Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Пермские ученые создали робота-пациента для обучения врачей диагностике гипертонии
В мире от гипертонической болезни страдают более 1,4 миллиарда человек, и она остается одной из главных причин инфарктов и инсультов. Обучение врачей, способных грамотно диагностировать и лечить это системное заболевание, — одна из ключевых задач современной медицины. Однако привычные методы медицинской подготовки (работа с реальными пациентами, теоретические лекции и разбор типовых случаев) имеют существенные ограничения. Они не позволяют отрабатывать сложные и редкие клинические сценарии, что в реальной практике может привести к диагностическим ошибкам, неправильному выбору тактики лечения и, в конечном счете, — к серьезным последствиям для здоровья пациентов, включая летальные исходы. Ученые Пермского Политеха совместно с коллегами из ФЦССХ им. С.Г. Суханова и ПГМУ им. Е.А. Вагнера предложили инновационное решение — интерактивную систему на основе антропоморфного робота-симулятора. Данный метод демонстрирует 11% превосходство в освоении практических умений по сравнению с традиционными подходами.
Гипертоническая болезнь представляет собой хроническую патологию сердечно-сосудистой системы, характеризующуюся стабильно высокими показателями артериального давления — свыше 140/90 миллиметров ртутного столба при обычной норме 120-129/80-84 миллиметра ртутного столба. Сегодня в мире от нее страдают более 1,4 млрд человек. Согласно ВОЗ, данное состояние носит системный характер и поражает ключевые «органы-мишени», что создает чрезмерную нагрузку на сердечную мышцу, ухудшает мозговое кровообращение и снижает фильтрационную способность почек. Подобные изменения значительно повышают риск инсульта и инфаркта, которые ежечасно уносят более 1000 жизней по всему миру, а также опасно тем, что может привести к развитию хронической сердечной недостаточности.
Основная группа рисков включает пациентов старше 50 лет, поскольку с возрастом сосуды естественным образом теряют эластичность. Также в группе риска находятся люди с избыточным весом — каждый лишний килограмм увеличивает нагрузку на сердечно-сосудистую систему. В последние годы гипертония активно «молодеет» — все чаще заболевание выявляют у 30-40-летних людей, что напрямую связано с современным ритмом жизни, неправильным питанием и постоянным переутомлением.
Регулярный контроль давления должен стать обязательной привычкой для всех, кто входит в группы риска, поскольку ранняя диагностика гипертонии — это ключ к успешному лечению и предотвращению опасных осложнений. Однако поставить точный диагноз и назначить правильную терапию — сложная задача для врача, требующая не только знаний, но и практического опыта.
В реальной работе медики часто сталкиваются со сложными ситуациями. Во-первых, пациенты не всегда могут четко описать свои симптомы, а на ранних стадиях болезнь и вовсе протекает скрыто. Во-вторых, гипертония редко приходит одна — врачу необходимо учитывать множество сопутствующих заболеваний, таких как диабет, ожирение или почечная недостаточность, которые кардинально меняют тактику лечения. В-третьих, каждый пациент уникален: один может забывать принимать таблетки, у другого разовьются побочные эффекты от стандартных препаратов, а у третьего давление будет «скакать» из-за хронического стресса. При этом цена ошибки крайне высока — неверно подобранная дозировка или упущенный симптом способны вызвать серьезные нарушения в работе жизненно важных органов.
Отработать все эти клинические нюансы в реальных условиях невозможно. Поэтому сегодня врачи обучаются преимущественно на пациентах и компьютерных симуляторах. Однако эти методы имеют серьезные недостатки: работа с больными не позволяет отрабатывать сложные и редкие врачебные сценарии, ограничивает возможности для совершения и анализа. Компьютерные симуляторы, в свою очередь, не могут воспроизвести все многообразие непосредственного клинического взаимодействия и индивидуальные особенности течения заболевания у разных людей. Эти ограничения создают существенные пробелы в профессиональной подготовке специалистов, что может приводить к ошибкам в реальной медицинской практике, особенно при работе со сложными случаями, требующими быстрого принятия решений и учета множества факторов одновременно.
