Roku mazgāšanas kvalitāti uzlabos mākslīgais intelekts
Viens no efektīvākajiem veidiem, kā mazināt saslimšanas risku ar jebkāda veida vīrusu vai baktēriju izraisītām slimībām, ir roku mazgāšana. Covid-19 pandēmijas laikā roku mazgāšanas kvalitātei tiek pievērsta īpaša uzmanība. Dažādi ieteikumi, padomi un rekomendācijas ir plaši pieejamas medijos, vides reklāmās un citos informācijas avotos, taču regulāra roku mazgāšana vēl nenozīmē, ka būsim pasargāti no saslimšanas. Lai mazinātu risku saslimt, kā arī ierobežotu infekciju tālāku izplatību, svarīgi rokas mazgāt pareizi.
Īpaša uzmanība roku mazgāšanas kvalitātei jāpievērš ārstniecības personām, jo bieži vien lielāko daļu infekciju var novērst, ja ārsti un māsas ievēro vienkāršas standarta procedūras, piemēram, roku pareizu mazgāšanu un dezinficēšanu pirms katras manipulācijas vai vizītes.
Kāds ir risinājums?
Lai mazinātu saslimšanas risku ar infekcijas slimībām, Rīgas Stradiņa universitātes (RSU) Medicīnas izglītības tehnoloģiju centrs (MITC) sadarbībā ar Elektronikas un datorzinātņu institūtu (EDI) Valsts pētījumu programmas Covid-19 seku mazināšana projektā (Nr. VPP-COVID-2020/1-0004) Drošu tehnoloģiju integrācija aizsardzībai pret Covid-19 veselības aprūpes un augsta riska zonās ir sācis darbu pie prototipa (ierīces/ aplikācijas) izstrādes, kas spēs analizēt un sniegt tūlītēju informāciju par konkrētā cilvēka roku mazgāšanas kvalitāti.
Lietotājam būs iespēja uzreiz uzzināt, vai rokas ir nomazgātas pareizi. Izvērtēšanas pamatā ir Pasaules Veselības organizācijas (PVO) rekomendācijas, kurās ir definētas noteiktas roku mazgāšanas kustības. Tās ievērojot, var nodrošināt, ka rokas ir tīras.
Lai radītu prototipu, MITC eksperti strādā pie datu vākšanas, apstrādes, analīzes un datu anotēšanas, bet EDI izstrādā tehnoloģisko risinājumu, kas primāri paredz neironu tīkla, ko var saukt par mākslīgo intelektu, apmācību, kā arī veic prototipa programmatūras izstrādi.
Kā iespējams panākt, ka mākslīgais intelekts mācīs pareizu roku mazgāšanu, jautājam projekta īstenotāju komandai – MITC direktora vietniecei Andretai Slavinskai un medicīnas iekārtu inženieriem Mārtiņam Ļuļļam un Aleksejam Rutkovskim, EDI pētniekam Atim Elstam un Paula Stradiņa Klīniskās universitātes slimnīcas infektoloģei Aijai Vildei.
MITC direktora vietniece Andreta Slavinska
Andreta Slavinska: "Kaut arī MITC lielākoties asociējas ar simulācijā balstītas mācīšanās pieejas īstenošanu un mazāk ar tehnoloģiju radīšanu, tad, kad medicīnisko kļūdu rašanās iemesls nav saistāms ar ārstniecības personas profesionalitāti, bet gan ar blakus faktoriem, svarīgi ir radīt atbalsta risinājumus kļūdu riska mazināšanai. MITC zināšanu, tehnoloģiju un pieredzes kapacitāte ir atbilstoša, lai piedalītos risinājumu meklēšanā un radīšanā, kas var veicināt pacientu drošību un veselības aprūpes kvalitāti."
Kā tiek iegūti un apstrādāti dati?
Pētījums tiek īstenots Paula Stradiņa Klīniskās universitātes slimnīcā, un to koordinē infektoloģe Aija Vilde. Iespējams, ka tas varētu notikt arī Rīgas Austrumu klīniskajā universitātes slimnīcā.
Paula Stradiņa Klīniskās universitātes slimnīcas desmit roku mazgāšanas vietās ir izvietota datu ievākšanas sistēma, kuras funkcionalitāte balstīta uz kustību sensoru un videokameru ar ieraksta funkciju darbību. Kad ārstniecības personāls sāk mazgāt rokas, datu ievākšanas sistēma aktivizējas un veic roku mazgāšanas epizodes video ierakstu. Savukārt, kad roku mazgāšana ir pabeigta, sistēma savu darbību beidz un datus saglabā. Iegūtie video materiāli ar roku mazgāšanas epizodēm tiek uzkrāti, sistematizēti un vēlāk apstrādāti. Katrs videomateriāls tiek apskatīts, un saskaņā ar PVO rekomendācijām speciāli izstrādātā programmā tiek veiktas atzīmes par attiecīgajām roku mazgāšanas kustībām. Kad dati sagatavoti, tiks sākts neironu tīkla apmācības process.
Kā notiek neironu tīkla jeb mākslīgā intelekta apmācība?
Pēc datu ieguves un to apstrādes tiks sākta neironu tīkla apmācība. Datorā tiek ievadīti video kopā ar norādēm par veiktajām roku mazgāšanas kustībām. Uz šo demonstrēto piemēru bāzes dators izstrādā algoritmu, kas spēj atpazīt roku mazgāšanas kustības arī citos, iepriekš nedemonstrētos video. Apmācītu neironu tīklu būs iespējams izmantot arī citos datoros, un nākotnē tiks strādāts pie šādu kustību atpazīšanas iespējām mazāk jaudīgās ierīcēs, piemēram, mobilajos telefonos.
"Neironu tīkla apmācībā ir nepieciešams iegūt augstas precizitātes datus, tādēļ slimnīcu iesaistīšanās šajā projektā ir ļoti būtiska. Slimnīca ir tā vieta, kur visprecīzāk varētu tikt ievērotas PVO roku mazgāšanas kustību rekomendācijas," skaidro EDI pētnieks Atis Elsts.
Kā Paula Stradiņa Klīniskā universitātes slimnīca vērtē dalību projektā?
Slimnīca ir ieinteresēta un ļoti atbalstoša projekta īstenošanā. Dalība projektā ir ieguvums ne tikai sagaidāmā rezultāta kontekstā, bet arī tādēļ, lai slimnīcā iegūtos datus salīdzinātu, analizētu gan kvantitatīvi, gan kvalitatīvi un pats būtiskākais – pieņemtu lēmumus, kas pamatoti ar iegūto un apkopoto datu analīzes rezultātiem.
"Slimnīcā ir izvietotas infografikas, norādes un veiktas citas darbības, lai uzlabotu roku mazgāšanas kvalitāti, taču pilnībā inficēšanās draudus tādā veidā novērst neizdosies, jo roku mazgāšanas procesu dažkārt var ietekmēt nogurums, steiga un citi apstākļi," stāsta infektoloģe Aija Vilde.
Kad tiks izstrādāts ierīces vai aplikācijas prototips, un kas jāpaveic, lai šis risinājums būtu pieejams plašam lietotāju lokam?
Valsts pētījumu programmā ir plānots savākt datus, atbilstoši tos apstrādāt un apmācīt neironu tīklu. Ņemot vērā pieejamo finansējumu, iespējams, tiks izveidots prototips, kura kvalitāte un precizitāte tiks analizēta MITC simulētā klīniskā vidē.
Mākslīgā intelekta vadīta iekārta vai katrā telefonā pieejama aplikācija roku mazgāšanas kvalitātes novērtēšanai primāri būs paredzēta izmantošanai ārstniecības iestādēs, taču to būs iespējams lietot arī sabiedriskajās vietās, ēdināšanas uzņēmumos, mācību iestādēs un citur. Projekta rezultāts palīdzēs izvairīties no dažādām infekcijas slimībām un stiprinās sabiedrības veselību kopumā.
