Приложение к статье Кузнецова П.Пx

Приложение к статье Кузнецова П.П., Чеботаева К.Ю. и
Узденова Б.И. «Медицина и виртуальная реальность 21 века:
создание синтетических сред, тренды, инновации»
Виртуальное моделирование как инструмент обучения хирургическим
навыкам. Имитационная верность обучения и приобретаемых навыков.
Тему освещал Anthony G. Gallagher, доктор философии, доктор медицинских
наук, профессор Центра здоровья университетского колледжа Корка, ASSERT
(имитация применительно к научным исследованиям и профессиональной
подготовке), Ирландия [20].
В исследовании внимание уделялось приобретаемым хирургическим навыкам во
время обучения и сравнение с традиционными формами обучения:
- разработке учебной программы моделирования с метрической основой
требований к квалификации и характеристикам проведения безопасной
операции;
- порогам производительности
производительности.
труда
хирурга
и
порядку
определения
Данные показатели должны быть стандартизированы и подтверждены прежде,
чем войти в обиход образовательного процесса.
Основными выводами исследования являются:
- имитационное моделирование станет преимущественной основой подготовки
медицинских профессий и медицинских исследований;
- основанные на метрической основе программы симулированного обучения
помогут успешнее получать навыки в отличие от традиционных медицинских
образовательных программ.
Проблема – временное отсутствие корреляции выверенных метрических данных
и достоверности моделирования, без этой корреляции невозможно разработка и
внедрение эффективных платформ виртуального моделирования.
Потенциал использования роботов в работе медицинского специалиста,
расширение спектра получаемых данных по пациенту.
Основная гипотеза – использование робототехники в диагностике
нейродегенеративных расстройств с количественным анализом сенсомоторных
и когнитивных нарушений.
Stephen Scott, профессор кафедры медико-биологических и молекулярных наук
Департамента медицины Королевского Университета, Онтарио, Канада [21].
На основе разработанного робота KINARM (кинезиологический инструмент
измерения движений в норме и при патологических состояниях) медицинскому
специалисту предоставляется общая оценка исследования функции и
дисфункции мозга. Наряду с интегрированной системой виртуальной
реальности, экзоскелет KINARM является основой клинических исследований
сенсомоторных и когнитивных функций центральной нервной системы. Робот
KINARM предоставляет информацию о неврологических функциях, что не
предоставляют стандартные клинические тесты, вбирая себя и оценку
предсостояний, и оценку успешности реабилитации. Разработка робота
KINARM проходила на основе BKIN технологий [22], со стандартизированными
поведенческими тестами.
Портативные биотактильные системы с обратной связью при первичной
биомеханической оценке походки для реабилитации периферической
невропатии.
Для невропатий периферического плана характерно разнообразие расстройств,
обусловленных нарушенными функциями нервных отростков. Это могут быть
двигательные, чувствительные расстройства, нарушения трофики и
вегетативных функций. Периферическая невропатия является значительной
проблемой общественного здравоохранения, в результате изменения
биомеханики походки наблюдаются снижение функции постуральной
стабильности и повышение риска дальнейших падений.
Zach McKinney, магистр наук Центра современных хирургических и инвазивных
технологий и департамента биоинженерии Университета Калифорнии, ЛосАнджелес, США [23].
На основе портативных биотактильных систем биологической обратной связи,
разработанной ранее для увеличения сенсомоторики протезов, в данном
исследовании использовались три функциональные модули: модуль
зондирования (1), модуль управления (2), тактильный интерфейсный модуль
(3).
Для каждого участника тестирование проводилось в двух отдельных этапах:
восприятия тестирования тактильного интерфейса; анализ походки с полной
системой обратной биологической связи. Цель первого этапа теста снятие
показателей (биостимулов) в качественном и количественном планах при
подаче раздражителя, способностью воспринимать и различать стимулы,
направляемые системой обратной связи при анализе походки. Этот этап
исследования помогает установить локализацию проявления полиневропатии и
определения пораженной части нервной системы, то есть является источником
симптомов невропатии.
Целью второго этапа теста – анализа походки является сопоставление
пространственно-временных параметров походки, кинематики сагиттальной
плоскости и кинетики тазобедренных, коленных, голеностопных суставов,
позиции переднего, заднего и бокового наклона ствола тела.
