Автоматизация киберфизического мониторинга состояния пациентов в умных палатах
Ключевые слова:
информатизация здравоохранения, медицинская информатика, автоматизация мониторинга состояния, умная палата, киберфизическая система, программный компонент, киберфизический мониторингАннотация
Цифровизация здравоохранения предполагает широкое внедрение технологий информатизации и автоматизации процессов мониторинга состояния человека, ориентированных на сохранение, укрепление и восстановление его здоровья. Для адаптации существующих решений в области электронного здравоохранения к медицинской инфраструктуре выполнено моделирование расширяемых программных компонентов автоматизированного киберфизического мониторинга состояния пациентов в умных палатах. Представлена математическая модель процессов киберфизического мониторинга состояния пациента, описывающая медицинский алгоритм как эстафету с альтернативными маршрутами с помощью аппарата параллельных полумарковских процессов. Охарактеризованы особенности программных компонентов киберфизического мониторинга состояния пациента как гибкого, расширяемого интегрируемого элемента умной медицинской палаты, позволяющего персонифицировать и оптимизировать лечебно-диагностические процедуры с помощью целевой функции, характеризующей отклонение показателей текущего состояния пациента от показателей его целевого состояния. Продемонстрированы потенциальные возможности автоматизации медицинских процессов при реализации методик диагностики и рискометрии здоровья, основанных на использовании балльных шкал. Результаты моделирования показали, что использование программных компонентов автоматизированного киберфизического мониторинга состояния пациентов в умных палатах позволяет не только ускорить расчёты, но и сократить время получения данных благодаря их автоматической загрузке из информационных систем и автоматизированному снятию показателей с медицинских устройств, открывая новые возможности персонифицированного управления оказанием стационарной медицинской помощи.
Литература
2. Богомолов A.В. Информационные технологии цифровой адаптационной медицины // Информатика и автоматизация. 2021. Т. 20. № 5. С. 1154–1182.
3. Ушаков И.Б., Богомолов А.В. Цифровая профилактическая медицина // Вестник Российской академии наук. 2024. Т. 94. № 11. С. 1003–1013. DOI: 10.31857/S0869587324110043.
4. Труханова И.Г., Гуреев А.Д., Лунина А.В. Влияние цифровой трансформации на повышение качества медицинского обеспечения и снижение врачебных ошибок // Биомедицинская радиоэлектроника. 2025. Т. 28. № 1. С. 83–90.
5. Зарубина Т.В. Актуальные вопросы внедрения информационных технологий в здравоохранении // Вестник Росздравнадзора. 2018. № 3. С. 20–25.
6. Zhukova N., Motienko A., Levonevskiy D., Subbotin A., Anh P.T. Smart room for patient monitoring based on IoT technologies // Proceedings of the 2023 6th Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference. 2023. pp. 151–158. DOI: 10.1145/3639592.3639630.
7. Denis F., Viger L., Charron A., et al. Detection of lung cancer relapse using self-reported symptoms transmitted via an internet web-application: pilot study of the sentinel follow-up // Supportive Care in Cancer. 2014. vol. 22. pp. 1467–1473. DOI: 10.1007/s00520-013-2111-1.
8. Denis F., Viger L., Charron A., et al. Detecting lung cancer relapse using self-evaluation forms weekly filled at home: the sentinel follow-up // Supportive Care in Cancer. 2014. vol. 22(1). pp. 79–85. DOI: 10.1007/s00520-013-1954-9.
9. Лебедев Г.С., Фомина И.В., Артемова О.Р., и др. Обзор семейства стандартов по обмену данными с персональными медицинскими приборами // Вестник Росздравнадзора. 2022. № 6. С. 75–84.
10. Denis F., Lethrosne C., Pourel N., et al. Randomized trial comparing a web-mediated follow-up with routine surveillance in lung cancer patients // JNCI: Journal of the National Cancer Institute. 2017. vol. 109. no. 9. DOI: 10.1093/jnci/djx029.
11. Wattanapisit, A., Teo, C.H., Wattanapisit, S., et al. Can mobile health apps replace GPs? A scoping review of comparisons between mobile apps and GP tasks // BMC medical informatics and decision making. 2020. vol. 20. no. 1. DOI: 10.1186/s12911-019-1016-4.
