2023ВКР750301ИСАКОВ

ВВЕДЕНИЕ

Хроническое нарушение обмена веществ, характеризующееся стойкой гипергликемией, вызванной нарушением секреции инсулина или резистентностью к периферическому действию инсулина, соответствует состоянию, называемому сахарным диабетом (СД) согласно Международной Классификации Болезней (МКБ-10), и кодируется от E10 до E14 [1]. В

широком понимании тема исследования подразумевает разработку мобильной телемедицинской системы персонализированного мониторинга для пациентов с сахарным диабетом. Однако, в связи с возросшим числом выявленных случаев детской заболеваемости решено было сосредоточиться на гестационном сахарном диабете (ГСД) [2]. Эта форма заболевания проявляется у женщин в конце второго триместра беременности и обычно проходит после рождения ребенка. Тем не менее гипергликемия опасна для плода и требует наблюдения, особенно верно это становится в отношении женщин с невыявленным прегестационным диабетом 1 и 2 типа [3].

ГСД в сочетании с другими метаболическими нарушениями может негативно сказываться на целые системы органов, приводя к развитию инвалидизирующих и угрожающих жизни состояний [4]. Среди наиболее часто встречающихся: ринопатия, нефропатия, невропатия. В свою очередь микро и макрососудистые нарушения приводят к увеличению риска возникновения сердечно-сосудистых заболеваний [5].

В ряде случаев можно говорить и об отложенных последствиях, таких как повышение риска манифестации СД второго типа в будущем как у матери,

так и у ее ребенка. C экономической точки зрения хронические заболевания оказывают значительную нагрузку на бюджет и систему здравоохранения развитых стран в целом. США тратит почти 218 миллиардов долларов в год на медицинские страховые выплаты по диабету [6], а потери мировой экономики оцениваются от 673 миллиардов долларов на 2015 год до 802 миллиардов долларов на 2040 год [7].

11

Несмотря на тяжесть и необычную природу заболевания, физические нагрузки и сахароснижающая терапия снижают риск проявления негативных последствий и позитивно сказываются на росте показателей качества жизни пациента [8, 9]. К сахароснижающей терапии можно отнести как фармакологические методы, так и специализированную диету [10]. Так,

согласно исследованиям Гарвардского университета общественного здравоохранения, улучшение контроля гликемии отразилось на повышении общего воспринимаемого респондентами состояния здоровья, а также на когнитивных функциях, сне и дневной активности [11].

Скрининговые системы ранней диагностики и профилактики невыявленного диабета второго типа также хорошо показали себя в долгосрочной перспективе, снижая затраты на здравоохранение среди молодежи и повышая продолжительность жизни в Китае и США [12, 13]. К

схожим результатам пришли в университете общественного здравоохранения Киото в ходе систематического обзора исследований в публичных базах данных Embase, Web of Science, Medline и Health Technology Assessments.

Исследователи сделали вывод о подавляющем преимуществе применения скрининговых систем и их экономической эффективности против консервативных методов терапии пациенток с ГСД [14]. Впрочем, возникли вопросы относительно корректности процедур съема биологических показателей, оценок точности мобильных приборов и носимых устройств.

Сосредоточившись на технических аспектах медицинской проблемы,

можно выявить целый спектр инженерных задач. На элементной базе устройств спортивной медицины активно ведутся разработки носимых автоматизированных устройств ввода инсулина, совмещенных с датчиками артериального кровяного давления, пульсоксиметрами и удаленным сервером

(и / или мобильным устройством) для сбора, хранения и передачи информации в медицинские центры. Явным преимуществом подобных систем является точность метрологических измерений, подходящая для проведения медицинских исследований в условиях повседневной жизни пациента.

12

Однако, медицинские исследования ограничены во времени и лишь в ряде тяжелых случаев пациенту необходимо продолжать использование носимого инвазивного устройства для нормализации состояния здоровья. В

остальном, терапия сводится к заполнению бумажных дневников самоконтроля гликемии, ограничению питания и регулярному посещению курирующего врача. За исключением этапа постановки первичного диагноза и назначения лекарственных препаратов, лечебный процесс можно оптимизировать.

Таким образом, целью данной работы является создание узкопрофильной мобильной платформы для сбора, систематизации и хранения прогностически ценной информации, такой как: состав приема пищи,

физическая нагрузка, сон, введение лекарственных препаратов, с целью осуществления контроля за уровнем сахара в крови методами машинного обучения. Приложение также должно реализовывать возможность передачи накопленной информации в формате электронного дневника ведущему врачу по почте для проведения консультаций в смешанном режиме.

