Специалисты Центра компетенций НТИ на базе Сколтеха научились использовать данные стандартных носимых пульсометров для уменьшения ошибки измерения артериального давления. Разработанные алгоритмы на основе технологий машинного обучения и глубоких нейронных сетей в будущем станут применяться в компактных устройствах непрерывного мониторинга здоровья сотрудников на опасных работах и людей из различных групп риска.

Повышение артериального давления зачастую происходит незаметно для человека. Однако такое отклонение от нормы резко увеличивает вероятность развития болезней сердца. Для своевременной диагностики проблем, связанных с изменением давления (гипертония или гипотония), врачу нужны данные регулярных наблюдений. Резкие скачки давления как вверх, так и вниз, не только представляют угрозу здоровью конкретного человека, но и могут создать опасность для других людей, если потеря сознания, сердечный приступ или инсульт случатся, к примеру, у водителя автобуса, пилота или машиниста.

Привычный способ измерения артериального давления – с манжетой, которую накладывают на руку, – прост, но недостаточно «мобилен». Трудно представить себе таксиста или крановщика, то и дело отвлекающихся на такую процедуру. В то же время другой показатель работы сердца – пульс – давно можно достаточно точно измерить пульсометром, который представляет собой небольшое носимое устройство. Установленный в нем светодиод направляет на запястье луч света, который отражается и принимается фоторезистором (датчик, чувствительный к уровню освещенности). Часть прошедшего через кожу света поглощается кровью, которая течет по артерии, а часть — отражается обратно и попадает в фоторезистор. Этот метод измерения пульса, фотоплетизмография, основан на том, что объем крови в артерии зависит от текущей фазы пульса, поэтому отраженный свет тоже пульсирует в ритм с сердцем.

Фотоплетизмография была предложена для измерения давления довольно давно; однако достигаемая точность измерения не была достаточной с точки зрения врачей. Только в последние годы, с развитием технологий компактных датчиков и с увеличением скорости обработки цифровых сигналов, стало возможным предложить медицинскому сообществу тонометр в носимом форм-факторе (чему свидетельствуют обильно появляющиеся на полках компактные тонометры и измеряющие давление «умные» часы).

Команда ученых Центра компетенций НТИ на базе Сколтеха под руководством профессора Дмитрия Дылова в ходе исследований поняла, как можно с помощью искусственного интеллекта максимально полезно использовать данные фотоплетизмографии для уменьшения ошибки измерения артериального давления в носимых приборах.

Александр Кулешов, академик РАН и ректор Сколтеха: «Я очень рад, что под эгидой НТИ рождается целый ряд абсолютно новых прорывных проектов, в том числе в области искусственного интеллекта в медицине».

На вопросы о новой разработке Сколтеха отвечает руководитель проекта Дмитрий Дылов.

– Объясните, пожалуйста, суть метода. Данные о пульсе позволяют узнать показатели артериального давления? Или для этого используется какая-то дополнительная информация?

– Суть в том, что устройство на запястье измеряет не сам пульс, а пульсовую волну целиком, включая все ее изгибы формы, временные задержки, и даже те абстрактные признаки, которые человеческому глазу недоступны, но зато «видны» нейронным сетям искусственного интеллекта. В форме такой волны содержится много полезной информации, которую классические методы обработки сигналов раньше были не в состоянии уловить. В результате можно вычислить и вывести на экран показатели артериального давления с точностью, превосходящей точность измерения других компактных тонометров.

– Обычно, для тренировки нейросетей требуются большие объемы информации. Что стало источником данных для ваших разработок?

– Мы применяем и снятые датчиками показания из нашей лаборатории, и обширные данные из публично доступных источников. Также, в рамках соглашения со Сколтехом, косвенно полезными данными – электрокардиограммой – с нами делится национальный кардиоцентр, за что им огромное спасибо.

– Что сейчас представляет собой продукт? Это алгоритм или уже создан прототип устройства?

– Уже разработан набор алгоритмов. Наши научные сотрудники и аналитики центра провели колоссальную работу по сравнению существующих подходов для анализа данных фотоплетизмограмм, что позволило понять их ограничения и, соответственно, увидеть «нишу» для изобретений. На данном этапе мы занимаемся настройкой и адаптацией алгоритмов для разных наборов данных и устройств. Также мы создали действующий прототип носимого тонометра для лабораторных испытаний и отработки взаимодействия программного обеспечения и аппаратного решения.

– Потребуется ли для внедрения какая-то модификация «железа», или же, грубо говоря, вопрос можно будет решить установкой ПО на условный Apple Watch?

– Еще рано говорить об этом, но наш ориентир – максимальная совместимость с устройствами и программными средами. В целом, конкуренцию на рынке выдерживают только те алгоритмы, которые изначально направлены на универсальность.

– Опишите типичный user experience с этой технологией.

– Любой, кто уже пользуется смарт-часами, все поймет без дополнительных объяснений, увидев показатели давления на экране. Сами настройки могут быть разными. К примеру, замеры будут делаться с какой-то периодичностью или по требованию, а результаты могут храниться на устройстве, передаваться врачу или в центр управления медицинского учреждения. Но все это нюансы цифровых платформ и стандартов, частью которых становятся такие устройства.

– А что, в целом, можно сказать про будущее технологий измерения давления?

– Если сегодня носимые гаджеты становятся, наконец, достойными конкурентами манжетным тонометрам на рынке, то легко вообразить, что со временем измерение будет проводиться целиком удаленно – без всякого прикосновения к пациенту. Уже сегодня публикуются научные статьи, в которых функциональное пульсирование крови на коже пациентов удается восстановить из аналитики простой видеосъемки. Пока по точности измерения эти технологии далеки от совершенства, однако, неоспорим интерес инвесторов, что неизбежно приведет к стимулированию разработок алгоритмов «удаленного сенсинга» и к появлению соответствующих продуктов в будущем.

Изображение: фотография А.Сиволобова, ЦК НТИ