12. Galetsi P., Katsaliaki K., Kumar S. Exploring benefits and ethical challenges in the rise of mHealth (mobile healthcare) technology for the common good: An analysis of mobile applications for health specialists // Technovation. 2023. vol. 121. DOI: 10.1016/j.technovation.2022.102598.
13. Хохлов А.Л., Зарубина Т.В., Котловский М.Ю., и др. Механизмы внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранение: новые этические вызовы // Медицинская этика. 2024. Т. 12. № 3. С. 4–10.
14. Jian W.S., Wang J.Y., Rahmanti A.R., et al. Voice-based control system for smart hospital wards: a pilot study of patient acceptance // BMC health services research. 2022. vol. 22. no. 1. DOI: 10.1186/s12913-022-07668-1.
15. Brunete A., Gambao E., Hernando M., Cedazo R. Smart assistive architecture for the integration of IoT devices, robotic systems, and multimodal interfaces in healthcare environments // Sensors. 2021. vol. 21. no. 6. DOI: 10.3390/s21062212.
16. Azhiimah A.N., Khotimah K., Sumbawati M.S., Santosa A.B. Automatic Control Based on Voice Commands and Arduino // Proceedings of the International Joint Conference on Science and Engineering (IJCSE 2020). 2020. pp. 29–34. DOI: 10.2991/aer.k.201124.006.
17. Cronin S., Doherty G. Touchless computer interfaces in hospitals: A review // Health informatics journal. 2018. vol. 25. no. 4. pp. 1325–1342. DOI: 10.1177/1460458217748342.
18. Ali H., Cole A., Panos G. Transforming Patient Hospital Experience Through Smart Technologies // Design, User Experience, and Usability. Case Studies in Public and Personal Interactive Systems: 9th International Conference (DUXU 2020), Held as Part of the 22nd HCI International Conference (HCII 2020). 2020. pp. 203–215. DOI: 10.1007/978-3-030-49757-6_14.
19. Wen M.H., Bai D., Lin S. et al. Implementation and experience of an innovative smart patient care system: A cross-sectional study // BMC Health Services Research. 2022. vol. 22. no. 1. DOI: 10.1186/s12913-022-07511-7.
20. Bouldin E.D., Andresen E.M., Dunton N.E. et al. Falls among adult patients hospitalized in the United States: prevalence and trends // Journal of patient safety. 2013. vol. 9. no. 1. pp. 13–17. DOI: 10.1097/PTS.0b013e3182699b64.
21. Hempel S., Newberry S., Wang Z., et al. Hospital fall prevention: a systematic review of implementation, components, adherence, and effectiveness // Journal of the American Geriatrics Society. 2013. vol. 61. no. 4. pp. 483–494. DOI: 10.1111/jgs.12169.
22. Yadav S., Manohar M., Jeba Shiney O., Priestly Shan B., Das G.J. A Smart System for Monitoring Flow in Drip Bottles in Healthcare // Proceedings of the International Conference on Futuristic Communication and Network Technologies (VICFCNT 2020). 2022. pp. 663–669. DOI: 10.1007/978-981-16-4625-6_66.
23. Gayathri S., Ganesh C.S.S. Automatic indication system of glucose level in glucose trip bottle // International Journal of Multidisciplinary Research and Modern Education. 2017. vol. 3(1). pp. 148–151. DOI: 10.5281/zenodo.438622.
24. Feng Y.S., Liu H.Y., Hsieh M.H., Fung H.C., Chang C.Y., Yu C.C., Huang C.W. An RSSI-based device-free localization system for smart wards // IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW). 2021. pp. 1–2. DOI: 10.1109/ICCE-TW52618.2021.9603249.
25. Ценципер Л.М., Мотиенко А.И., Терехов И.С., Левоневский Д.К., Самочерных К.А., Кондратьев А.Н. Цифровое решение для определения тяжести синдрома пароксизмальной симпатической гиперактивности у пациентов с повреждением головного мозга // Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2023. Т. 20. № 6. С. 90–96. DOI: 10.24884/2078-5658-2023-20-6-90-96.