Для этого ученые из Пермского Политеха совместно с учеными из ФЦССХ им. С.Г. Суханова и ПГМУ им. Е.А. Вагнера разработали многоуровневый обучающий комплекс. Его центральным элементом стал высоко реалистичный антропоморфный робот. Он способен воспроизводить клинические сценарии в строгом соответствии с Международной классификацией болезней и клиническими рекомендациями. На программу получено свидетельство.
Он способен воспроизводить клинические сценарии в строгом соответствии с международной классификацией болезней.
Простыми словами, это робот, внешне и по поведению похожий на человека, который играет роль пациента с гипертонией. Обучающийся врач проводит с ним полноценный прием: беседует, собирает анамнез (историю болезни и жизни), выполняет виртуальное обследование. Система может демонстрировать на экране результаты анализов и инструментальных исследований, например, ЭКГ или УЗИ, полностью имитируя работу с современной электронной медицинской картой.
— В основе «интеллектуальной» части комплекса лежат алгоритмы машинного обучения — сложные компьютерные программы, которые умеют находить скрытые связи между огромным количеством данных. Эти алгоритмы анализируют введенную информацию о «пациенте»: его возраст, пол, наследственность, образ жизни, сопутствующие заболевания. На основе этого система моделирует, разные вариации, как будет развиваться болезнь у «человека» пациента, и позволяет отработать вариации и персонализированную тактику лечения, — рассказал Андрей Байдаров, доцент кафедры «Автоматика и телемеханика» ПНИПУ, кандидат технических наук.
Это отличает разработку от простых симуляторов или тестовых баз данных. Она не просто проверяет знания по шаблону, а создает динамичную, почти живую клиническую ситуацию, где решения врача напрямую влияют на виртуальный исход для пациента.
— Система охватывает различные клинические сценарии — например, может имитировать пациента с гипертоническим кризом или с симптомами поражения почек при длительной гипертонии. Это дает возможность адресно работать с разными группами обучающихся: для студентов-медиков робот-симулятор помогает освоить базовые навыки диагностики, а для практикующих врачей — усовершенствовать тактику ведения сложных случаев, — прокомментировала Анастасия Шамарина, ординатор кафедры Факультетской терапии №1 ПГМУ им. Е.А. Вагнера.
Многочисленные исследования доказывают результативность симуляционного обучения по сравнению с традиционными подходами (лекциями, практическими занятиями, экзаменами). Использование тренажеров в медицинском образовании не только улучшает клинические навыки, но и способствует снижению количества врачебных ошибок. Согласно статистике, этот метод демонстрирует 11% превосходство в освоении практических умений.
Наибольшая эффективность наблюдается при отработке медицинских манипуляций и развитии клинического мышления. Ключевое преимущество методики заключается в создании безопасной среды для многократного повторения процедур с мгновенной обратной связью. Такой подход обеспечивает не только глубокое усвоение материала, но и формирование навыков критического анализа, что имеет особое значение в реальной практике.
Именно эти преимущества подтверждают, что разработка пермских ученых представляет собой не просто образовательный инструмент, а важный элемент системы здравоохранения, направленный на повышение квалификации медицинских специалистов и улучшение качества жизни населения. Внедрение таких технологий в медицинское образование позволит улучшить качество подготовки специалистов, их адаптацию на рабочих местах, а значит раннюю диагностику заболеваний и обеспечит профилактику серьезных осложнений.
Telegram 
Дзен 
VK От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
Астрономы обнаружили еще одно неожиданное последствие недавнего эксперимента с астероидом Диморф: его крупный и массивный «хозяин» Дидим стал медленнее вращаться вокруг своей оси. Ученые подозревают, что на него так повлияли разлетевшиеся обломки.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно