Как создавать, монетизировать научные проекты

АБДИКЕНОВ БЕЙБИТ, Ph.D.,

CEO:

• Assistant Professor, Astana IT University;
• Основатель и директор группы компаний ReLive;
• Ph.D. в области Data Science, Назарбаев Университет
• Более 10 лет профессионального опыта в IT индустрии и 7 лет академического опыта в научных исследованиях;
• Экспертиза, а также научные публикации в области разработки програмного обеспечения, машинного обучения, искуственного интеллекта и больших данных.

Платформа роботизированной нейрореабилитации с применением технологии искусственного интеллекта для пациентов после инсульта

Более 40 000 случаев инсульта регистрируется в год

24%

смертность

*M. Zhumabayev, N. Maltabarova, and A. Kokoshko, "A cerebralstroke and the problem of inflammatory complications," Research Journal of Medical Sciences, vol. 10, pp. 492-497, 2016.

0,57%

реабилитация

3,17%

СТАТИСТИКА ИНСУЛЬТА

роботизированная реабилитация

• Наша команда работает над созданием альтернативных способов реабилитации с использованием роботизированных устройств для пациентов, страдающих неврологическими расстройствами, в частности тех, для которых традиционные методы реабилитации являются малоэффективными.

​

• Цель проекта – изменить подход к реабилитации и увеличить ее эффективность, за счет снижения издержек и разработки более доступных по цене устройств, предоставления доступа к квалицированной реабилитации вне зависимости от локального расположения пациента, внедрения новых инструментов оценки результативности реабилитации, упрощения процесса взаимодействия между пациентов и медицинским персоналом.

​

Games

Personalized Program

Visualization

Brain computer interface

Real time monitoring

Mobile Application

Motion tracking

Exoskeleton

ЭЭГ шлем

Роботизированное устройство для верхних конечностей

Веб-приложение

МОДУЛИ ПРОЕКТА

ЭЭГ шлем

ЭЭГ шлем

• Электроэнцефалографический (ЭЭГ) шлем — это специальное устройство, используемое для проведения исследований электрической активности головного мозга. Основой этого является изучение импульсов электромагнитного поля, исходящих от мозга.
• Полученные со шлема данные электроэнцефалограммы при помощи алгоритмов искусственного интеллекта классифицируются в определенное движение и передаются в виде инструкций упражнений роботизированному устройству, которое, в свою очередь, позволяет пациенту даже с небольшими остаточными функциональными возможностями, выполнять тренировочные задачи.

Роботизированная рука

Роботизированная рука

• Это реабилитационный инструмент, созданный по принципу экзоскелета и предназначенный для восстановления двигательной функции верхних конечностей.
• В зависимости от возможностей пациента и показаний, возможен как активный, так и ассистивный режим работы. Ассистивная тренировка, позволяет роботизированному экзоскелету автоматически подстраиваться под возможности пациента.
• Помимо этого, экзоскелет позволяет производить объективную оценку изометрической силы, объема движений, настраивается с учетом индивидуальных особенностей, позволяет оценивать прогресс проводимого лечения.
• Экзоскелет крепится на поврежденную руку, позволяя выполнять следующие движения: сгибание/разгибание в плечевом суставе, горизонтальное отведение/приведение в плечевом суставе, наружная/внутренняя ротация, сгибание/разгибание в локтевом суставе, пронация/супинация предплечья, сгибание/разгибание лучезапястного сустава.

Веб-приложение

Приложение

• Приложение позволяет подбирать для каждого пациента индивидуальные параметры реабилитации, настраивать индивидуальный диапазон движений и составлять оптимальную программу реабилитации для тренировки навыков, используемых в повседневной жизни, уровень сложности которых, также, настраивается согласно нуждам пациента.
• Упражнения делятся на функциональные, диагностические и интерактивные игры. Возможность в реальном времени наблюдать успешное выполнение заданий поврежденной конечностью значительно мотивирует пациента тренироваться усерднее и следовать указаниям врача.
• Наличие инструментов оценки и отслеживания прогресса восстановления пациента дают возможность врачу определять неэффективность программы реабилитации и своевременно корректировать ее. Помимо этого, с помощью встроенных датчиков решение позволяет отслеживать температуру, пульс, скорость и точность реакции, траекторию и объем движений, с регистрацией амплитуд в градусах в режиме реального времени. Весь объем данных используется для помощи врачам в оценке эффективности программ с использованием интерактивных аналитических инструментов.

Что мы сделали:

1. Получили грантовое финансирование от Всемирного Банка в рамках программы стимулирования продуктивных инноваций;
2. На грантовые средства разработали MVP и реализовали 80% функционала продукта;
3. Заключили меморандум с мед. организациями для проведения пилота. 

Платформа диагностики рака молочной железы

ПРОБЛЕМА:

• 18,1 млн инцидентов заболеваний и 9,6 млн летальных инцидентов по миру в 2018 году¹;
• 4500 инцидентов заболеваний и 1000 тысяч летальных инцидентов в Казахстане¹;
• Нехватка квалифицированных врачей;
• Неоднородный уровень компетенций и квалификации специалистов.

​

​

1. F. Bray, J. Ferlay, I. Soerjomataram, R. L. Siegel, L. A. Torre, and A. Jemal, “Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries,” CA. Cancer J. Clin., vol. 68, no. 6, pp. 394–424, 2018.

Действующая практика скрининга

Пример медицинских снимков

Маммография

Томосинтез

Пример медицинских снимков

Ультразвук

МРТ

Пример медицинских снимков

Гистопатология

Решение

ПРИ ПОМОЩИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ОПРЕДЕЛЯТЬ НАЛИЧИЕ ДОБРОКАЧЕСТВЕННЫХ ИЛИ ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ

Текущие возможности

Классификация

На данном этапе разработана первая версия системы (MVP), которая с точностью 75% определяет характер опухоли (доброкачественная или злокачественная).

Сегментация

При помощи сегментации система способна локализировать участки снимков, на которые врачу необходимо обратить внимание.

Процесс взаимодействия

Клиника

Работник клиники/врач загружает в систему медицинский снимок для обработки и формирования предварительного диагноза.

​

Платформа

После обработки снимка система выдаст диагноз с процентом точности и укажет участки, на которые необходимо обратить внимание. Искусственный интеллект осуществляет предварительную обработку и анализ снимков, а также оптимизирует процесс подготовки заключения.

​

​

Диагноз

Медицинский снимок