На стартап внимание

«Гамма Детектор»

Ростовский стартап, создавший прибор под названием «Гамма Детектор», недавно получил регистрационное удостоверение.

Разработчики обратили внимание на вещества — сцинтилляторы, ключевое свойство которых при поглощении ионизирующего излучения излучать свет в видимом диапазоне. Его можно усилить и потом с помощью фотоприемника подсчитать импульсы.

Родилась идея сделать для оценки уровня излучения миниатюрное устройство, которое можно использовать непосредственно в ходе оперативного вмешательства, чтобы определить сторожевые лимфоузлы. Предварительно, перед операцией пациенту заблаговременно вводят лимфотропный радиофармпрепарат, который быстро распространяется по тканям и накапливается только в сторожевых лимфоузлах.

Прибор прост в использовании и не требует дополнительных знаний в радиологии или инженерных науках, позволяя практикующему хирургу сосредоточится на проведении операции.

Такой инструмент помогает хирургу-онкологу оперативно определить объем лимфатической диссекции. Диагностика проводится мгновенно, в отличие от классической биопсии. Детектор позволяет быстро и уверенно определить даже лимфоузлы, скрытые за тканями пациента и находящиеся в слабо предсказуемых, неочевидных местах, и проводить функционально-щадящие операции, повышая качество жизни пациентов.

Phonendo

Аускультация — метод, который практически никак нельзя проконтролировать: послушал ли врач пациента или нет, во всех ли точках и насколько внимательно. Если сегодня пациента послушал один специалист, а завтра — другой, то весьма сложно сделать выводы — изменилась ли картина или нет.

Стартап Phonendo сделал цифровой фонендоскоп, который позволяет слушать сердце и легкие пациента на расстоянии, в реальном времени, с объективным визуальным и аудио контролем.

Устройство передает звук «в уши врача», усиливает его, очищает. Иначе говоря, улучшает все то, что выдает обычный аналоговый стетоскоп с трубочкой и мембраной.

Чем четче звук, тем больше шансов, что врач поставит правильный диагноз. Обычно, если доктор что-то не расслышал и у него остаются сомнения, он направляет пациента на более дорогостоящие исследования: УЗИ, КТ. Phonendo позволит расходовать средства на медицинскую помощь более эффективно.

При этом доктор может записать интересующие его находки. Эти данные могут быть сохранены, в том числе в медицинскую информационную систему (МИС). В последующем их могут анализировать другие врачи. Также на их основе можно обучать алгоритмы нейронных сетей и создавать решения для автоматического анализа.

В историю болезни должно быть внесено четыре аудиозаписи: о прослушивании в четырех основных точках. Любой врач впоследствии может обратиться к ним и получить изначальный звук прямо с микрофона и уже со своими настройками для слуха и другими фильтрами «переслушать» ее.

Phonendo имеет регистрационное удостоверение. Сейчас стартап находится в поиске инвесторов для запуска серийного производства.

Кардиомаяк

Ученые Нижегородского государственного университета (ННГУ) им. Н.И. Лобачевского получили патент на изобретение, позволяющее без участия врача выявлять различные патологии сердца.

Кардиограф «Кардиомаяк» снимает ЭКГ от одного до 12 отведений. Он крепится на грудь и с помощью мобильного приложения беспроводным способом передает данные на сервер «Яндекса». Аналитика для врача в режиме реального времени выводится в специальный веб-сервис и на экран смартфона. Благодаря технологии машинного обучения прибор автоматически строит алгоритмы постановки диагноза. Точность достигает 95%.

«С помощью «Кардиомаяка» мы можем непрерывно снимать и передавать данные в течение трех суток», — говорит ведущий научный сотрудник лаборатории «Искусственного интеллекта и обработки больших массивов данных» ННГУ, один из авторов разработки Григорий Осипов.

Испытания «Кардиомаяка» проходят на базе клиник Нижнего Новгорода, а также в НМИЦ хирургии им. А.В. Вишневского (Москва) и НМИЦ им. В.А. Алмазова (Санкт-Петербург). Готовятся документы для получения регистрационного удостоверения и параллельно прорабатывается возможность изготовления большой партии приборов бытового назначения.

Retina.AI

Российская компания Digital Vision Solutions занимается разработкой систем поддержки принятия врачебных решений в офтальмологии на основе технологии искусственного интеллекта.

Платформа Retina.AI — облачное решение, к которому практикующий врач может подключиться из любой точки мира для получения второго мнения по фотографиям глазного дна и сканам оптической когерентной томографии.

В ближайших планах команды – расширение спектра диагностируемых заболеваний.

Компания сотрудничает с российскими и зарубежными клиниками по тестированию своих продуктов и валидации алгоритмов. Сегодня на платформе зарегистрировано несколько сотен пользователей из России и стран бывшего СССР, некоторых стран Европейского союза, Ближнего Востока и Юго-Восточной Азии. Пока сервис полностью бесплатный и функционирует в режиме бета-тестирования.

Также стартап разработал полезный для врачей интерактивный тренажер в области диабетической ретинопатии. В этом году Retina.AI планирует зарегистрировать ПО в Росздравнадзоре.

RoboScan

Аналогичные планы вынашивает столичный стартап RoboScan. Их ноу-хау представляет собой роботизированный автономный комплекс для проведения ультразвукового медицинского обследования. Он состоит из коллаборативного робота-манипулятора, то есть автоматического устройства, которое может работать совместно с человеком, и ПО, которое позволяет ему проводить исследование в автоматизированном режиме.

Благодаря этому решается проблема выраженной оператор-зависимости: принимать пациента могут медицинские работники среднего звена, лаборанты. В их задачи входит: подготовка к процедуре, подбор датчика и запуск программы. Далее обследование проводится по заранее заложенной траектории. Врач подключается на этапе интерпретации полученных данных.

Стартап накапливает информацию о проводимых обследованиях, что позволит в дальнейшем создать новые продукты, такие как системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), разрабатывать медицинские программы на основе технологии машинного обучения.