Рекомендации для системы визуально-аудиомониторинга с использованием остаточных нейронных сетей для создания объективных отчетов о пациентах с травмой головного мозга в местах оказания медицинской помощи.

Мне нравится делить свое время между работой над собственными проектами в области программного и аппаратного обеспечения (https://medium.com/@bryanjordan/designing-streamplate-baeea2220f94) и формированием своего понимания нейротравмы - что, возможно, связано с одним из моих давних интересов: хирургия травм.

Последние несколько недель я пытался по несколько часов в день читать статьи о нейронных корреляциях сознания. Часть этих авторов пыталась улучшить показатели, используемые при наблюдении за пациентами с тяжелой травмой головного мозга в местах оказания медицинской помощи. Шкала комы Глазго является наиболее широко используемой, но относится к очень субъективной оценке, которая может упускать из виду тонкие и незначительные улучшения, которые можно легко пропустить.

В этих статьях возникла единая тема: необходимость объективных показателей для отслеживания прогресса пациента. Пациенты в глубокой коме или даже те, кто обладает невербальными навыками, могут стать дополнительными жертвами из-за неправильного диагноза или плохого обращения, вызванного отсутствием некоторых из этих способностей.

Похоже, что необходимы постоянные и основанные на эмпирических исследованиях записи, хотя и не влияющие на состояние пациента, чтобы не усложнять его сохраняющееся состояние, и с простотой использования, которая делает их доступными и не отвлекающими для практикующих врачей.

По состоянию на начало декабря, я почти уверен, что этот тип услуг недоступен или, по крайней мере, широко используется.

Я придумал общий план простой реализации, но у меня не было времени хорошенько подумать о технических деталях. Я надеюсь, что, выпуская эти рекомендации, кто-то сможет разработать это самостоятельно или, возможно, с нужным человеком / людьми, можно будет сделать доступной реализацию с открытым исходным кодом.

Почему предпочтение отдается открытому исходному коду, станет более очевидным в конце руководства. Вот мои общие мысли:

  1. Пациенты с тяжелой травмой головного мозга, как правило, интубированы, находятся в неподвижном состоянии и отделены от других пациентов. Таким образом, эти пациенты уже находятся в контролируемой среде, которая позволяет вести визуальную запись.
  2. Аппаратура для визуальной аудиозаписи (видеокамеры, микрофоны, динамики) может быть установлена ​​над кроватью пациента в конфигурации с 4 камерами: крупный план головы пациента, средний план торса пациента, широкоугольный снимок всего пациента и 360-градусный снимок окружения пациента.
  3. Оборудование для постоянной записи позволяет проводить контролируемые аудиотесты, а не наблюдения. Эти контролируемые тесты могут проводиться автоматически по таймеру и могут быть предложены путем оценки поведенческих различий в состоянии пациента.
  4. Визуально-аудиозаписи можно загружать в облачную инфраструктуру, а затем оценивать за пределами площадки. Эта услуга может быть автоматизирована (например, каждые 24 часа) или управляться вручную и включать оператора, обрабатывающего отснятый материал в остаточную нейронную сеть для обнаружения дискриминаторов в состоянии пациента. Затем последовательные выводы можно использовать во вторичной модели для сравнения относительных состояний пациентов с состояниями других.
  5. Ключевая идея состоит в том, чтобы разработать сеть состояний пациента с относительностью, оцениваемой с помощью эмпирических поведенческих записей, а не субъективных отчетов. Поскольку эти записи могут быть скомпилированы и совместно оценены, можно создать банк данных состояний пациентов в реальном времени, и по мере того, как эти состояния прогрессируют во времени, наряду с обнаружением скрытых функций, будущие пациенты могут извлечь выгоду из таких автоматизированных исследований.

Я не могу вспомнить каких-либо серьезных технических ограничений в отношении реализаций. Визуально-аудиозаписи могут быть такими же элементарными, как GoPros, предоставляющие странам третьего мира или малообеспеченным больницам / медицинским центрам точку входа в эту базу данных. Сделано предположение - доступ в Интернет. Даже если доступ является спорадическим, записи могут загружаться с перерывами и аналогично загрузкам. По мере того, как WI-FI становится более устойчивым во всем мире (только 44% населения мира подключено к WI-FI), я предполагаю, что это станет меньшей проблемой.

Реализации программирования довольно тривиальны благодаря широко распространенному интересу к машинному обучению, достижениям остаточных нейронных сетей, постоянно растущим возможностям и, следовательно, увеличению отдачи от инвестиций в облачные вычисления (лично рекомендую Google Cloud Platform, но еще не использующие AWS или Azure) .

Я могу начать разработку этого в ближайшие недели, в зависимости от того, встречусь ли я с другими превосходными вариантами исследования. В противном случае не стесняйтесь использовать это руководство для любых целей, которые считаете нужными.

Если сработает, успех.
Если нет, лучше активно терпеть неудачу, чем неактивно добиваться успеха.