Существенные улучшения клинически значимых параметров походки, таких как
скорость прогулки и длина шага, подтверждают потенциал биологической
обратной связи биотактильных систем в корреляции с нейронной
пластичностью, как инструмента реабилитации.
Телемедицина на основе Kinect-технологий как инструмент удаленного
управления движениями и оценки функций верхней части тела с
виртуальным отображением 3D модели - Tele-MFAsT.
Gregorij Kurillo, инженер-исследователь, доктор философии и электротехники
Департамента электротехники и компьютерных наук Университета Калифорнии,
Беркли, США [24].
Технология 3D-видео с двусторонней или многовходовой системой связи
позволяет врачу дистанционно давать рекомендации и инструкции
непосредственно пациенту, с демонстрацией определенных движений, в
режиме наблюдения и измерения различных параметров.
В этом исследовании предложены функциональные структуры дистанционного
управления и оценки движения с использованием чувствительной камеры и
дополнительных беспроводных датчиков с 3D-визуализацией с одновременным
взаимодействием в режиме реального времени врача и пациента.
Применение технологии дистанционного консультирования и мониторинга
является шагом к обеспечению доступности медицинской услуги.
Изменения восприятия скорости самопроизвольных движений в
постуральном управлении во время передвижения.
В исследовании проводились эксперименты с двумя разными условиями: с
предпочитаемым визуализированным потоком и скоростью передвижения,
соответствующая привычной походке и с хаотично изменяющимся
визуализированным потоком.
Josh PICKHINKE, бакалавр колледжа общественного здравоохранения
Университета Небраски в Омахе, Фонд Биомеханики Небраска, Омаха, США
[25].
Выводы: хаотично изменяющаяся визуализация потока в эксперименте может
значительно снизить постуральное управление и увеличить риск падений,
когда восприятие становится непредсказуемым, что характерно не только для
здоровых, но и для людей с патологией походки, осанки. Выяснения
патофизиологии проведенного эксперимента лежит в основе восстановлении
походки и осанки.
Виртуальная реальность как эгоцентрическая технология оценки
когнитивных дисфункций пожилых людей.
Giuseppe Riva, Лаборатория прикладных технологий нейропсихологии
Итальянского института Auxologico, Милан, Италия [26].
Исследования показывают критичность индивидуализации при виртуальном
тестировании с помощью видеоигр, где одновременно проводится тест на
память, планирование и пространственное мышление, в отличие от
классических тестов – ручкой на бумаге. Показана разница результатов
прохождения уровней игр в половозрастных группах.
Выводы: виртуальные тесты позволяют выявить снижение когнитивных
способностей и памяти, что не дает классический тест; эгоцентрирование теста
– виртуализации его в пространственно-временном виде с вовлечением
пациента дает больше клинически важной информации, в отличие от
аллоцентрического теста. Выявления корреляции виртуальных тестов с
классическими тестами позволит обосновать новые подходы в предиктивной
медицине и в диагностической точности нейропсихологических дисфункций.
Система поддержки принятия решений в режиме реального времени для
выявления стресса при пребывании в виртуальном пространстве.
Andrea Gaggioli, Лаборатория прикладных технологий нейропсихологии
Итальянского института Auxologico, Милан, Италия [27].
Система поддержки принятия решений (Decision Support System - DSS) для
автоматической классификации уровня стресса во время воздействия
виртуальной реальности интегрирует различные данные биосенсоров (ЭКГ, ЧД,
ЭЭГ, Kinect-технологий) и пантомимики, после нагрузочного тестирования.
Платформой использования DSS является [28].
Для внедрения системы в клиническую практику проводятся испытания на базе
Агенства американского Национального института здоровья [29].
Метрическое моделирование в хирургии, усовершенствование методологии
проведения обучения: экспертная оценка во время индивидуального обучения.
Виртуальное моделирование является приемлемой альтернативой обучения с
фиксацией ошибок и позволяет стажеру оттачивать навык без присутствия
квалифицированного хирургического тренера. Тем не менее, текущие расчеты
ограничивают объем обучения. Исследование посвящено изучению сочетания
следующих компонентов: инструментальных моделируемых подсказок,
хирургических всплывающих подсказок манипуляций в сочетании с внешними
движениями (на основе Kinect-технологий и 3D-визуализации) стажера
выполняемых во время процедуры для автоматического анализа осанки и
обратной связи наблюдений эксперта. Результаты исследования публикуются в
открытом доступе [30].
