитель проекта, начальник управления организации научных исследований Пермского политеха Александр Алексеев. — Основное ограничение применения нейросетей в медицине сводится к проблеме ограниченности данных».

По его словам, во многом это объясняется этическими мотивами: пациенты или их законные представители должны дать согласие на использование их медицинских данных для научных целей и публикации в открытой печати. Например, на сбор данных о 81 пациенте, 59 из которых имели подтвержденный диагноз «болезнь Альцгеймера», потребовалось пять лет.

На этом ограниченном наборе данных проводилось обучение нейросети для выявления болезни Альцгеймера по значениям магнитной восприимчивости вен головного мозга, которые определялись с помощью МРТ. Решить проблему ограниченности данных ученые предложили за счет использования механизма комплексного оценивания. Данный механизм, также известный как «корень принятия решений», традиционно применяется для агрегирования нескольких показателей в одну комплексную оценку.

Ключевое значение разработанного подхода заключается в сокращении времени, затрачиваемого на поиск оптимальной нейронной сети для анализа ограниченного набора данных, пояснил один из разработчиков методики Леонид Кожемякин.

На текущий момент в открытом доступе нет специализированных программных продуктов, позволяющих пользователю, не имеющему навыков программирования, задать неполносвязную структуру нейронной сети. Совместно с ООО «Пермский центр поддержки принятия решений» ученые намерены создать специальную компьютерную программу, доступную онлайн для всех исследователей.