Скорая помощь
Ученые Сибирского государственного медицинского университета (СибГМУ) разработали инновационную систему, предназначенную для высокоточной и оперативной оценки кровопотери. Эта разработка найдет применение в автомобилях скорой помощи и отделениях реанимации, значительно повышая эффективность оказания первой помощи. Результаты исследования были представлены на Международной научно-технической конференции молодых ученых и студентов, приуроченной к 105-летию Белорусского национального технического университета в Минске.
В условиях чрезвычайных ситуаций, таких как аварии, дорожно-транспортные происшествия или стихийные бедствия, быстрая и точная оценка состояния пострадавших, включая выявление кровопотери, является критически важной для спасения жизней. Современные медицинские мониторы уже предоставляют врачам данные о физиологических показателях пациентов в реальном времени, однако качество такой оценки зачастую сильно зависит от опыта и квалификации медицинского персонала.
Для решения этой проблемы специалисты СибГМУ создали уникальный алгоритм, который способен автоматизировать процесс оценки кровопотери, минимизируя влияние человеческого фактора. Данный алгоритм является частью модели киберфизической системы, разработанной для непрерывного контроля за состоянием пациентов как в бригадах скорой помощи, так и в палатах интенсивной терапии.
Основой для этой разработки послужило моделирование геморрагического шока с использованием усовершенствованной платформы Pulse Physiology Platform, имитирующей физиологические процессы человеческого организма.
По словам исследователей, для анализа данных применяется нейронная сеть, которая обрабатывает ключевые физиологические параметры, такие как:
- Артериальное давление;
- Частота сердечных сокращений;
- Сатурация кислорода;
- Другие важные показатели.
Студент СибГМУ Глеб Вишталюк сообщил, что на текущем этапе алгоритм успешно прошел тестирование. “Результат удовлетворил специалистов отделения реанимации и интенсивной терапии”, — отметил он. Проведенный анализ научной литературы показал, что аналогичных систем в мировой практике на данный момент не существует.
Предложенный алгоритм продемонстрировал впечатляющую эффективность, достигнув 99 процентов точности в определении кровопотери на основе физиологических показателей. Для обучения нейронной сети использовалась обширная база данных, содержащая более 21 840 записей физиологических параметров.
Следующим шагом для ученых станет верификация разработанной модели с использованием реальных клинических данных из палат интенсивной терапии. В связи с этим в клиниках СибГМУ уже внедрена реанимационно-анестезиологическая информационная система, которая позволяет накапливать необходимые данные о пациентах.
Эта прорывная разработка создана в научно-технологическом центре “Цифровая медицина и киберфизика”, который был открыт в рамках программы развития “Приоритет-2030”.