Timothy Coles, Австралийский научно-исследовательский центр электронного
здравоохранения, хирургического моделирования и группы планирования,
CSIRO [31].
Во время наблюдений выявились 3 фактора из 10, которые требуют контроля:
экспозиция эргономически правильной осанки; позиционирование тела
практикующего вокруг пациента; поддержка прямого ввода бронхоскопа.
Наблюдения коррелируют с данными научной литературы с традиционными
подходами в обучении [32].
Выводы: подготовка решений с использованием методологии внешнего
наблюдателя обучения может дополнительно освободить ограниченных по
времени экспертов и клинических преподавателей, что позволит им обучать
основным тренингам и оценкам на расстоянии.
Планируемые результаты: сокращение времени обучения; самостоятельная
подготовка в удобное время; наставническая эффективность; детальный
разбор сложных случаев и их дальнейшее внедрение. Такой подход обеспечит
неоценимую пользу обучения для тех, кто не в состоянии выехать для
обучения, особенно актуально для отдаленных территорий. Сторонний
наблюдатель может теленаставничеством вносить коррективы в ходе обучения.
Методология в настоящее время аккумулирует данные, верифицирует их на
соответствие клинической практике, но ещё отсутствует в существующих
виртуальных хирургических моделированиях.
Генерация области препарирования и обратной тактильной связи для
интерактивного моделирования резекции.
Seong Pil Byeon, Hoeryong Jung and Doo Yong Lee, отдел машиностроения,
KAIST, Тэджон, Южная Корея [33].
Метод проверяет разницу положений между двумя конечными точками для
регулярной генерации траектории движения инструмента. Полученное
уравнение для создания силы обратной связи основано на методе штрафа.
Сила обратной связи вычисляется с помощью скорости режущего инструмента и
продолжительности сопротивления на каждом временном шаге. Погрешность
составляет 2,6 %. Предложенный метод проверен на точность и эффективность
вычислений.
Управляемый симулятор пункций спинального пространства.
Представляемый симулятор - симбиоз ультразвукового наблюдения, системы
слежения за траекторией иглы и другими хирургическими инструментами и
фантомом костной ткани позвоночника с визуализацией навигации на
виртуальной платформе. Ультразвуковой датчик, спинальные иглы и фантом
позвонка магнитно отслеживаются и пространственно откалиброваны, что
позволяет отображать на дисплей видео с 3D моделью.
Elvis C.S. CHEN, Golafsoun AMERI, Hao LI, Rakesh
SONDEKOPPAMVIJAYASHANKAR, Sugantha GANAPATHY, and Terry M. PETERS,
научно-исследовательский институт Робартс Западного Университета, Канада,
школы медицины и стоматологии Шулиха, Западного университета, Канада
Лондонской центр медицинских наук, Канада [34].
Метод предназначен для обучения, как недорогой, реалистичный и доступный
инструмент.
Алгоритм пальпации, основанный на многопотоковом изображении для
пациент-специфического виртуального моделирования.
Dirk FORTMEIER, магистр естественных наук, институт медицинской
информатики Университета Любек, Германия [35].
Исследование направлено на вычисления силы трения и силы поверхностного
сопротивления для нескольких точек контакта на кончиках пальцев или
виртуальных инструментов и отображает результирующую силу и крутящий
момент на тактильных устройствах 6DOF. Данное исследование основана на
томографических данных пациента - воксельного расположения тканей и
соотношения эвклидова расстояния между областью исследования и костью.
Вывод: алгоритм может быть использован для пальпации виртуальной рукой
или ультразвуковым зондом.
Слияние экспериментальных баз данных, MOOCs (Мassive Open Online
Courses, всеобщие открытые онлайновые курсы [36]) и Интернеттрендов: возможности для разработчиков медицинских симуляторов.
Эмпирические базы данных, MOOCs и распространение подключаемых
устройств обещают сделать образование более доступным и менее навязчивым.
Существует уникальная возможность в сообществе медицинской симуляции
быстро использовать эти и связанные с ними технологии. Тем не менее,
разработчики и учреждения должны учитывать бремя ресурсов, требований по
изменению поведения и вопросов интеллектуальной собственности в их общем
определении возврата инвестиций.
