حول استخدام النظام المعرفي IBM Watson Analytics لتحليل بيانات أداء القلب

القلب مصنوع من قماش
يتكسر
بسهولة ويمكن إصلاحه بسهولة.
ألكسندر دوماس ، نجل

غاين هاروتيونيان ، مهندس تحليلات الأعمال ، مركز عملاء IBM في موسكو



هذه المقالة محاولة عملية لفهم كيف يمكن للتقنيات الحديثة مساعدة العلوم الحديثة على المضي قدمًا وحل المشكلات المتعلقة بالصحة العامة بشكل أسرع.

أمراض القلب والأوعية الدموية (CVD) هي واحدة من أكثر الأمراض شيوعا في بلدنا. وفقًا لخدمة الإحصاء الفيدرالية الحكومية ، كان سبب معظم الوفيات في الفترة من يناير إلى يونيو 2015 هو أمراض الجهاز الدوري (حوالي 50 ٪ ، أو 493،385 ألف حالة وفاة). توفي الشباب بشكل رئيسي من أمراض القلب والأوعية الدموية (حوالي 30 ٪ من الوفيات).

في أحد المؤتمرات المخصصة للقضايا الطبية ، التقيت بشخص مثير للاهتمام للغاية ، مؤسس CardioQVARK. اتضح أن مصالحنا تتلاقى في مجال تحليل القلب. كان لديه الكثير من المواد الواقعية ، وبيانات مجهولة الهوية من فحوصات المرضى - مخططات القلب. أتيحت لي الفرصة لتحليل هذه البيانات باستخدام أدوات IBM التحليلية. نحن نتحدث عن ما يسمى بالمعرفية ، أي التحليلات الذكية - جيل جديد من الأنظمة للبحث عن كميات كبيرة من البيانات المعقدة غير المنظمة.

وتشمل هذه المنتجات من عائلة IBM Watson. كانت الخدمة السحابية Watson Analytics هي التي جعلت من الممكن تحليل وتصور سلسلة من برامج القلب المقدمة من CardioQVARK بسرعة.

لإجراء التجربة ، كانت هناك حاجة إلى موارد وقدرات إضافية ، وهي متاحة في مركز عملاء IBM في موسكو ، حيث قمت أنا وزملائي بإجراء التحليل.

تتكون التجربة نفسها من ثلاث مراحل رئيسية: إعداد المعلومات للتحليل ، وتحليل النتائج وتصورها بالفعل ، وتفسير نتائج التجربة.
لقد عملنا بشكل وثيق مع متخصصي CardioQVARK ، وكان هدفنا مهمة طموحة إلى حد ما - للحصول على نتائج مهمة بعد معالجة كميات كبيرة من البيانات الطبية الحقيقية.

هذه المهمة لكميات كبيرة من البيانات صعبة للغاية. كان بليز باسكال محقا عندما قال إن القلب له قوانينه الخاصة ، "التي لا يعرفها العقل".

والحقيقة هي أن عددًا كبيرًا من العوامل يؤثر على عمل القلب ، ومن الصعب جدًا فهم أيها أكثر أهمية. غالبًا ما يركز الأطباء على تجربتهم الشخصية وعلى الحدس. لقد قمنا بإشراك الأنظمة التحليلية الأكثر تقدمًا التي يمكنها رؤية العلاقة بين العديد من العوامل المختلفة وتقييم تأثيرها.

جلبت نتائج التحليل الكثير من الأشياء غير المتوقعة. بادئ ذي بدء ، فوجئ المتخصصون الذين كانوا يعملون على هذا الموضوع لفترة طويلة بأن فريقًا من متخصصي تكنولوجيا المعلومات تمكنوا من تحليل وتصنيف حالة المرضى بسرعة عالية ودقة. بعد كل شيء ، نحن لسنا متخصصين في مجال الطب. ومع ذلك ، تسمى الأنظمة المعرفية لذلك لأنها تسمح بحل المهام التي كانت متاحة سابقًا فقط للخبراء بالطريقة المعتادة.

