Введение
1.Анализ исследований в области интернета вещей и электронной оценки здоровья
1.1 Электронное здоровье и мобильное электронное здоровье
1.2Обзор существующих устройств, реализующих предоставление технологий mHealth и искусственного интеллекта
1.3Эффективность использования mHealth в качестве инструмента профилактики сердечно-сосудистых заболеваний. систематический обзор
- Исследование практической реализации технологий mHealth и искусственного интеллекта а оценке здоровья
2.1 Наукоемкие технологии mHealth в клинической практике
2.2 Организация эффективного скрининга меланомы с использованием мобильного здравоохранения и телемедицины
2.3 Коцнепции и перспективы технологий mHealth и искусственного интеллекта
3.Перспективы развития технологий mHealth и искусственного интеллекта для оценки состояния здоровья человека
3.1 Оценка перспектив развития мобильной медицины mHEALTH на основании данных наукометрического и патентного анализа
3.2 Развитие мобильной медицины в мире и в России
Заключение
Список литературы
Мобильное здравоохранение – это использование мобильных устройств и беспроводных технологий для укрепления здоровья и хорошего самочувствия. Для многих людей наиболее известными примерами технологии mHealth являются приложения для мобильных телефонов и планшетов, связанные с фитнесом (например, контроль веса) или здоровьем. Однако, когда я думаю о mHealth, я склонен оперировать двумя понятиями: поставщики медицинских услуг используют мобильные технологии для улучшения качества обслуживания, а пациенты используют мобильные технологии для контроля своего здоровья.
Сегодня mHealth состоит из двух основных областей, которые развиваются параллельно и влияют друг на друга с разной скоростью. Первая – это технологии, устройства, приложения и услуги, используемые для лечения и ухода за пациентами; вторая – системы и инструменты, применяемые для контроля за соблюдением режима здоровья и физической формы. Можно сказать, что вторая область имеет мало общего с медициной и здравоохранением, и мы будем правы, но mHealth постепенно сближает или объединяет эти области. Поэтому правильнее было бы говорить не о здоровье или медицине, а об обеспечении здоровья человека во всех смыслах этого слова с помощью мобильных и немобильных технологий.
Объект исследования сети Интернета вещей и услуги мобильного электронного здоровья.
Предмет исследования модели и методы предоставления медицинских услуг на базе сети связи общего пользования m-Health.
Цель работы и задачи исследования повышение эффективности использования ресурсов сети и качества предоставления оценки состояния здоровья человека на базе технологий m-Health.
Для достижения цели работы необходимо последовательно решать следующие задачи:
- Анализ тенденций развития Интернета вещей, электронного здоровья и мобильного электронного здоровья,
- Анализ применяемых при предоставлении услуг мобильного электронного здоровья решений,
- Исследование услуги, использующей портативные микроспектрометры для получения информации о здоровье.
Обоснованный выбор предмета и объекта исследования, использование натурных экспериментов и моделирования, соответствие результатов другим авторам и апробация на международных и всероссийских научно-технических конференциях подтверждают достоверность полученных автором научных и практических результатов.
Среди работ отечественных и зарубежных авторов можно выделить тех, кто обосновал необходимость разработки новых телекоммуникационных услуг, включая услуги мобильного электронного здоровья, в рамках концепции Интернета вещей и построения сетей 2030, а также оценил возможности существующих сетей связи и сетевых архитектур для предоставления новых типов услуг с соблюдением параметров качества обслуживания. Среди этих авторов: А. Е. Кучерявый, А. И. Парамонов, Р. В. Киричек, Е. А. Кучерявый, К. Е. Самуйлов, С. Н. Степанов, А. В. Росляков, О. И. Шелухин, С. В. Поршнев, Р. Я. Пирмагомедов, I. F. Akyildiz, A. J. Das, J. H. Lee, S. Adibi и другие.
1.Анализ исследований в области интернета вещей и электронной оценки здоровья
1.1 Электронное здоровье и мобильное электронное здоровье
Искусственный интеллект (ИИ) способен изменить здравоохранение во многих отношениях. От повышения точности диагностики до разработки индивидуальных планов лечения, ИИ может помочь поставщикам медицинских услуг обеспечить более эффективное, действенное и доступное обслуживание пациентов. В этой статье рассказывается о том, как ИИ используется в здравоохранении сегодня.
Точность диагностики
Одно из наиболее перспективных применений искусственного интеллекта в медицине – повышение точности диагностики. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать большие объемы данных о пациентах и выявлять закономерности и тенденции, которые человек может не заметить. Это позволяет врачам ставить более точные и своевременные диагнозы, особенно при сложных и редких заболеваниях.
Например, искусственный интеллект используется для анализа рентгеновских снимков, компьютерных томограмм, магнитно-резонансных томограмм и других медицинских изображений с целью выявления ранних признаков рака и сердечных заболеваний. Алгоритмы искусственного интеллекта также могут анализировать данные пациентов, такие как медицинские карты и генетическая информация, для выявления пациентов, которые подвержены риску развития определенных заболеваний и состояний.
Индивидуальный подход к лечению
Еще одним перспективным применением искусственного интеллекта в медицине является разработка персонализированных планов лечения. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать данные пациента для определения наиболее эффективного плана лечения с учетом его уникальной истории болезни, генетического состава и других факторов. Например, ИИ может использовать генетический профиль пациента, чтобы помочь определить наиболее эффективную химиотерапию для конкретного рака. Это может привести к более эффективному лечению и улучшению результатов лечения пациентов.
Разработка лекарств
Кроме того, искусственный интеллект может помочь ускорить процесс разработки лекарств, быстрее и эффективнее определяя потенциальных кандидатов в лекарственные препараты. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать большие объемы данных и выявлять наиболее эффективные соединения, сокращая время и затраты, необходимые для вывода новых лекарств на рынок.
Например, искусственный интеллект может помочь фармацевтическим компаниям определить приоритетность исследований и выявить потенциальные лекарственные цели, которые могли быть упущены при использовании традиционных методов.
Искусственный интеллект также может помочь оптимизировать клинические испытания путем определения наилучшей популяции пациентов, разработки наиболее эффективных протоколов и мониторинга прогресса пациентов. Алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь определить пациентов, которые, вероятно, получат наибольшую пользу от конкретного лечения, тем самым повышая успешность клинических испытаний.
Например, искусственный интеллект может помочь определить пациентов, которые с наибольшей вероятностью ответят на определенные методы лечения рака, на основе их генетического профиля. Это могло бы повысить эффективность клинических испытаний и быстрее вывести на рынок новые методы лечения» [38, 39].
Следует отметить, что развитие и принятие mHealth происходило очень быстро. Внедрение и использование мобильных устройств, таких как смартфоны, планшеты, смарт-часы и/или браслеты, а также массовое принятие и использование этой технологии обусловлено их огромными преимуществами и простотой использования. Использование смартфонов и планшетов для сбора и обработки данных и доступ к интернету позволяют осуществлять мониторинг здоровья в режиме реального времени [41].
Важной проблемой при предоставлении услуг электронного здравоохранения/медицинских услуг является субъективное восприятие качества услуг. Проблемы включают обеспечение надлежащего качества обслуживания (QoS), риск некачественных приложений и высокую зависимость качества опыта (QoE) от восприятия пользователя [42, 43].
Важно, что технология mHealth позволяет потребителям оставаться мобильными и заботиться о своем здоровье в повседневной жизни, не сталкиваясь с серьезными ограничениями и без необходимости постоянно ездить в медицинские учреждения для получения необходимых услуг.
В начале 21 века произошел переход от широкого предоставления услуг к более целенаправленному подходу к конкретным телекоммуникационным приложениям и услугам. Этот сдвиг, показанный на рисунке 3, привел к переходу от эры массового охвата и «убийственных приложений» к эре специализированных услуг и нишевых групп пользователей – «эре длинного хвоста». [44, 45].
Это изменение связано с уменьшением удельных доходов операторов связи от базовых телекоммуникационных услуг [46]. Это снижение связано с тем, что абонентская база больше не может существенно расти, так как большинство пользователей в развитых странах уже пользуются телекоммуникационными услугами. Кроме того, усиление конкуренции среди операторов связи привело к тому, что цены на абонентские услуги стали ниже, чем ранее дорогие услуги.
В настоящее время спрос на услуги e-health и m-health резко возрос из-за стремления продлить и улучшить качество жизни как в развитых, так и в развивающихся странах [47], в результате повсеместной оцифровки и автоматизации традиционных методов здравоохранения. С другой стороны, растущий спрос на эти услуги является ответом на растущее давление на системы здравоохранения, вызванное новыми вызовами 21 века [48, 49, 50].
Однако большая доля услуг приходится на мобильные медицинские услуги. Рисунок. На рисунке 5 показана оценка распределения приложений mHealth в зависимости от типа предоставляемых ими услуг.
Подобно тому, как возможности подключения смартфона или планшета могут быть использованы для доступа в Интернет, чтобы получить необходимую информацию или совет в режиме онлайн, датчики, встроенные в устройства, могут быть использованы для предоставления пользователям ряда мобильных медицинских услуг. Например, акселерометры и гироскопы сегодня являются частью почти всех цифровых персональных вычислительных устройств и могут использоваться для мониторинга физической активности пользователя во время занятий спортом или в повседневной жизни.
Специализированные устройства также могут быть использованы для предоставления мобильных медицинских услуг с гораздо большей функциональностью, чем датчики, встроенные в традиционные смартфоны или планшеты [53, 54].
Портативные устройства для анализа пищевых и фармацевтических ингредиентов в последние годы привлекают большое внимание и вызывают дискуссии. Потенциальное использование этих устройств в повседневной жизни вызвало особый интерес общественности [55, 56, 57]. Эти устройства могут быть основаны на различных физических принципах [58]. Например, они могут использовать химические реагенты для быстрого тестирования, анализировать газовоздушные смеси вокруг образцов или использовать инфракрасную микроспектроскопию [59, 60, 61].
В прошлом астрометрические исследования контролировали ряд параметров, таких как использование громоздкого и дорогостоящего оборудования и широкое привлечение специалистов при амбулаторном лечении. К счастью, стремительное развитие технологий привело к появлению микроспектроскопии, которая позволяет медицинским работникам эффективно измерять уровень лечения, записывать и отображать данные, а также оказывать специальную поддержку в развивающейся области терапии. Благодаря портативным устройствам, таким как персональные мобильные устройства, обычные пользователи без специальных навыков или глубоких знаний теперь могут проводить такие тесты и получать доступ к необходимым услугам. Это серьезное достижение в области медицины.
Большинство приборов для анализа пищевых продуктов являются автономными скрининговыми инструментами, не требующими непосредственного участия врача. Они обладают широкими возможностями удаленного мониторинга и профилактики. Например, акселерометры позволяют вводить команды и просматривать результаты на платформе. Поэтому устройства рассчитаны на подключение к мобильному телефону или планшету со специальным приложением для передачи информации и интеграции пользовательских опций. Это приложение включает в себя функции управления, предоставляет информацию в удобном для пользователя виде, обрабатывает данные и облегчает доступ к удаленным вычислительным ресурсам через Интернет для обработки и хранения специализированных баз данных (DPC).
