Диагностика по месту оказания медицинской помощи (Point of Care Testing, POCT) становится все более распространенной благодаря развитию технологий искусственного интеллекта (ИИ). Современные биосенсоры, мобильные устройства и программное обеспечение позволяют пациентам проводить анализы вне клинических условий, обеспечивая быструю диагностику и мониторинг здоровья. Использование ИИ расширяется и интегрируется в повседневную медицинскую практику, повышая точность диагностики и эффективность ухода за больными [1].
POCT представляет собой методику быстрой диагностики непосредственно на месте оказания медицинской помощи без необходимости посещения специализированных лабораторий. Традиционно эта практика использовалась для неотложных ситуаций, однако современные технологии значительно расширили ее возможности. Развитие ИИ и мобильных приложений позволяет интегрировать интеллектуальные алгоритмы в процесс тестирования, улучшая качество и доступность медицинского обслуживания [1].
Биосенсоры и мобильные устройства
Биосенсоры становятся миниатюрнее и доступнее, позволяя измерять широкий спектр показателей организма прямо дома. Компактные устройства, подключаемые к смартфонам, способны анализировать кровь, мочу и другие биологические жидкости, выявляя наличие заболеваний или отклонений в состоянии здоровья. Такие решения повышают автономность пациента и облегчают взаимодействие с медицинским персоналом [1, 2].
Например, компания «Healthy.io» разработала систему анализа мочи, основанную на фотометрическом анализе тест-полосок с использованием камеры смартфона. Это решение позволяет пациенту самостоятельно провести тестирование, следуя инструкциям мобильного приложения, и мгновенно получить результаты по таким показателям, как белок, глюкоза, нитриты и эритроциты [2].
Другое важное направление развития – системы непрерывного мониторинга уровня глюкозы, такие как Medtronic Guardian Connect. Эта система обеспечивает постоянный контроль уровня глюкозы в крови и предупреждает пользователей о возможных эпизодах гипо- или гипергликемии заранее, что позволяет предотвратить осложнения диабета. Эти устройства используют машинное обучение для предсказания изменений уровня глюкозы, помогая врачам оптимизировать лечение и поддерживать здоровье пациентов [3].
Регулирование и одобрение решений на основе ИИ
Регуляторы активно реагируют на рост числа разработок в области ИИ для здравоохранения. По данным исследований, доля медицинских изделий на основе технологий ИИ, зарегистрированная до 2021 г. и предназначенная для самостоятельного использования пациентами, составляет около 15% в США и 18% в Европе, причем значительная часть связана именно с лабораторной диагностикой [4].
Эти цифры свидетельствуют о значительном интересе рынка к технологиям, позволяющим людям самостоятельно контролировать свое состояние здоровья и оперативно реагировать на изменения в организме.
Применение технологий ИИ в сфере диагностики по месту лечения способствует улучшению качества медицинской помощи, повышению точности результатов анализов и доступности медицинских услуг. Инновационные подходы, основанные на цифровых технологиях, предоставляют новые возможности для раннего выявления болезней и своевременного начала лечения. Однако важно учитывать этические и правовые аспекты интеграции ИИ в здравоохранение, обеспечив безопасность и конфиденциальность персональных данных пациентов [1].
Литература
1. Евгина С.А., Гусев А.В., Шаманский М.Б., Годков М.А. Искусственный интеллект на пороге лаборатории. Лабораторная служба. 2022; 11 (2): 18‑26. https://doi.org/10.17116/labs20221102118
2. Christodouleas DC, Kaur B, Chorti P. From Point-of-Care Testing to eHealth Diagnostic Devices (eDiagnostics). ACS Cent Sci. 2018; 4 (12): 1600-16. https://doi.org/10.1021/acscentsci.8b00625
3. Medtronic. https://www.medtronicdiabetes.com/products/guardian-connectcontinuous-glucose-monitoring-system
4. Muehlematter U, Daniore P, Vokinger K. Approval of artificial intelligence and machine learning-based medical devices in the USA and Europe (2015–2020): a comparative analysis. The Lancet Digital Health. 2021; 3 (3): 195-203. https://doi.org/10.1016/s2589-7500(20)30292-2