كانت النتائج مثيرة للإعجاب في المقام الأول لأنه في الوضع التلقائي كان من الممكن تحديد عدد كبير من التبعيات المهمة ، وتسليط الضوء على مجموعات معينة من المرضى ، والانحرافات عن القاعدة ، وتحديد أولئك الذين يحتاجون إلى جراحة عاجلة ، وتحديد تأثير الأدوية على مسار المرض ، وأكثر من ذلك بكثير.

على سبيل المثال ، من الكتلة الكلية ، كان من الممكن عزل وتصنيف:

• المرضى الأصحاء بشروط وطبيعة تخطيط القلب لديهم
• المرضى الذين يعانون من ضعف وظائف القلب.
• فترات الذروة وأحمال القلب
• المرضى الذين يحتاجون إلى جراحة القلب
• المرضى الذين خضعوا لجراحة القلب
• تأثير الأدوية في فترة ما بعد الجراحة
• طبيعة القلب أثناء الشفاء
• إعادة القلب إلى التشغيل العادي

علاوة على ذلك ، جعلت مجموعة أدوات Watson Analytics التحليلية من الممكن رؤية تبعيات مثيرة للاهتمام. لذلك اتضح أن أطوار القمر تؤثر على عمل قلب المرضى ، وخاصة النساء. تتطلب هذه العلاقة المثيرة للاهتمام إجراء تحليل منفصل ، لأن الموضوع يتجاوز بالفعل نطاق الطب التقليدي وبالتالي يتطلب نهجًا دقيقًا بشكل خاص.

على الرغم من حقيقة أن تأثير الظواهر ذات النطاق الكوني - الشمس والقمر على الكائنات الحية قد تمت دراسته لفترة طويلة ، إلا أن التعقيد الكبير لتحديد التبعيات لا يزال يترك مجال البحث هذا إشكاليًا إلى حد كبير. وضع أسس هذه الدراسات العالم الروسي العظيم أ. Chizhevsky. على وجه الخصوص ، اكتشف اعتماد بنية الدم على المجالات الكهربائية والمغناطيسية ، بما في ذلك المجال الكهرومغناطيسي الشمسي. ليس من قبيل المصادفة أن المجال الكهرومغناطيسي للقلب أقوى بحوالي خمسة آلاف مرة من مجال الدماغ.

بالتحديد لأننا لم نكن متخصصين في الطب ، تم تطبيق تقنية خاصة لتنظيف التجربة والتحقق من النتائج.

تلقينا بيانات مجهرية لمخطط القلب من كل من المرضى الأصحاء والمرضى. أي ، في التحليل ، لم يكن فريقنا يعرف أي مخطط قلب ينتمي إلى المرضى المرضى والذين تم أخذهم من الأشخاص الأصحاء.

ناقشنا النتائج مع فريق من الأطباء. كان تفاعل الفريقين ضروريًا لأن نظام CardioQVARK يجمع كمية كبيرة من المعلومات الواقعية حول المريض ، ويتطلب فهم العديد من هذه البيانات معرفة خاصة.

عكست الإحصاءات التي تم تحميلها في نظام IBM Watson مجموعة متنوعة من خصائص القلب - مثل مدة دورات القلب ، واختلافاتها ، وعدم انتظام ضربات القلب ، والعلاقة مع التنفس ، ومعدل ضربات القلب ، وما إلى ذلك.

نظرًا لأن نظام CardioQVARK يسمح أيضًا بالتحليل الطيفي لإيقاع القلب ، أي أنه يحدد التقلبات - الموجات التي تحدث أثناء عمل عضلات القلب. تم تحميل هذه البيانات أيضًا إلى Watson Analytics. على وجه الخصوص ، كانت هذه المعلمات مرتبطة بالموجات التنفسية ، ومعلمات الموجات البطيئة أو المتوسطة المرتبطة بالنشاط الودي أو النشاط المرتبط بمعدل ضربات القلب ، وأكثر من ذلك بكثير.


التين. 1. بفضل التطبيق على جهاز iPad ، يقوم CardioQVARK على الإنترنت بمراقبة حالة المرضى.

