XVIII. AGTEDU KONFERENCIA
PDF letöltés Cikk nyomtatása E-mail

Kiberorvosi rendszerek: digitalizált egészségügy és annak irányai

Prof. Dr. habil. Kovács Levente

Élettani Szabályozások Kutatóközpont, EKIK, Óbudai Egyetem

kovacs.levente@nik.uni-obuda.hu

 

Az ipari digitalizáció (Ipar 4.0), vagy más néven a kiberfizikai rendszerek komoly hatással vannak az egészségügyi ipar fejlődésére is. Ennek eredménye a kiberorvosi terület megjelenése: hogyan tudjuk a mindennapi életbe beilleszteni a különböző egészségügyi alkalmazásokat és eszközöket, hogy azok mind orvos, mind felhasználó vagy beteg oldalról egy sokkal személyre-szabottabb felhasználást tegyenek lehetővé.

A felvetés a teljes egészségügyi mérnöki területre kihat, a cél pedig olyan matematikai algoritmusok fejlesztése, mely a páciens fiziológiája alapján személyre szabható, adaptálható, rátanítható vagy akár javítható és ezáltal a megfelelő orvosi eszköz „intelligenciája” is növelhető. Mindehhez a mai legújabb kutatási trendek: big data, felhő alapú számítások, mesterséges intelligencia, vagy a modern szabályozási algoritmusok. A kiberorvosi rendszer fogalom tehát egy smart- vagy okos-egészségügyi „keretrendszert” jelent, ahol a számítási kapacitás, gépi intelligencia és irányításelmélet segítségével intelligensebb döntéstámogató rendszereket tudunk alkotni, jobban segítve az orvosok, ápolók munkáját, valamint a betegek vagy felhasználók életminőségét.

  • Az előadás egy áttekintést ad a fentebb nevezett kérdésekről: hogyan jelent meg a kiberorvosi terminológia, milyen tendenciák mentén fejlődik, hogyan befolyásolja az oktatási és kutatási trendeket. Mindezt két példán keresztül világítja meg:mesterséges hasnyálmirigy (artificial pancreas): a diabétesz kezelés technológia fejlődésével (folyamatos vércukor mérők, inzulinpumpák) lehetővé vált a szabályozási kör zárása („closing the loop” probléma) szabályozási algoritmusok kidolgozásával. 1-es típusú diabétesz esetében, ahol az általános kórkép, hogy a szervezet nem tud inzulint termelni, azt külsőleg kell adagolni a páciens felé, különböző személyre-szabott modell-alapú algoritmusok segítségével (pl. modell-prediktív szabályozások), melyeknek klinikai validációjuk is folyamatban van. Ugyanakkor, általános garanciákra is szükség van (pl. hypoglikémia kivédése), mely robusztus szabályozások kidolgozását igényli külön kérdéseket jelentve, hogyan lehet a módszert a lakosságot nagyobb mértékben érintő 2-es típusú (nem inzulin függő) cukorbetegségre is alkalmazni.
  • megszelídített tumor: általános tumor-terápiák mellett (pl. kemoterápia), az elmúlt években célzott molekuláris terápiák (CMT) jelentek meg, melyek a tumor növekedésének adott mechanizmusára fókuszálva törekedtek hatékonyabb terápiára. Az antiangiogén terápia egy ilyen, a múlt évtizedben megjelent CMT, mely a tumor érképződést hivatott megállítani, vagyis a tumor térfogatát minimalizálni. Ugyanakkor, az erre kidolgozott gyógyszerek anyagi vonzata igen jelentős, mellékhatásai szintén, mégis jelenleg csak empirikus adagolásuk ismert. Következésképpen a probléma szintén egy szabályozási feladatként fogalmazható meg: cél a tumor térfogatának minimalizálása, valamint a beinjektálandó gyógyszer optimális felhasználása / adagolása. A kérdésre szabályozási algoritmusok kidolgozása és validálása indokolt, melyre, egy erre a célra elnyert ERC StG pályázat keretében keressük a választ. Tumornövekedési modell kidolgozása mellett itt cél a befecskendezendő inhibitor mintavételi idejének csökkentése és irányítástechnikai algoritmusok kidolgozása, szintén robusztus szabályozási módszertanok irányelvei mentén.