Современная медицина стремительно развивается, и одной из наиболее значимых областей прогресса является использование искусственного интеллекта (ИИ) в клинической практике. Особое внимание уделяется системам непрерывного мониторинга пациентов, которые с помощью технологий компьютерного зрения и глубокого обучения обеспечивают круглосуточное наблюдение за состоянием тяжелобольных и пациентов с повышенным риском падений. Такие системы меняют привычные модели контроля, предоставляя медицинскому персоналу актуальные данные в реальном времени и значительно расширяя возможности для предотвращения несчастных случаев и улучшения качества ухода. Традиционно процесс наблюдения за пациентами в стационаре был затруднён ограничениями человеческого ресурса. Медсёстры и врачи тратят на непосредственный уход и осмотр значительно меньше времени, чем могло бы обеспечивать оптимальное наблюдение.
Статистические исследования показывают, что медсёстры проводят лишь часть рабочего времени в непосредственном контакте с пациентами, а число визитов врачей во время госпитализации ограничено. В результате многие изменения в поведении пациентов, потенциально указывающие на ухудшение состояния, остаются незамеченными. В таких условиях системы виртуального и непрерывного мониторинга выходят на передний план, обеспечивая постоянный контроль, который невозможен при традиционном подходе. Использование ИИ для обработки видеопотока, установленного в палатах, позволяет в режиме реального времени распознавать присутствующих, отличать пациентов от медицинского персонала и гостей, отслеживать динамику их движения и взаимодействий, а также контролировать географическое положение внутри комнаты. Это даёт возможность своевременно выявлять критические ситуации, например, когда пациент остаётся один без присмотра, что повышает риск падений и других опасных событий.
Такая информация становится доступной для врачей и медсёстр в удобном и наглядном виде, помогая принимать обоснованные решения для улучшения ухода. Важной особенностью современных систем является использование сложных моделей компьютерного зрения, таких как архитектура YOLOv4, тонко настроенных для работы в специфичных условиях больничных палат. Это позволяет системе с высокой точностью выделять и отслеживать объекты различных классов – людей, мебели и других элементов окружения, что крайне важно для обеспечения качественного анализа. Кроме того, технология оптического потока помогает оценивать активность пациента, фиксируя степень и характер движения в различных зонах комнаты, что служит индикатором сознательного состояния и потенциальных изменений в здоровье. Разработанная платформа LookDeep Health успешно внедрена в нескольких медицинских учреждениях, где она доказала свою эффективность.
На примере мониторинга более 300 пациентов с повышенным риском падений и анализе свыше 1000 дней видеонаблюдения была продемонстрирована высокая точность работы алгоритмов – показатели F1-score достигали 0.92 в задачах обнаружения объектов и 0.98 в классификации ролей присутствующих. Это свидетельствует о надежности системы и её способности работать в условиях реальных больничных палат с разнообразием ситуаций и изменчивыми условиями освещения. Особое внимание уделяется вопросам конфиденциальности и соблюдения законодательства в сфере защиты персональных данных.
Для этого все видео проходят процесс анонимизации – лица пациентов и медицинского персонала закрываются локальным размытием, что сохраняет контекст сцены, необходимый для обучения и работы моделей, при этом полностью исключая идентифицирующую информацию. Такой подход позволяет совмещать инновационные методы контроля с этическими и юридическими требованиями к защите приватности. Система позволяет отслеживать ключевые показатели, например, когда пациент один в палате или же находится под присмотром медперсонала. Мониторинг этих параметров помогает выявлять периоды изоляции больного, которые могут негативно влиять на исход лечения. Помимо индивидуального наблюдения, собранные данные используются для построения аналитических трендов по всем пациентам, что помогает оптимизировать распределение ресурсов и персонала в больнице.
Реальные испытания показали, что даже при небольших вариациях в расположении камеры и условиях освещения алгоритмы сохраняют высокую точность, что подтверждает их адаптивность и надёжность. Это особенно важно для масштабируемых внедрений, когда контролировать каждую камеру физически невозможно, а производительность системы не должна зависеть от мелких технических особенностей установки. Непрерывный мониторинг пациентов с ИИ открывает широкие перспективы и на уровне улучшения безопасности, и с точки зрения повышения операционной эффективности медицинских учреждений. Своевременное обнаружение рисков снижает количество падений и связанных с ними осложнений, которые нередко приводят к удлинению госпитализации и росту затрат на лечение. Информация о реальных паттернах ухода позволяет улучшить графики работы сотрудников, оптимально распределить нагрузку и сфокусировать внимание на наиболее уязвимых пациентах.
Перспективы дальнейшего развития включают интеграцию подобных систем с электронными медицинскими картами, что позволит автоматически формировать оповещения врачу при выявлении критических ситуаций и иметь доступ к видеоданным, сопоставленным с медицинской историей пациента. Также актуально исследование более сложных моделей глубокого обучения, включая трансформеры и временные сети, которые смогут лучше учитывать динамику состояния пациента во времени и выявлять тонкие признаки изменений здоровья. Одной из задач будущего является повышение частоты обработки видеоданных и адаптация инфраструктуры для масштабного использования в крупных больничных комплексах. Это потребует оптимизации как аппаратной части, так и алгоритмов, чтобы обеспечить высокую скорость и точность без ущерба конфиденциальности. Важно отметить, что расширение мониторинга на более разнообразные группы пациентов и сценарии использования поможет сделать решения более универсальными и полезными для всей системы здравоохранения.
Системы AI-мониторинга способны стать незаменимым помощником медицинских работников, повышая качество ухода, снижая нагрузку на персонал и защищая пациентов от preventable harms. Непрерывный мониторинг с использованием ИИ – это уверенный шаг в будущее медицины, где технологии и человеческий опыт объединяются для создания более безопасной, эффективной и персонализированной помощи. Развитие и распространение таких систем обещает фундаментально изменить клинические практики и способствовать улучшению здоровья и благополучия пациентов по всему миру.