لذلك ، جعل التحليل من الممكن تحديد عدد من المؤشرات والتبعيات الهامة:

• القيم الإحصائية ، أي متوسط ​​القيم لكل مؤشر
• فترات (دورات) من وظائف القلب
• عمل توقعات أسبوعية لكل من المعلمات
• مقارنة القيم بالتقويم القمري
• تحديد درجة الاعتماد بين المؤشرات في فترات الذروة

الاعتماد الأخير مهم بشكل خاص ، لأن فترات الذروة هي فترات من حالات القلب الحرجة ، وقد تكون الأكثر خطورة على صحة المريض.

بشكل منفصل ، يجب التأكيد على أن مجموعة أدوات Watson Analytics جعلت من الممكن تحديد درجة اعتماد عمل القلب على مراحل القمر. هذا العمل بحاجة إلى الاستمرار ، ونتمنى أن نهتم به من جانب الطب.

بالطبع ، يمكن حساب معظم التبعيات يدويًا ، ولكن الشيء الرئيسي في العمل المنجز هو أنه يمكن الحصول على نتائج مماثلة على الفور في الوضع التلقائي ومع العرض المرئي. لا يقضي الطبيب وقتًا في تحليل البيانات الروتينية ، لكنه يرى على الفور صورة واضحة تصف حالة المريض ويمكنه اتخاذ قرارات بسرعة.

في الواقع ، لتقييم وفهم ما كان يحدث للمريض ، سيستغرق الأمر دقائق فقط. في الوقت نفسه ، سيتمكن الطبيب المتخصص من تقييم سلسلة كاملة من مخططات القلب ، والتي ستعطي صورة أكثر دقة لقلب المريض وتسمح لك بمراعاة ميزات هذا المريض وتاريخه الطبي الشخصي. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك تتبع حالة المريض ليس فقط أثناء إقامته في المستشفى ، ولكن أيضًا عن بُعد. سيتيح ذلك التحذير في الوقت المناسب من الانحرافات المحتملة في الحالة الصحية واتخاذ التدابير اللازمة في الوقت المناسب.

يتم مشاركة رأينا من قبل الزملاء في التجربة. وعلق سيرجي سادوفسكي نائب المدير العام لـ CardioQVARK على نتائج التعاون: "في المستقبل ، سيسمح استخدام التحليل والتعلم الآلي المستند إلى أنظمة ذكية وذات خبرة للطبيب بفرز المرضى بشكل فعال وفقًا لخطورة الحالة وتشخيص أمراض القلب وبعض الأمراض خارج القلب ومراقبة معلمات الجسم الهامة. وقد تم تأكيد ذلك بالفعل على مستوى المختبر وأثناء التجارب السريرية الطوعية ".

وهكذا أكدت التجربة أن استخدام التقنيات الحديثة يمكن أن يسرع ويحسن دقة تقييم حالة المريض.

من المهم أن نفهم أن التجربة بأكملها لم تستغرق أكثر من أسبوع عمل واحد من الوقت الخالص. وشمل ذلك الإعداد الأولي للبيانات ، والتحليل الإحصائي والتصور باستخدام Watson Analytics ، وتفسير النتائج ، بالإضافة إلى الاستشارات مع المتخصصين الطبيين.

يمكن أن يقلل استخدام الأنظمة المعرفية في الطب بشكل كبير من تكلفة علاج المرضى. بعد كل شيء ، إذا تم مراقبة حالة المريض باستمرار واتخذت الإجراءات اللازمة في الوقت المناسب ، فإن متوسط ​​معدلات الاسترداد أفضل بكثير. والأهم من ذلك ، يمكنك الاقتراب من حل مشكلة تقديم المساعدة الشخصية لأولئك الذين يحتاجونها. من العلاج الجماعي القياسي إلى العلاج الفردي ، مع مراعاة جميع خصائص كل مريض - هذا هو الانتقال الذي يسمح باستخدام التحليلات المعرفية Watson Analytics.

Source: https://habr.com/ru/post/ar400493/