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи:

1. Провести анализ приложений-конкурентов для контроля за здоровьем больных сахарным диабетом, выделить их ключевые преимущества,

недостатки и технические особенности реализации;

2.Составить технические требования к приложению с учетом актуальных потребностей врачей клиницистов;

3.Провести предварительную обработку данных, собранных ранее в ходе исследования непрерывного мониторинга глюкозы, с целью вычленения недобросовестно заполненных электронных дневников самоконтроля пациента;

4.Разработать предикторы постпрандиального гликемического ответа

(ППГО), реализовать программный код алгоритма отбора наиболее значимых

признаков;

13

5. Реализовать программный код алгоритма прогнозирования ППГО,

оценить метрики качества модели методами кросс валидации и скорректировать параметры модели;

6.Рассмотреть существующие методы разработки мобильных приложений;

7.Разработать базу данных приложения;

8.Разработать программный код мобильного приложения;

9.Провести апробацию в условиях, приближенных к реальным и проанализировать полученные результаты.

Объектом исследования является система персонализированного мониторинга физического состояния пациентов с сахарным диабетом, и в частности – с ГСД. Предмет исследования – разработка компонентов информационного, методического, программно-алгоритмического и метрологического обеспечения системы персонализированного мониторинга.

Проект не ставит перед собой цели заменить врача или свести наблюдение исключительно к общению по сети. Принимая во внимание тот факт, что собираемая информация не может передать состояние пациента также, как осмотр специалистом на приеме, мы планируем достичь модернизации лечебного процесса путем снижения числа очных консультаций с врачом в том случае, если состояние здоровья пациента не вызывает опасений и, напротив, направляя рекомендацию на внеплановую консультацию, в случае усугубления отслеживаемых показателей. Таким образом, все еще сохраняется необходимость в периодическом посещении специализированных медицинских центров, но, тем не менее, снижается средняя нагрузка на врача. Мы делам шаг в сторону персонализированной медицины, когда каждому оказывается достаточный уровень ухода при минимальном уровне затрат одновременно времени и средств.

14

1 АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ МОБИЛЬНОГО ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ

1.1 Рынок мобильных приложений

Вэтом разделе мы постараемся оценить текущее положение дел на мировом рынке медицинских приложений и перенести зарубежный опыт на российское программное обеспечение (ПО), используя статистику и открытую информацию с площадок App Store и Google Play Market.

1.1.1Анализ конкурентов

Втаблице 1 представлен краткий перечень наиболее популярных медицинских приложений мониторинга состояния больного сахарным диабетом в открытом доступе. Сводная таблица содержит несколько общих параметров, таких как тип диабета (1, 2 или ГСД), применение методов машинного обучения (ML – Machin Learning), электронный отчет за отведенный период мониторинга, а также несколько более специфичных:

микро и макроэлементный состав текущего приема пищи, динамика индекса массы тела (ИМТ), уровень сахара в крови (УСК) и прием сахароснижающих лекарственных препаратов, физическая активность и сон.

Таблица 1 – Обзор конкурентов

15

Продолжение таблицы 1

Анализируя статистику скачиваний, можно заметить, что наибольшей популярностью пользуются самые простые приложения, такие как «Диабет» и «Glycemic Index Load». Среди наиболее значимых параметров можно выделить: контроль текущего уровня сахара в крови, дневник приема лекарственных препаратов и возможность экспортирования наблюдений в электронный файл. Тенденция возникла в результате перехода от консервативной практики ведения бумажных дневников самоконтроля к мобильным технологиям электронного здравоохранения, а также сравнительной простоты реализации.

Добавление в приложение базы данных продуктов питания связано с необходимостью осуществлять контроль и нормирование состава приема пищи относительно удельной безопасности к употреблению его составляющих. Нетривиальная задача, требующая обоснование выбора метрик, по которым будет приниматься решение. Среди отобранных приложений чаще всего можно встретить хлебные единицы (ХЕ) – величину,

оценивающую количество углеводов в продукте. Подход был предложен в конце прошлого века и с тех пор крайне устарел. Ему на смену пришли

16

углеводные единицы, а за ними гликемические индексы (ГИ) и усредненные показатели гликемической нагрузки (ГН) приема пищи, главным недостатком которых можно считать их трудность в вычислении и нераспространенность среди открытых баз данных.

Динамика изменения индекса массы тела может показаться не связанной

сзадачей контроля уровня сахара в крови, однако диабет имеет тесную связь

сбыстрым неконтролируемым набором или потерей веса, впрочем, чаще все же говорят об ожирении.

Необходимость отслеживания циклов сна и бодрости, а также физических нагрузок связана с активной утилизацией глюкозы головным мозгом во сне и мышцами во время тренировок.

