Главная страница » Лаборатория облегчает обмен данными, поэтому медицинские устройства IoT могут быть умнее

Лаборатория облегчает обмен данными, поэтому медицинские устройства IoT могут быть умнее

Медицинские исследователи из лаборатории PnP надеются спасти жизнь благодаря более умным, более совместимым технологиям здравоохранения, используя открытые стандарты, медицинскую экспертизу и испытательное оборудование, которое имитирует условия для здоровья, чтобы способствовать более простой интеграции устройств IoT и новых приложений для совместного использования, которые могут расширить их возможности.

Исследовательская лаборатория в Кембридже, штат Массачусетс, рассматривает некоторые из наиболее распространенных проблем современной медицины с использованием новейшей технологии IoT и подхода с открытым исходным кодом, сплетения стареющих устройств и глубоких данных в доступную сеть медицинской информации.

Программа взаимодействия с медицинскими устройствами или MD PnP, связанная с общей больницей Массачусетса и партнерами Healthcare, является центром научных исследований, направленных на то, чтобы сделать медицинские устройства более умными, упростив их совместное использование собранных ими данных.

Поскольку все больше и больше людей контролируются устройствами IoT в больницах и контролируют себя с помощью часов Fitbits и Apple, неожиданно появилось намного больше цифровых данных, чем было в мире здравоохранения.

Одна из задач состоит в сборе и анализе данных из разрозненных устройств, чтобы предоставить медицинским специалистам более полную информацию о состоянии своих пациентов. Другое дело — сделать этот процесс проще для ИТ-персонала, который должен настроить системы.

Поле heathcare трещит обычные трудности интеграции всех этих систем на гораздо более высокий уровень. Слишком много производителей устройств, слишком много технических препятствий, слишком много проблем регулирования, и наказание за то, что что-то не так, — это то, что люди могут умереть.

Слишком много аварийных сигналов

Одной из основных проблем, с которыми сталкиваются лаборатории, является аварийная перегрузка. Пройдитесь через любую занятую больничную палату, и один из основных окружающих звуков, приветствующий ухо, — это хор звуковых сигналов и будильники от тревог контрольных устройств, таких как птица, чириканье и крик в джунглях. И, подобно биологам или фотографам National Geographic, работники здравоохранения, которые проводят много времени в больничных палатах, в конечном итоге начинают воспринимать звуки как фоновый шум, а не что-то, что действительно беспокоит. Это, очевидно, проблема в тех случаях, когда тревога не просто уходит, потому что кислород крови пациента опускается ниже порога в миллисекунду или когда клип соскользнул с кончика пальца.

Это не их вина, по словам ведущего инженера MD PnP, Дэйва Арни. Традиционно медицинские устройства немного «тупые», являются ли они просто более старыми технологиями или строятся для выполнения строгих требований, таких как: если показатель давления в крови пациента КАЖДЫЙ падает ниже определенного уровня, тогда сигнализация.

«Все эти тревоги почти наверняка работают точно так, как они предназначены для использования», — сказал Арни.

Но д-р Джулиан Голдман, директор программы MD PnP, сказал: «Если бы вы сегодня переосмыслили эту среду, вы могли бы сказать, что, возможно, она должна быть условной — возможно, вы должны вызвать другое приложение для тревоги для пациента в ICU после операции, а также другое интеллектуальное приложение для тревоги для новорожденного », — сказал он.

Goldman и Arney считают, что значительная часть решения проблемы усталости тревоги — это интеллект и интероперабельность. Арни использовал пример пульсоксиметра — простого устройства, закрепленного на кончике пальца, используемого для измерения уровня кислорода в крови, — соединенного с манжетами кровяного давления. Если оксиметр знает, что манжета кровяного давления измеряет в любой момент времени, она не будет тревожиться, когда насыщенность пациента O2 падает, так как он знает, что для этого есть прекрасная причина.

По словам Голдмана, в медицине понимаются тревожные сигналы, связанные с контекстом, авиация. Многие самолеты оснащены системами, которые делают такие вещи, как звуковой сигнал, если пилот, похоже, пытается приземлиться без опускания шасси.

«Как самолет такой умный, что он знает, что вы пытаетесь приземлиться с шасси? Почему будильник не выключается, когда шасси на высоте 30 000 футов? »- спросил Голдман. «Дело в том, что когда вы интегрируете данные датчиков, ваш сигнал становится намного более полезным. Ему доверяют. Это то, что нам нужно в здравоохранении. И для этого вам необходимо интегрировать данные из многих источников, а возможности IoT дополняют это богатство ».

Сегодня, когда работники здравоохранения уходят с постели, все, что у них есть, это сигналы тревоги, и проблема неспособности простых машин уделять первоочередное внимание их предупреждениям и помещать их в более широкий контекст.