Bryan BERGERON, доктор медицинских наук, Archetype Technologies, Inc. [37]
Исследование выявило несколько проблем в области виртуального обучения:
квалификационная система подготовки, моделирование и проектирование
тренажера и адаптация. Пример, устоявшиеся бизнес-модели обучения тяжело
пересоздать для распространения курсов с открытым исходным кодом. Кроме
того, эксперты в предметной области и преподаватели могут ингибировать
трансформацию формы обучения, при разворачивании систем симуляционного
обучения. Потеря работы является чувствительной областью в академических
кругах, где штатные единицы специальности являются редкими, и потому более
востребованы. При разработке курсов, которые могут распространяться в
различных формах и потенциально иметь неограниченную аудиторию,
трудности вызывает заинтересованность владельца контента, так как
методология обучения частично является технологией презентации.
Координирование медицинской помощи в постинсультных состояниях
для поддержки интеграции в общество: виртуальная реабилитация.
Исследование предложило новый подход в реабилитации пациентов в
постинсультных состояниях, использующий систему отслеживания движений и
оценки объема движений (Kinect сенсоры).
Jurgen BROEREN, кандидат медицинских наук, Университет Гетеборга,
Академия Sahlgrenska, регион Вестра-Геталанд, Мельндаль, ШВЕЦИЯ [38].
Проблема управления системами человеческих ресурсов становится
всеобъемлющей, способность эффективно использовать данные, которые могут
улучшить талант человека становится более ценными. Построенные системы
предназначены для оценки индивидуальной компетенции, личного опыта,
знаний и производительности, а затем проводиться обучения и подготовка
таким образом, чтобы она расширяла значение человека в организации и/или
помогла бы им в достижении целей карьеры. Для образования, обучения,
переаттестации системы должны получить доступ к широкому массиву данных
из многочисленных и разнообразных источников. К сожалению, большинство
этих данных не существует в согласованном, универсальном формате, который
может использоваться. На самом деле, некоторые из данных не существует
вообще, либо не собираются. В результате выгода от общей компетентности,
эффективности и образования информации, которая существует между
системами не могут быть использованы для развития своего потенциала
полностью.
Ross E. DWORKIN, бакалавр наук, Blue Grotto Technologies, Inc., Plymouth
Meeting, штат Пенсильвания , США [39].
Когнитивные навыки являются самым ценным активом, и в любой организация
они критично влияют на успех начинаний, особенно в отрасли
здравоохранения, где навыки динамичны. Управляя всеми элементами актива
человеческих ресурсов, в том числе, категоризацией, можно улучшить и
обеспечить своевременность их обновления и пополнения, способствуя успеху
и цели организации.
Моделирование экспосомы: информационный подход поддержки
индивидуального здоровья популяции.
Kevin Patrick, профессор семейной и профилактической медицины,
Калифорнийского университета в Сан-Диего, США [40].
Экспосома является кумулятивной мерой проявления воздействия окружающей
среды на здоровье от зачатия и на протяжении всей жизни. Крупные
исследования влияния окружающей среды на здоровье проводятся в США и в
Европе [41]. Эти исследования направлены на изучения экспосомы с
применением внутренних и внешних методов оценки.
Внутренние методы опираются на такие области, как генетика, эндокринная
система и метаболизм, - диабет, ожирение. Особенностью внутреннего метода
является то, что, во-первых, используются биомаркеры для определения
экспрессии гена, прогрессирования патологических изменений и факторов
восприимчивости, во-вторых, использование технологий, которые приводят к
увеличению объема данных, в-третьих, использование методов
интеллектуального анализа данных, для определения корреляции между
степенью подверженности и эффектом воздействия. Внешний метод оценки
исследует экологические факторы риска, так называемые, атрибутивные риски
– дополнительные риски развития патологических состояний в связи с
наличием таких факторов, как социально-экономическая неоднородность,
этнический состав популяции, газовый состав воздуха, состояние воды, образ
жизни – физическая активность, табакокурение, употребление алкоголя,
диеты. Общие подходы включают использование прямых инструментов чтения
на основе лабораторного анализа и инструментов обследования. Степень
использования внутренних и внешних методов оценок воздействия будет
способствовать нашему пониманию экспосомы и в настоящее время
обсуждается, так как каждый подход имеет определенные достоинства [42].