Исходя из представленных в таблице 1 сведений, можно сделать вывод,

что ни одно существующее приложение в должной мере не подходит для целей проведения медицинских клинических исследований или удаленного мониторинга больных сахарным диабетом, т.к. не соответствует всем критериям сразу. Отметим и то, что только «ДиетПро» и «Glycemic Index Load» могут быть использованы для ведения пациенток с ГСД, но у последнего нет поддержки русского языка. Также ни одно приложение не зарегистрировано как медицинское изделие на территории РФ. Таким образом,

вся представленная в них информация носит исключительно ознакомительный характер, а ответственность за принятие решений ложится на пациента.

Предлагаемая нами схема мониторинга, помимо исправления указанных допущений, вводит в клиническую практику применение методов машинного обучения для прогнозирования максимального ожидаемого уровня сахара в крови через час после приема пищи. На основе этой информации приложение должно подобрать персональную диетическую рекомендацию, зафиксировать принятое решение и передать врачу.

17

1.1.2 Анализ рисков и преимуществ

Воспользуемся распространенным методом стратегического планирования для анализа внешней и внутренней среды проекта. Матрица

SWOT-анализа представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – SWOT-анализ проекта

Приложение разрабатывается на основе многолетнего клинического опыта и уникальной для нашего региона базы данных продуктов питания с гликемическими индексами. Мы также стараемся учесть предложения,

поступающие в ходе промежуточных технических испытаний. Особое внимание уделяется просьбам расширить содержание разрешенных к употреблению блюд. Есть несколько возможных подходов к обновлению базы данных продуктов питания.

Первый подразумевает ручную верификацию и внесение врачом-

диетологом пользовательских рецептов. Методика обеспечила бы нам весомое конкурентное преимущество в секторе оказания персонализированных медицинских услуг частными клиниками, однако, требует много времени.

Альтернативно мы рассматриваем возможность разработки механизма самостоятельного внесения пациентом необходимых ему сложных блюд на основе отобранных нами простых ингредиентов. Так, для того чтобы внести рецепт сладкой булочки, пациенту необходимо будет выбрать из предложенных вариантов: сорт муки, тип дрожжей, количество соли и сахара.

18

На выходе мы получим составной рецепт с известным содержанием микро и макронутриентов. Сильная сторона подхода заключается в гибкости формируемых рецептов и снижении средней нагрузки на врача-диетолога,

однако, ожидается высокая заинтересованность и дисциплинированность пациента.

Наиболее популярные референсные базы данных продуктов питания,

такие как Fat Secret или Forks and Knifes, используют открытые источники с полностью отсутствующей или слабой верификацией нутриентного состава. С

точки зрения врача, доверять таким источникам нельзя, и тем не менее миллионы пользователей находят их ассортимент привлекательным.

Агрессивная рекламная кампания в сети Интернет пользуется беспечностью и неосведомленностью людей, создает реальную угрозу их здоровью и осложняет выход на рынок приложений медицинского назначения путем их прямого распространения рекомендательными алгоритмами на платформах

App Store и Play Market. Возможным выходом из сложившейся ситуации является популяризация приложения во врачебной среде через научно-

технические конференции и государственные проекты, пользуясь повышенным интересом к теме исследования и социальную значимость проекта.

Сниженный интерес российского рынка вызван недоверием к мобильным технологиям. Подобная проблема была и на зарубежном рынке.

Телемедицинские системы низкого качества негативно влияли на общественное мнение и инвестиционную привлекательность отрасли. В тоже время стимулирующим фактором роста спроса на развитие e-Health

технологий выступила их экономическая эффективность и удобство применения. Преодолеть недоверие получилось за счет публикации большего числа достоверных исследований, оценивающих экономические и социальные преимущества от применения мобильных систем нового поколения,

проведения социальных опросов и публичного обсуждения проблем телемедицины.

19

1.2 Вопросы организации и технического сопровождения

удаленного мониторинга

Мы уже говорили о том, что конкурентоспособное мобильное приложение удаленного мониторинга больных сахарным диабетом должно собирать данные о составе приема пищи, физической активности, эпизодах сна и так далее. Часть информации пользователь указывает вручную, как если бы вел бумажный дневник наблюдений, часть может быть извлечена из данных мониторов и фитнес-браслетов, подключенных к телефону по протоколу Bluetooth, при наличии соответствующих программных интерфейсов, с последующей предобработкой и передачей лечащему специалисту (см. рисунок 2).

Рисунок 2 – Телемедицинская система удаленного мониторинга пациентки с гестационным сахарным диабетом

Давайте рассмотрим приведенную схему телемедицинской системы с разрабатываемым мобильным приложением в качестве центрального связующего звена на предмет выявления слабых зон и спорных реализаций.

1.2.1 Альтернативы применению инсулиновых помп

Непосредственно перед приемом пищи или в течение 5 минут после,

пациентка производит измерение уровня сахара в крови посредством

20