Илья Семов

Взрыв мозга и легочная гипертензия: как студент-айтишник помогает лечить людей

Своевременная диагностика нередко становится едва ли не главным условием эффективной медицинской помощи, но, если врач лечит не больного, а болезнь, шансы на успех значительно снижаются. Решить эту проблему призваны персонифицированная медицина и системы поддержки принятия решений, над которыми работают специалисты Университета ИТМО. Магистрант кафедры высокопроизводительных вычислений Илья Семов рассказал в интервью нашему порталу о том, как помочь врачу вовремя обнаружить опасное расстройство и почему он начал работать над созданием информационных систем для нужд медицины.

Над чем именно ты работаешь в Университете ИТМО?

Если описывать максимально широко, то это трансляционная медицина — область, в которой мы пытаемся привнести в медицинскую практику средства из мира информационных технологий, физики, приборостроения. Берем весь технологический багаж, который наработан человечеством, и начинаем применять во всевозможных отраслях. На базе Университета ИТМО совместно с медицинским исследовательским центром имени Алмазова работает Институт трансляционной медицины, мы с коллегами разрабатываем проекты, конечная цель которых — создание систем поддержки принятия решений. Мы используем медицинские данные, чтобы извлекать из них знания, которые помогают врачам принимать решения о дальнейшем лечении пациентов — на основе разрозненных данных и собственного опыта создаем информационные системы, с которыми будут работать медики.

В октябре на конференции по трансляционной медицине специалисты вашей кафедры показывали модель передвижения карет «скорой помощи», на основе которой можно выбирать, в какую клинику лучше везти больного. Речь идет о таких системах?

Конкретно моя работа посвящена диагностике легочной гипертензии. Это не какое-то конкретное заболевание, а целый класс очень неприятных состояний, при которых в легких повышается сосудистое сопротивление. За счет этого увеличивается нагрузка на сердце, оно быстрее «изнашивается», что, в свою очередь, ведет к целому спектру патологий. Выявлять легочную гипертензию необходимо как можно раньше, чтобы у врача было больше возможностей эту ситуацию исправить.

Сейчас я работаю с данными по эхокардиографическим исследованиям пациентов за последние несколько лет. Это, по сути, электронные медицинские карты, которые иногда поступают в очень плохом и нечитаемом состоянии, потому что врач может, допустим, заполнять результаты в спешке. Я извлекаю из этих данных знания непосредственно по эхокардиографии, чтобы структурировать, получить набор определенных параметров и по ним отобрать тех пациентов, у которых есть легочная гипертензия. Мы планируем, что потом к делу снова подключатся врачи, вместе с которыми мы создадим систему и обучим её автоматически распознавать людей с гипертензией: после каждого эхокардиографического исследования она должна определять, находится ли человек в группе риска или нет, стоит ли его отправлять на дообследование или отпустить домой.

Как это будет выглядеть? Систему внедрят в электронный документооборот, это будет какой-то информер или что-то иное?

Бывает, что системы поддержки принятия решений работают именно так, но наш проект несколько сложнее. Он будет способен работать с более широким кругом заболеваний и состояний, которые исследуют мои коллеги, например с артериальной гипертензией, острым коронарным синдромом. Разные подгруппы занимаются разными расстройствами, потому что для каждого из направлений нужны свои подходы, а количество болезней, с которыми мы работаем, будет постепенно расти.

Мы пока не определились, как это будет выглядеть на интерфейсном уровне. Вариантов конечной реализации множество: это может быть какой-то сервер, к которому подключен планшет врача, мобильное приложение или десктопное, что-нибудь очень простое или, наоборот, сложное. Само понятие «система поддержки принятия решений» можно трактовать достаточно широко — что ты в него вложишь, с тем и придется работать. А «золотого стандарта» медицинской системы поддержки принятия решений не существует, эта область динамично меняется, в ней постоянно появляется что-то новое. В конце концов, в каждой клинике свои условия и свои требования. В моей семье четыре человека с медицинским образованием, и большую часть детства я провел в больнице — не потому что болел, а «за компанию». Поэтому я знаю, что любая больница — это уникальный организм, и есть огромное количество нюансов, которые нужно учитывать.

Согласно нашей идее, это будет система для персонифицированного подхода к пациенту. Мы хотим отойти от обычного принципа, когда пациенты — просто группа людей с одинаковой болезнью, и сместить внимание от общей статистики к конкретному индивидууму. Лечение будет строиться на основе данных о твоих физиологических параметрах, анамнезе — чем, когда, как и почему ты болел. И ты уже не один из многих, а уникальный пациент — такое лечение гораздо эффективнее.

До магистратуры на кафедре высокопроизводительных вычислений ты изучал медицину?

Нет, в бакалавриате я учился по специальности «Информатика и вычислительная техника», причем не в Петербурге, а в краснодарском Политехе — Кубанском государственном технологическом университете. Сюда я приехал на четвертом курсе, когда думал о том, где хочу учиться дальше, связывался с руководителями кафедр и договаривался о встречах. В Университете ИТМО со мной общалась Клавдия Боченина, научный сотрудник НИИ наукоемких компьютерных технологий и лаборатории «Городская информатика». Уже после того, как я вернулся обратно в Краснодар, она написала мне в Skype, что в апреле НИИ НКТ проводит Весеннюю школу-практикум молодых ученых и специалистов, на которой можно выступить со своим докладом или же поучаствовать в олимпиаде и побороться за право поступить на магистерскую программу без экзаменов. Я взял с собой товарища и приехал в Петербург.

Что именно происходит в рамках Весенней школы?

Компетентно я могу говорить только о той, в которой принял участие, потому что каждый год тема и содержание школы меняются. В 2014 году она была посвящена Big Data. Я на тот момент научной деятельностью активно не занимался — мне всегда было это интересно, но по сравнению с Петербургом в Краснодаре очень мало науки. Все проекты, с которыми я там сталкивался как студент, либо были на уровне курсовых работ, которые здесь пишут второкурсники, либо не находили поддержки со стороны преподавателей. Например, моя знакомая в Краснодаре сейчас тоже сотрудничает с медиками. Она работает над системой распознавания образов для офтальмологов, которая учится отслеживать какую-то динамику на снимках глазного дна, и для этого нужны элементы искусственного интеллекта. Но в ее вузе нет никого, кто мог бы помочь в этой области, быть, что называется, science advisor. Конечно, в Краснодаре есть продвинутые отрасли, но их спектр ограничен, а тем, что тебе неинтересно, заниматься сложно. Поэтому какого-то своего исследования или доклада у меня на тот момент не было, и я сделал основной упор на олимпиаду. Она была составлена по материалам мастер-классов, и, хотя мой товарищ раньше в Петербурге не был, по городу мы почти не гуляли. Вечером после школы возвращались в общежитие на Вяземском и до поздней ночи разбирали то, что услышали за прошедший день, и в итоге оба получили право поступить в магистратуру без экзаменов.

Для меня Весенняя школа НИИ НКТ была в каком-то смысле «взрывом мозга», возможностью оценить все многообразие того, что существует в области информационных технологий. Большая проблема регионов в том, что на периферии профессиональный мирок очень мал. Допустим, ты работаешь или учишься в сфере IT, и для тебя она сводится к разработке мобильных и десктопных приложений для бизнеса. Но, когда ты приезжаешь сюда, у тебя разбегаются глаза, ты видишь, что люди делают какие-то невообразимые вещи. Мне кажется, это главный положительный эффект таких мероприятий. Они дают возможность выбраться из закрытой системы и увидеть, насколько мир большой и как много в нем интересного.

Редакция новостного портала
Архив по годам: