Разрабатываемые технологии
Одним из направлений развития реабилитационных технологий становится применение виртуальной реальности. Так, Институт физиологии им. И.П. Павлова создал и протестировал экспериментальный образец медицинского изделия i-Pavlovian Cognitive, предназначенного для повышения эффективности реабилитации пациентов с депрессией и посттравматическим стрессовым расстройством (ПТСР). Об этом вице-премьер РФ Татьяна Голикова заявила на заседании проектного комитета по нацпроекту «Новые технологии сбережения здоровья». Решение направлено на восстановление когнитивных функций и основано на вовлечении пациента в целенаправленную деятельность в виртуальной среде. Завершить разработку планируется в 2028 году, после чего предполагается зарегистрировать изделие и вывести его на рынок.
В свою очередь, специалисты НМИЦ психиатрии и наркологии им. В.П. Сербского предложили VR-программу для тренировки социальных навыков у пациентов с расстройствами шизофренического спектра. Она позволяет отрабатывать взаимодействие с виртуальными персонажами в контролируемой среде, а затем разбирать поведенческие стратегии вместе со специалистом. Результаты оценки технологии опубликованы в журнале «Обозрение психиатрии и медицинской психологии имени В.М. Бехтерева». Программа включает вводный и диагностические этапы, пять основных тренировочных занятий и итоговую оценку результатов. Сначала пациенты осваивают виртуальную среду, после чего практикуют социальное взаимодействие в сценариях, моделирующих посещение городской поликлиники и магазина. VR-тренинг рассматривается как дополнение к фармакотерапии, психотерапии и психосоциальной реабилитации. Сейчас базовая версия программы проходит клинические испытания, призванные оценить ее эффективность. В дальнейшем исследователи планируют изучить влияние технологии на социальное функционирование пациентов в реальной жизни и ее экономическую эффективность.
Помимо психиатрической реабилитации, цифровые технологии могут применяться для восстановления двигательных функций. Например, специалисты Новосибирского национального исследовательского госуниверситета разрабатывают веб-приложение для обработки и анализа биомеханических показателей ходьбы пациентов после ампутации нижних конечностей. Платформа будет работать с данными инерционной системы захвата движений, оценивать углы сгибания тазобедренного, коленного и голеностопного суставов и сопоставлять результаты с требованиями ГОСТ. По замыслу разработчиков, программа позволит выявлять патологические двигательные паттерны, оценивать эффективность протезирования и корректировать настройки протезов. Кроме того, ее планируется использовать для профилактики вторичных осложнений и мониторинга результатов реабилитации в динамике. Система может автоматически формировать отчет с анамнезом и обработанными данными пациента.
Готовые решения
Среди уже созданных инструментов – сформированная специалистами ФНОЦ МСЭ и реабилитации им. Г.А. Альбрехта Минтруда России база данных для оценки уровня функциональной независимости инвалидов с нарушениями психических функций при выборе варианта жизнеустройства. Она содержит деперсонализированные сведения о поле и возрасте пациента, группе инвалидности, предпочтительном варианте жизнеустройства и пройденных видах реабилитации. Также в ней учитываются показатели двигательных и интеллектуальных функций, оцененные по семибалльной шкале функциональной независимости FIM.
Еще одну базу данных создали в НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний по заказу Минобрнауки России. Она предназначена для анализа результатов стационарной реабилитации пациентов после коронарного шунтирования с применением интервальных гипоксически-гипероксических тренировок. В систему включены клинические и параклинические показатели, собираемые в ходе динамического наблюдения, в том числе на отдаленных этапах после операции. Разработка может использоваться для изучения эффективности реабилитации в раннем послеоперационном периоде и отдаленных исходов лечения в клинических и научных учреждениях кардиологического и терапевтического профилей.
Кроме того, специалисты НИИ разработали программное обеспечение для когнитивного тренинга в виртуальной реальности, предполагающего одновременное выполнение моторных и когнитивных задач. Решение предназначено для восстановления когнитивных функций у пациентов после коронарного шунтирования в условиях искусственного кровообращения. Специалисты изучали изменение активности мозга, нейроваскулярной единицы и когнитивных функций, связанные с восстановительным потенциалом такого тренинга при ишемии головного мозга после кардиохирургического вмешательства. Для разработки получена приоритетная справка на патент РФ «Способ многозадачной когнитивной реабилитации с использованием трехмерной среды у пациентов после коронарного шунтирования в условиях искусственного кровообращения». Также специалисты расширили возможности индивидуальной настройки курса, добавив сценарий, направленный на улучшение мотивационных и эмоциональных аспектов реабилитации.
Ранее еще одно готовое решение для нейрореабилитации было представлено в Башкирском ГМУ. Специалисты университета разработали интерактивный стол, предназначенный для восстановления двигательных функций верхних конечностей после инсульта, черепно-мозговых и спинномозговых травм, а также при других неврологических заболеваниях. Тренажер использует принцип нейропластичности – способности мозга перестраивать нейронные связи и формировать новые навыки. В отличие от устройств, ориентированных преимущественно на повторяющееся сгибание и разгибание конечностей, стол позволяет отрабатывать сложные произвольные движения, необходимые в повседневной жизни: дотягивание до предмета, выбор траектории и амплитуды движения, расчет силы захвата. Встроенные датчики контролируют качество выполнения заданий, а система обратной связи с помощью звуковых сигналов, подсказок на мониторе и балльной оценки помогает пациенту корректировать движения. Сложность упражнений можно адаптировать к возможностям человека, постепенно переходя от простых задач к более сложным.
По данным разработчиков, тренажер подходит примерно 85% пациентов, у которых сохранены минимальные активные движения – от 10 градусов в трех суставах руки.
Исследования
Отдельное направление исследований связано с применением искусственного интеллекта для диагностики заболеваний и персонализации реабилитации. Так, специалисты Самарского госмедуниверситета оценили возможности ИИ-технологий для диагностики расстройств аутистического спектра (РАС), прогнозирования индивидуальных траекторий развития и подбора реабилитационных средств. Согласно опубликованному в журнале «Реабилитология» обзору, алгоритмы машинного обучения могут заменить ряд традиционных диагностических инструментов без потери точности.
В реабилитации искусственный интеллект, по оценке исследователей, способен адаптировать программы к индивидуальным особенностям пациента. Алгоритмы могут анализировать успешность выполнения заданий, время реакции, поведенческие реакции и физиологические показатели, а затем корректировать сложность упражнений и формат обратной связи. В частности, метаанализ 23 исследований показал положительное влияние технологий виртуальной реальности на развитие социальной коммуникации, распознавание эмоций и адаптивных навыков у людей с РАС. Вместе с тем в отдельных исследованиях отмечались нежелательные реакции – головокружение, тревога и утомляемость. Поэтому авторы подчеркивают необходимость осторожного отбора пациентов и постепенного внедрения таких методов.
Подписывайтесь на наши каналы: в MAX – Vademecum и Vademecum Live, в Telegram – Vademecum и Vademecum Live.
