Об использовании когнитивной системы ibm watson analytics для анализа данных о работе сердца

      Комментарии к записи Об использовании когнитивной системы ibm watson analytics для анализа данных о работе сердца отключены

Об использовании когнитивной системы ibm watson analytics для анализа данных о работе сердца

Сердце сделано из ткани,
которая весьма легко разрывается и
весьма легко починяется.
Александр Дюма-сын
Гаяне Арутюнян, архитектор аналитических совокупностей для бизнеса, Клиентский центр IBM в Москве

Эта статья — практическая попытка осознать как новейшие технологии смогут оказать помощь современной науке продвинуться вперёд, и стремительнее решать неприятности связанные со здоровьем общества.

Сердечно сосудистые болезни (ССЗ) являются одними из самых распространённых у нас. Согласно статистике, обстоятельством большинства смертей в январе—июне 2015 года стали заболевания кровообращения (практически 50%, либо 493,385 тыс. погибших). Юные люди умирали по большей части от сердечно-сосудистых болезней (практически 30% смертей).

На одной из конференций, посвященной вопросам медицины, я познакомилась с весьма увлекательным человеком, соучредителем компании CardioQVARK. Оказалось, что отечественные интересы сходятся в области анализа работы сердца. У него был громадной фактический материал, обезличенные эти обследований больных — кардиограммы.

У меня была возможность проанализировать эти сведенья при помощи аналитического инструментария IBM. Речь заходит о так называемой когнитивной, другими словами, умной аналитике – совокупностях нового поколения для изучения громадных количеств сложных, неструктурированных данных.

В их число входят продукты семейства IBM Watson. Как раз облачный сервис Watson Analytics разрешил оперативно проанализировать и визуализировать серии кардиограмм, предоставленные компанией CardioQVARK.

С целью проведения опыта потребовались мощности и дополнительные ресурсы, которыми располагает Клиентский центр IBM в Москве, в котором я со собственными сотрудниками и проводила анализ.

Сам опыт складывался из трех главных этапов: подготовка информации к анализу, фактически визуализация и анализ результатов, интерпретация результатов опыта.

Мы трудились в тесном сотрудничестве со экспертами CardioQVARK, и отечественной целью была достаточно амбициозная задача – взять значимые результаты по окончании обработки громадных массивов настоящих медицинских данных.

Эта задача для громадных количеств данных есть сверхсложной. Прав был Паскаль, в то время, когда сказал, что у сердца собственные законы, которых «разум не знает».

Дело в том, что на работу сердца воздействует огромное количество факторов, и осознать, какие конкретно из них являются самые важными, очень тяжело. Доктора обычно ориентируются на собственный персональный опыт, на интуицию. Мы же задействовали самые современные аналитические совокупности, талантливые заметить связь между множеством разнообразных факторов и оценить их влияние.

Результаты анализа принесли большое количество неожиданного. Начнем с того, что эксперты, каковые в далеком прошлом трудятся по данной тематике, были поражены, что команда ИТ-экспертов с точностью и высокой скоростью смогла разобрать и классифицировать состояние больных. Так как мы не являемся экспертами в области медицины.

Но, когнитивные совокупности потому так и именуются, что разрешают решать задачи, ранее дешёвые только специалистам, как и всегда.

Результаты были впечатляющими прежде всего вследствие того что в автоматическом режиме удалось распознать много серьёзных зависимостей, выделить своеобразные группы больных, отклонения от нормы, распознать тех, кому требуется срочная операция, выяснить влияние лекарств на ход заболевания и другое.

К примеру, из неспециализированной массы удалось выделить и классифицировать:

  • условно здоровых больных и темперамент их кардиограмм
  • больных с нарушениями в работе сердца.
  • нагрузки и пиковые периоды на сердце
  • больных, кому требовалась операция на сердце
  • больных, кто перенес операцию на сердце
  • влияние лекарств в послеоперационный период
  • темперамент работы сердца во время восстановления
  • возвращение сердца в обычную работу

Более того, аналитический инструментарий Watson Analytics разрешил заметить увлекательные зависимости. Так, оказалось, что на работу сердца больных, в особенности дам, воздействуют фазы Луны. Это весьма занимательная зависимость "настойчиво попросила" отдельного анализа, поскольку тема уже выходит за рамки классической медицины и исходя из этого требует особенно аккуратного подхода.

Не обращая внимания на то, что влияние явлений космического масштаба — Солнца, Луны, на живые организмы исследуется уже давно, громадная сложность обнаружения зависимостей до тех пор пока оставляет это поле изучений достаточно проблематичным. Базы этих изучений заложил великий русский ученый А.Л. Чижевский.