26. Tang E.W., Wong C.K., Herbison P. Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) hospital discharge risk score accurately predicts long-term mortality post acute coronary syndrome // American heart journal. 2007. vol. 153. no. 1. pp. 29–35.
27. Беззубцева Е.Н., Сахарова А.В., Лавлинская Л.И., Черных Е.А., Лавлинская Т.А. Оценка риска летальности по шкале GRACE у больных, перенесших инфаркт миокарда // Молодежный инновационный вестник. 2017. Т. 6. № 2. С. 302–303.
28. Пирадов М.А., Супонева Н.А., Рябинкина Ю.В. и др. Шкала комы Глазго (Glasgow Coma Scale, GCS): лингвокультурная адаптация русскоязычной версии // Журнал им. НВ Склифосовского «Неотложная медицинская помощь». 2021. Т. 10. № 1. С. 91–99. DOI: 10.23934/2223-9022-2021-10-1-91-99.
29. Соловьева П.И., Синкин М.В., Талыпов А.Э. Шкала комы Глазго и шкала FOUR для оценки уровня сознания // Нервные болезни. 2023. № 3. С. 20–26. DOI: 10.24412/2226-0757-2023-13003.
30. Larkin E.V., Bogomolov A.V., Privalov A.N., Dobrovolsky N.N. Discrete model of paired relay-race // Bulletin of the South Ural State University. Ser. Mathematical Modelling, Programming & Computer Software. 2018. vol. 11. no. 3. pp. 72–84.
31. Larkin E.V., Privalov A.N., Bogomolov A.V. Discrete approach to simulating synchronized relay races // Automatic Documentation and Mathematical Linguistics. 2020. vol. 54. no. 1. pp. 43–51.
32. Larkin E.V., Bogomolov A.V., Privalov A.N., Dobrovolsky N.N. Relay races along a pair of selectable routes // Bulletin of the South Ural State University. Ser. Mathematical Modelling, Programming & Computer Software. 2018. vol. 11. no. 1. С. 15–26.
33. Кибзун А.И., Синицын И.Н. Современные проблемы теории оптимизации стохастических систем // Автоматика и телемеханика. 2020. № 11. С. 3–10.
34. Ларкин Е.В., Привалов А.Н., Богатырева Ю.И. Парное дискретное соревнование со свободным выбором маршрута // Чебышевский сборник. 2021. Т. 22. № 2(78). С. 145–159.
35. The Glasgow Coma Scale – GCS (Teasdale G.M., Jennett B.). URL: https://cpd-program.ru/methods/gcsc.htm (дата обращения 14.01.2025).
36. Левоневский Д.К., Мотиенко А.И. Моделирование и автоматизация процессов сбора и обработки данных в умной медицинской палате // Программная инженерия. 2023. Т. 14. № 10. С. 502–512. DOI: 10.17587/prin.14.502-512.
Automation of Cyber-Physical Monitoring of Patients' Condition in Smart Wards
Abstract
The digitalization of healthcare implies the widespread adoption of informatization and automation technologies for human health monitoring, aimed at maintaining, improving, and restoring health. To adapt existing e-health solutions to the medical infrastructure, we modeled expandable software components for automated cyber-physical patient monitoring in smart wards. A mathematical model of cyber-physical patient monitoring processes is presented, describing a medical algorithm as a relay race with alternative routes using a framework of parallel semi-Markov processes. The software components for cyber-physical patient monitoring are characterized as a flexible, expandable, and integrated element of a smart medical ward, enabling the personalization and optimization of treatment and diagnostic procedures using an objective function characterizing the deviation of the patient's current condition from their target condition. The potential for automating medical processes in the implementation of diagnostic and health risk assessment methods based on point scales is demonstrated. The simulation results showed that the use of software components for automated cyber-physical patient monitoring in smart wards not only accelerates calculations but also reduces the time required to obtain data through automatic downloading from information systems and automated readings from medical devices, opening up new opportunities for personalized management of inpatient medical care.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) Дмитрий Константинович Левоневский, Анна Игоревна Мотиенко, Алексей Валерьевич Богомолов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).