В качестве примера, Goldman и Arney продемонстрировали изображение набора жизненно важных признаков, при этом ЭКГ на мониторе сердечного ритма отображает сплошную линию. Несмотря на то, что показание представляет собой продукт случайных электрических шумов, а не фактическое сердечное событие, монитор сердечного ритма видит только то, что показания ЭКГ имеют одинаковую форму. Он не знает, что остальные жизненные силы пациента, такие как кровяное давление и насыщение кислородом, полностью нормальны, поэтому он вызывает тревогу, как если бы у пациента случился сердечный приступ.

Дело в том, что это не сами по себе, особенно умные устройства.

Новые системы IoT могут стать благом для здравоохранения

И Арни, и Голдман немного вздрогнули от мысли, что цель — «интероперабельность», как таковая, и Арни утверждал, что это просто место для чего-то более сложного.

Нынешнее состояние дел обуславливает огромную рабочую нагрузку для ИТ-отделов больниц, которые пытаются использовать устройства у десятков разных производителей и перетащить их в пригодную для использования инфраструктуру. Часто это приводит к тому, что сторонние разработчики вставляют в создание единых программных систем, которые объединяют оборудование больницы.

Цели облегчают нагрузку на ИТ и, как правило, упрощают работу с устройствами. «Как вы можете позволить больницам и компаниям собирать совместимые компоненты и создавать новые алгоритмы и приложения, чтобы мы могли демократизировать улучшения, которые необходимы в здравоохранении?» — спросил он.

Альтернатива, предложенная MD PnP — открытая платформа, которая может использоваться для бесшовного подключения устройств без большой интеграции для ИТ-персонала или затрат на привлечение внешних подрядчиков, — позволяет более широко использовать медицинские технологии для поставщиков медицинских услуг, которые могут в противном случае он не сможет себе это позволить.

Получение данных о здравоохранении в более доступном формате может облегчить работу, которую преследуют специалисты здравоохранения. Например, альтернативный способ просмотра данных тревоги, кроме необходимости просмотра через банк контрольных устройств, чтобы определить, какой из них звучит, будет более эффективным и менее разрушительным. Или в другом примере инфузионный насос, который отказывался бы работать, если бы он был нагружен рецептом, у пациента вызывает аллергию, может избежать тяжелых последствий.

OpenICE и тестирование

OpenICE, или Open Integrated Clinical Environment, является достижением подписи лаборатории MD PnP до сих пор. Это платформа с открытым исходным кодом, которая может работать на любом Java-совместимом компьютере (команда использует Beagleboards для своих модулей тестирования) и подключает медицинские устройства через эти узлы к общему содержимому, контролируемому модулем Supervisor, работающим на ноутбуке или смартфоне. Он автоматизирует обнаружение узлов, публикацию и подписку между различными узлами в сети и может переводить запатентованные форматы данных с разных устройств на общий язык.

Идея состоит в том, чтобы позволить любому устройству, которое выводит цифровую информацию любого типа, легко подключаться к широкой сети других устройств. Просто добавив модуль с поддержкой OpenICE к существующей части медицинского оборудования, врачи и разработчики могут сделать это оборудование программируемым и интеллектуальным, позволяя, например, обмениваться данными между другими устройствами в сети для доступа к более умным функциям сигнализации.

OpenICE основан на стандарте прототипа, разработанном отдельно в рамках гранта Национального института здравоохранения. Платформа обходит византийские сложности форматов подключения медицинских устройств, объединяя их с помощью платформы OpenICE. Например, стареющий диализный аппарат может контролироваться удаленно, используя этот метод.

Лаборатория MD PnP не создает готовые решения. Скорее, он работает над логической инфраструктурой, которую он надеется, что третьи стороны могут использовать для более интеллектуальных медицинских устройств. OpenICE является основой для приложений в области информатики и клинического обнаружения, которые, по мнению команды, помогут спасти жизнь и надеются, что они увидят воображение новаторов здравоохранения.

В лаборатории есть механизм, который может имитировать медицинские условия для медицинских устройств IoT для реагирования. Одна такая установка — команда называет ее Рэндалл Джонс — это аппарат с баллоном CO2, подключенным к парам сильфонов, которые ведут себя как человеческие легкие, позволяя команде тестировать оборудование для вентилятора и другое снаряжение, которое контролирует функцию легких. Поддельные легкие могут быть запрограммированы так, как будто они имели бронхиальную аномалию, которую разработчик мог бы использовать, например, для тестирования приложения, ориентированного на раннее обнаружение состояния легких.

Использование этого типа моделируемого пациента позволяет команде убедиться, что они получают реалистичные данные из медицинских устройств для использования при тестировании приложений с поддержкой OpenICE.

По словам Арни, все дело в том, чтобы сделать медицину более умным, более научным и основанным на доказательствах процессом.

«Основанная на доказательствах медицина — это радикальное понятие о том, что лечение пациентов должно основываться на научных данных, но это трудно сделать в медицине. Трудно проводить клинические исследования всех этих вещей », — сказал он. «Есть поговорка, что половина того, что вы учите в медицинской школе, ошибается, но никто не знает, какая половина».

Эта история: «Лаборатория облегчает обмен данными, поэтому медицинские устройства IoT могут быть более умными» была первоначально опубликована Network World.