Инновационная мастерская: «Студенты-программисты – врачам Санкт-Петербурга»

Инновационная мастерская проходила под руководством заведующего кафедрой ПИВТ, доктора технических наук, доцента Руслана Киричка.

В течение двух недель студенты под руководством преподавателей разрабатывали программное обеспечение и демонстрировали его приглашенным врачам, которые оказывают медицинскую помощь в «красной зоне». В ходе работы над проектами студенты использовали полученные знания за предыдущий период обучения, а также осваивали необходимые языки программирования, базы данных, фреймворки и недостающие компоненты для реализации своих проектов.

Приемка проектов проводилась под руководством начальника научно-исследовательского отдела (медико-биологических исследований) Военно-медицинской академии им. С. М. Кирова, подполковника медицинской службы, кандидата медицинских наук Руслана Глушакова. В течение последних двух месяцев 2020 года, в самый разгар пандемии коронавируса, подполковник медицинской службы Р. Глушаков исполнял обязанности заместителя начальника сводного медицинского отряда Минобороны России. Специалистами отряда были организованы мероприятия маршрутизации пациентов, медицинской сортировки и оперативного сбора информации в соответствии с основными канонами военно-медицинской науки в условиях массового поступления раненых, больных и пострадавших. Также были организованы обучающие семинары, мастер-классы, клинические разборы и практические тренинги для специалистов здравоохранения, создан респираторный центр для пациентов, имеющих дыхательную недостаточность и нуждающихся в респираторной поддержке, организован квалифицированный прием и оказание специализированной помощи населению. За проделанную работу и доблестный самоотверженный труд специалисты сводного отряда Министерства обороны были награждены правительственными и ведомственными наградами.

В своем вступительном слове Руслан Глушаков обратил внимание на важность проводимой работы по интеграции инновационных технологий в здравоохранение с целью решения текущих прикладных задач. Также отмечено, что знания и умения, которыми обладают студенты СПбГУТ, очень нужны медикам. IT-технологии в здравоохранении делают медицину доступнее и улучшают качество диагностики и лечения, ускоряют диагностический поиск и принятие решений, а также способствуют повышению квалификации специалистов. Совместные исследования создадут синергетический эффект и опережающий задел для спасения пациентов.

В ходе презентации участникам команд задавались вопросы, а также давались рекомендации по доработке представленных прототипов. Лучшие проекты будут доработаны и внедрены в качестве пилотных проектов в Военно-медицинской академии им. С. М. Кирова, Санкт-Петербургском государственном педиатрическом медицинском университете.

Летом 2022 года студенты смогут пройти производственную практику в научно-исследовательском центре Военно-медицинской академии им. С. М. Кирова с целью апробации наработок, а также участия в инновационных исследованиях по программированию экзоскелетов и роботизированных манипуляторов в операционных нового поколения.

Среди множества проектов стоит отметить те, что имели практическую направленность и были выделены в качестве приоритетных для доработки и внедрения:

Проект «Lungo-vision»

COVID-19, как и многие другие заболевания, оказывает крайне пагубное влияние на дыхательную систему человека, особенно на легкие. Для выявления заболевания обычно проводят компьютерную томографию (КТ) грудной клетки и другие обследования, в результате которых получаются снимки органов дыхания, на которых будут видны пораженные заболеванием участки.

Для помощи в диагностике было разработано программное обеспечение на основе нейронной сети, на вход которой загружаются рентгеновские снимки в расширении “.dcm”, а на выходе формируется предварительный диагноз в текстовом формате. Также на снимке подсвечиваются цветом возможные признаки заболевания (участки затемнения легких, неравномерные помутнения легочной ткани и др.).

Для обучения нейронной сети было использовано 3440 снимков компьютерной томографии: 2900 – в обучающей выборке, 400 – в выборке валидации, 140 – в тестовой выборке. Все снимки КТ предварительно были классифицированы врачами и распределены для удобства обучения нейронной сети.

Проект «Клиник-бот»

В ходе инновационной мастерской был разработан Телеграм-бот для упрощения нахождения гостей и пациентов в больницах. Бот обладает главным меню с двумя кнопками: гость и пациент. В кнопке «пациент» пользователю предоставляется ещё две кнопки: уведомления и навигация. По нажатию кнопки «уведомления» пользователь перенаправляется в меню с выбором создать/показать уведомления. Уведомления приходят в то время, какое указал пользователь (например, напоминания по приему лекарств). В кнопке «навигация» пользователь может найти нужный ему кабинет путем определения своего местоположения и указания маршрута следования до нужного кабинета (выполнено на примере 4-го этажа СПбГУТ).

В кнопке «гость» имеется аналогичная навигация, а также запись к врачу.

Запись к врачу выполняется следующим образом: человек выбирает специалиста, нужного врача (ФИО в виде выпадающего списка) и свободное время для записи на прием. Ссылка на бота: https://t.me/korona_bonch_bot

Проект: «Воркаут.очередь»

«Воркаут.очередь» – это приложение для посещения мест занятия спортом в установленный временной интервал, чтобы не создавать скопления большого количества людей и тем самым посильно бороться с распространением коронавирусной инфекции. Цель приложения – систематизировать поток людей на спортивных площадках и ограничить максимально возможное число людей на них. Реализация следующая – у каждой площадки есть свой лимит одновременно занимающихся людей, если человек хочет позаниматься, он сканирует через приложение QR-код и, если есть свободные места, начинает 30-минутное занятие. По истечении времени на телефон приходит уведомление об окончании сессии и с просьбой покинуть зону. Если же свободных мест нет, то пользователь может встать в электронную очередь. После того как очередь подошла, человек может приступить к тренировкам. Предполагается, что каждая спортивная площадка будет иметь QR-код, который будет привязан к соответствующей очереди.

Проект: Проект «Браслеты»

Разработанное программное обеспечение позволяет осуществлять мониторинг здоровья пациентов Covid-отделений с помощью браслетов Mi Band (Xiaomi). Идея заключается в отвязке браслетов от классической схемы отправки данных на смартфон и на облачный сервис Xiaomi (Mi Home). Браслеты подключаются к одноплатному компьютеру Rspberry Pi, который выступает в роли граничного облака (EDGE-cloud). Собранная информация визуализируется через интерфейс постовой медсестре. Мониторинг здоровья с помощью браслетов в режиме online позволит медработникам оперативно реагировать в случае резкого ухудшения здоровья больного (изменение пульса, изменение концентрации кислорода в крови, неактивность пациента более какого-то количества часов, падение пациента и др.). Большинство функций браслета не требуют настройки, что позволит использовать их и не тратить лишнее время на обучение или дополнительную конфигурацию. Один браслет без подзарядки может осуществлять мониторинг в течение 21 дня, что позволит контролировать состояние пациента в течение всего срока пребывания в медицинском учреждении.

Также стоит отметить, что совместные исследования СПбГУТ и Военно-медицинской академии имени С. М. Кирова продолжаются не первый год, ранее был разработан и внедрен программно-аппаратный комплекс документирования и визуализации служебной информации медицинского характера на базе приложений дополненной реальности. Проводятся исследования по изучению передачи информации от инвазивных датчиков, прогнозирования геоклиматических изменений на основе мультифакторного мониторинга поведения животных.