Celem CardioSense jest zaprojektowanie i wdrożenie systemu wspierającego diagnostykę i opiekę nad pacjentami zagrożonymi chorobami sercowo-naczyniowymi. Będzie się on opierać na algorytmach sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, uwzględniając mechanizm ciągłej aktualizacji danych pacjentów oraz doniesień medycznych. Atut projektu stanowi testowanie systemu zarówno w warunkach laboratoryjnych, jak i w naturalnym środowisku docelowego użycia – m.in. w domach opieki społecznej w Łodzi.
Jak mówi dr hab. inż. Krzysztof Grudzień, prof. PŁ – kierownik B+R projektu:
Największym wyzwaniem będzie zgromadzenie odpowiedniego zestawu danych do trenowania sieci neuronowych. Należy przy tym uwzględnić dane, które pozwolą na opracowanie predykcji stanu zdrowia, wykraczających poza diagnostykę i bieżący stan zdrowia. Odpowiednio przygotowany, z mechanizmem aktualizacji, korpus danych powinien charakteryzować się czystością, dokładnością oraz spójnością. Dodatkowo taki zestaw powinien obejmować szerokie spektrum przypadków zaburzeń układu sercowo-naczyniowego.
Co zyskają osoby starsze, co lekarze i opiekunowie, a co naukowcy w finale?
Opracowane rozwiązanie przyniesie korzyści na płaszczyźnie medycznej, ale i użytkowej i wpłynie na poprawę stanu psychofizycznego użytkowników systemu. Dr hab. inż. Andrzej Romanowski, prof. PŁ podkreśla:
Osoby starsze skrupulatnie korzystające z systemu zyskają na lepszej analizie swojego stanu zdrowia, a tym samym poznają trafniejsze rekomendacje prozdrowotne. Teleopiekunowie natomiast otrzymają rozwiązanie, które kompleksowo przedstawi stan psychofizyczny seniora, ułatwi prowadzenie rozmowy podczas cyklicznych kontaktów telefonicznych z podopiecznym oraz pomoże w podjęciu decyzji o skierowaniu do lekarza lub wezwania pogotowia. Lekarze jako kolejni użytkownicy systemu, będą mieli dostęp do pełnej dokumentacji stanu psychofizycznego pacjenta na przestrzeni długiego okresu. Z pewnością ułatwi to proces diagnostyki oraz wdrożenie odpowiedniego leczenia.
Dr hab. inż. Zbigniew Chaniecki podkreśla rolę AI:
Mechanizmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego stanowią fundament projektowanego rozwiązania. Korzyści z ich zastosowania należy dostrzegać na kilku płaszczyznach. Przede wszystkim możliwe będzie opracowanie rozwiązania, które dokona predykcji zdarzeń zdrowotnych, uwzględniając przy tym indywidualne skłonności i stan zdrowia seniora. Dodatkowo przygotowany zostanie moduł generowania danych syntetycznych, który wzbogaci bieżący korpus danych opracowywanej platformy. Kolejną płaszczyzną pozytywnego wpływu mechanizmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego będzie wyszukiwanie relacji, powiązań oraz wzorców w analizowanym zestawie parametrów życiowych, które mogą wskazywać na nieoczywiste występowanie zaburzeń układu sercowo-naczyniowego lub ich postęp w czasie.
Naukowcy w początkowej fazie skorzystają z ogólnodostępnych baz danych. W kolejnej fazie zostanie zrekrutowanych min. 300 uczestników, którzy będą zasilać system w dane pochodzące z docelowego zestawu urządzeń pomiarowych. Przez rok u biorących udział w projekcie osób starszych badane będą: puls, EKG, ciśnienie krwi, masa ciała oraz analiza składu ciała, temperatura ciała, glukoza, cholesterol i trójglicerydy, monitorowana będzie także aktywność fizyczna oraz sen. W tym aspekcie, jak podkreśla dr inż. Magdalena Wróbel-Lachowska, należy mieć na uwadze czynniki ludzkie mogące mieć znaczący wpływ na jakość pomiarów:
Kluczowa jest analiza nie tylko samych danych pomiarowych, ale i kontekstu ich powstawania, dlatego podczas procesu badawczego będziemy zbierać nie tylko dane ilościowe, ale i jakościowe. Ważne jest dla nas całe tło generowania danych, a zatem co użytkownik robił, jak się czuł itp. Dopiero tak kontekstualizacja i humanizacja danych pozwoli na zbudowanie pełnego obrazu.
Projekt „CardioSense: Inteligentny system predykcji chorób sercowo-naczyniowych z zastosowaniem urządzeń ubieralnych oraz peryferyjnych” FELD.01.02-IP.02-0030/24 współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Regionalnego Fundusze Europejskie dla Łódzkiego 2021-2027, Priorytet FELD.01 Fundusze Europejskie dla innowacyjnego Łódzkiego, Działanie FELD.01.02 Inwestycje przedsiębiorstw w badania i innowacje. Liderem projektu jest HRP Care Sp. z o.o. Firma od kilkunastu lat wdraża kompleksowe rozwiązania z zakresu usług zdrowotnych ze szczególnych uwzględnieniem osób starszych. HRP Care ma ugruntowaną pozycję na rynku dostawców usług teleopiekuńczych. Jest obecnie jednym z 3 podmiotów o największym zasięgu na rynku B2G. W ostatnich 3 latach z usług teleopieki HRP Care skorzystało ponad 500 instytucji obsługujących dziesiątki tysięcy użytkowników. CardioSense jest kolejnym projektem badawczo-rozwojowym realizowanym w partnerstwie Polietchnika Łódzka – HRP. Wartość projektu CardioSense to prawie 5,9 mln zł.