В частности, он открыл зависимость структуры крови от электрических и магнитных полей, а также солнечного электромагнитного поля. Не просто так, что электромагнитное поле сердца приблизительно в пять тысяч раз посильнее поля мозга.

Как раз вследствие того что мы не являлись экспертами в медицине, была применена особая методика для проверки результатов и чистоты эксперимента.

Мы взяли обезличенные эти кардиограмм как здоровых больных, так и больных. Другими словами, при анализе отечественная команда не знала, какие конкретно кардиограммы относятся к больным больным, а какие конкретно сняты у здоровых людей.

Полученные результаты мы обсудили вместе с командой докторов. Сотрудничество двух команд было нужным, по причине того, что совокупность CardioQVARK собирает огромное количество фактической информации о больном, и познание многих из этих данных требует особых знаний.

Статистические показатели, каковые загружались в совокупность IBM Watson отражали разнообразные характеристики работы сердца – такие, как продолжительность сердечных циклов, их вариации, аритмию, сообщение с работой дыхания, частотой пульса и без того потом.

Потому, что совокупность CardioQVARK разрешает делать кроме этого спектральный анализ сердечного ритма, другими словами определяет колебания — волны, появляющиеся при работе сердечных мышц. Эти сведенья кроме этого загружались в аналитический инструментарий Watson Analytics. В частности, это были параметры, которые связаны с дыхательными волнами, параметры медленных либо средних волн, которые связаны с симпатической активностью либо активностью, которая связана с частотой сердечных сокращений, и другое.

Рис. 1. Благодаря приложению на iPad, доктор – пользователь CardioQVARK в режиме онлайн осуществляет контроль состояние больных.

Итак, совершённый анализ разрешил распознать множество серьёзных зависимостей и показателей:

  • статистические значения, другими словами средние величины для каждого из показателей
  • периоды (циклов) работы сердца
  • построение прогноза на 7 дней по каждому из параметров
  • сопоставление значений с лунным календарём
  • определение степени зависимости между показателями в пиковые периоды

Последняя зависимость особенно серьёзна, потому, что пиковые периоды – это периоды критических режимов работы сердца, и они могут быть самые опасными для здоровья больного.

Раздельно нужно выделить, что инструментарий Watson Analytics разрешил установить степень зависимости работы сердца от фаз Луны. Эта работа требует продолжения, и мы сохраняем надежду на интерес к ней со стороны медицины.

Само собой разумеется, большая часть зависимостей смогут быть вычислены и вручную, но основное в проделанной работе то, что подобные результаты смогут быть взяты мгновенно в автоматическом режиме и с визуальным отображением. Доктор не тратит время на рутинный анализ данных, а сходу видит понятную картину, обрисовывающую состояние больного и может оперативно принимать решения.

Так как дабы оценить и осознать, что происходило с больным потребуются только 60 секунд. Доктор-эксперт сможет наряду с этим оценивать целые серии кардиограмм, что даст более правильную картину работы сердца больного и разрешит учитывать особенности этого больного и его личную историю заболевания. Помимо этого, возможно проследить состояние больного не только во время его пребывания на стационарном лечении в больнице, но и удалённо.

Это разрешит вовремя давать предупреждение о вероятных отклонениях в состоянии здоровья и своевременно принять необходимые меры.

Отечественное вывод разделяют и коллеги по опыту. Помощник председателя совета директоров CardioQVARK Сергей Садовский так прокомментировал итоги совместной работы: «В возможности, использование машинного обучения и анализа на базе умных, экспертных совокупностей, разрешит доктору действенно сортировать больных по степени тяжести состояния, диагностировать сердечные и кое-какие внесердечные патологии, отслеживать значимые параметры организма. Уже на данный момент это подтверждается на лабораторном уровне и на протяжении необязательных испытаний».

Совершённый опыт тем самым подтвердил, что использование новейших технологий сможет существенно ускорить и повысить точность оценки состояния больного.

Необходимо понимать, что целый опыт занял не более одной рабочей недели чистого времени. Это включало в себя первичную подготовку данных, статистический анализ и визуализацию при помощи Watson Analytics, интерпретацию результатов, и переговоры с медицинскими экспертами.

Применение когнитивных совокупностей в медицине может существенно снизить цена лечения больных. Так как в случае если состояние больного все время контролируется и своевременно принимаются необходимые меры, средние показатели выздоровления выясняются значительно лучше. И что есть ещё более ответственным, возможно приблизиться к ответу задачи по оказанию персонифицированной помощи тем, кто в ней испытывает недостаток.

От стандартного массового лечения к личному лечению с учетом всех изюминок каждого больного – вот какой переход разрешает использование когнитивной аналитики Watson Analytics.

The magic of Watson Analytics


Интересные записи на сайте:

Подобранные по важим запросам, статьи по теме: