Information Technologies of Digital Adaptive Medicine

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article provides a comprehensive description of information technologies of digital adaptive medicine. The emphasis is on the applicability to the development of specialized automated complexes, software models and systems for studying the adaptive capabilities of a person to environmental conditions. Requirements for information technologies to enhance these capabilities are formulated. The features of information technologies are reflected in relation to the implementation of applied systemic studies of life support, preservation of professional health and prolongation of human longevity.
Six basic concepts of adaptive medicine with an emphasis on the features of the mathematical support for information processing are characterized, priorities for improving information technologies used in these concepts are determined.
The information technologies used in the tasks of ensuring the professional performance of a person with an emphasis on the need to use adequate methods for diagnosing the state of a person at all stages of professional activity and the need to develop technologies for digital twins that adequately simulate the adaptation processes and reactions of the body in real conditions are considered.
The characteristics of information technologies for personalized monitoring of health risks are given, which make it possible to objectify the effects of physical factors of the conditions of activity and to implement individual and collective informing of personnel about environmental hazards.
The urgent need to standardize information processing methods in the development of information technologies for digital adaptive medicine in the interests of ensuring physiological adequacy and mathematical correctness of approaches to obtaining and processing information about a person's state is shown.
It is concluded that the priorities for improving information technologies of digital adaptive medicine are associated with the implementation of the achievements of the fourth industrial revolution, including the concept of sociocyberphysical systems.

About the authors

A. V Bogomolov

SPC RAS

Email: a.v.bogomolov@gmail.com
14-th Line V.O. 39

References

  1. Заболотная Н.В., Гатилова И.Н., Заболотный А.Т. Цифровизация здравоохранения: достижения и перспективы развития // Экономика. Информатика. 2020. Т. 47. № 2. С. 380-389.
  2. Зарубина Т.В. Актуальные вопросы внедрения информационных технологий в здравоохранении // Вестник Росздравнадзора. 2018. № 3. С. 20-25.
  3. Карпов О.Э., Субботин С.А., Шишканов Д.В., Замятин М.Н. Цифровое здравоохранение: необходимость и предпосылки // Врач и информационные технологии. 2017. № 3. С. 6-22.
  4. Гусев А.В., Плисс М.А., Левин М.Б., Новицкий Р.Э. Тренды и прогнозы развития медицинских информационных систем в России // Врач и информационные технологии. 2019. № 2. С. 38-49.
  5. Mathews S.C., McShea M.J., Hanley C.L., Ravitz A., Labrique A.B., Cohen A.B. Digital health: a path to validation // Digital Medicine. 2019. No. 2. P. 38. doi: 10.1038/s41746-019-0111-3.
  6. Meldo A., Utkin L., Kovalev M., Kasimov E. The natural language explanation algorithms for the lung cancer computer-aided diagnosis system // Artificial Intelligence in Medicine. 2020. Vol. 108. Pp. 101952. doi: 10.1016/j.artmed.2020.101952
  7. Столяр В.П., Крайнюков П.Е., Калачёв О.В. Цифровая трансформация здравоохранения и ведомственной медицины. М.: Планета, 2020. 200 с.
  8. Nazarenko G.I., Kleimenova E.B., Yashina L.P., Payushchik S.A., Konstantinova M.V., Mokin M.V., Otdelenov V.A., Molodchenkov A.I., Sychev D.A. Development of the ontology of patient management technological records for modeling of clinical workflows in a general hospital // Scientific and Technical Information Processing. 2015. Vol. 42. No. 6. Pp. 455-462.
  9. Atreja A., Francis S., Kurra S., Kabra R. Digital Medicine and Evolution of Remote Patient Monitoring in Cardiac Electrophysiology: A State-of-the-Art Perspective // Current Treatment Options in Cardiovascular Medicine. 2019. Vol. 21. No. 12. P. 92. doi: 10.1007/s11936-019-0787-3.
  10. Győrffy Z., Radó N., Mesko B. Digitally engaged physicians about the digital health transition // PLoS One. 2020. Vol. 15. No. 9, e0238658. doi: 10.1371/journal.pone.0238658.
  11. Kvedar J.C. Evidence for the effectiveness of digital health // Digital Medicine. 2020. No. 3. P. 34. doi: 10.1038/s41746-020-0231-9.
  12. Стефанова Н.А., Андронова И.В. Проблемы цифровизации сферы здравоохранения: российский и зарубежный опыт // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2018. Т. 9. № 3. С. 31-35.
  13. Mentsiev A.U., Yunaeva S.M. Advantages and disadvantages of digital technology in healthcare system // Medical Institute Bulletin. 2019. Vol. 16. No. 2. Pp. 122-124.
  14. Orlov O.I., Perevedentsev O.V., Mamonova E.Y., Levanov V.M. An integrated automated method for analyzing occupational health and medical provision under the extreme conditions of industrial activity // Human Physiology. 2018. Vol. 44. No. 7. Pp. 819-823.
  15. Engelhard M.M., Oliver J.A., McClernon F.J. Digital envirotyping: quantifying environmental determinants of health and behavior // Digital Medicine. 2020. Vol. 12. No. 3. P. 36. doi: 10.1038/s41746-020-0245-3.
  16. Labrique A., Agarwal S., Tamrat T., Mehl G. WHO Digital Health Guidelines: a milestone for global health // Digital Medicine. 2020. No. 3. P. 120. doi: 10.1038/s41746-020-00330-2.
  17. Смагулов С.М., Смагулова В.К. Новейшие технологические тренды в медицине // Инновации и инвестиции. 2019. № 3. С. 289-290.
  18. Аллабергенов Р.Д., Махмуджанов С.У. Интернет вещей в медицине: цифровые больницы // Интернаука. 2019. Т. 11. № 93. С. 6-7.
  19. Sandle T., Chesca A., Abdulina G. Digital advances in modern pathology // Bulletin of the Karaganda university. Biology. Medicine. Geography Series. 2018. Vol. 90. No. 2. Pp. 86-94.
  20. Zhuravlev Yu.I., Nazarenko G.I., Vinogradov A.P., Dokukin A.A., Katerinochkina N.N., Kleimenova E.B., Konstantinova M.V., Ryazanov V.V., Sen'ko O.V., Cherkashov A.M. Methods for discrete analysis of medical data on the basis of recognition theory and some of their applications // Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2016. Vol. 26. No. 3. Pp. 643-664.
  21. Howarth A., Quesada J., Silva J., Judycki S., Mills P.R. The impact of digital health interventions on health-related outcomes in the workplace: A systematic review // Digit Health. 2018. No. 4, 2055207618770861. doi: 10.1177/2055207618770861.
  22. Kobrinskii B.A., Grigoriev O.G., Molodchenkov A.I., Smirnov I.V., Blagosklonov N.A. Artificial intelligence technologies application for personal health management. IFAC-PapersOnLine // 19th IFAC Conference on Technology, Culture and International Stability, TECIS 2019. Pp. 70-74.
  23. Кобринский Б.А. Системы искусственного интеллекта в медицинской практике: состояние и перспективы // Вестник Росздравнадзора. 2020. № 3. С. 37-43.
  24. Истомина Т.В. Современное состояние и перспективы применения инфокоммуникационных технологий в российской медицине // Медицинская техника. 2021. № 1. С. 30-33.
  25. Гальцова О.М., Пронькин Н.Н. Современные информационные технологии для здравоохранения будущего // International Journal of Professional Science. 2020. № 1. С. 39-44.
  26. Сертакова О.В. Цифровые технологии Индустрии 4.0 в системе повышения качества медицинской помощи: телемедицина // Экономика и социум: современные модели развития. 2020. Т. 10. № 4. С. 367-380.
  27. Шепель Р.Н., Кутчер А.В., Ваховская Т.В., Драпкина О.М. История развития телемедицины в Российской Федерации // Неотложная кардиология и кардиоваскулярные риски. 2019. Т. 3. № 2. С. 765-771.
  28. Уткин Л.В., Мелдо А.А., Ковалев М.С., Касимов Э.М. Обзор методов объяснения и интерпретации принятия решений в интеллектуальных системах диагностики онкологических заболеваний // Искусственный интеллект и принятие решений. 2020. № 4. С. 55-65.
  29. Морозова Ю.А. Цифровая трансформация российского здравоохранения как фактор развития отрасли // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2020. № 2. С. 36-47.
  30. Баевский Р.М. Прогнозирование состояний на грани нормы и патологии. М.: Медицина, 1979. 298 с.
  31. Ushakov I.B., Chernikova A.G., Baevskiy R.M., Simakova T.G., Zipa O.M. Prenosological approach to attaining the objectives of aviation medical expert assessment // Human Physiology. 2016. Vol. 42. No. 7. Pp. 724-730.
  32. Баранов В.М., Баевский Р.М., Берсенева А.П., Михайлов В.М. Оценка адаптационных возможностей организма и задачи повышения эффективности здравоохранения // Экология человека. 2004. № 6. С. 25-29.
  33. Baevsky R.M., Baevsky A.R., Bersenev E.Y., Isaeva O.N., Pougachev V.I., Chernikova A.G. Development of space technologies and problems of "home medicine" // Cardiometry. 2015. No. 6. Pp. 30-40.
  34. Fogel A.L., Kvedar J.C. Artificial intelligence powers digital medicine // Digital Medicine. 2018. No. 1. P. 5. doi: 10.1038/s41746-017-0012-2.
  35. Монахов Д.Н., Прончев Г.Б. Политика цифровизации здравоохранения // Вопросы национальных и федеративных отношений. 2020. Т. 10. № 6 (63). С. 1582-1592.
  36. Судаков К.В., Кукес В.Г., Хоманов К.З., Жестовская А.С. Возможность восстановления функционального состояния адаптационных систем организма с применением методологии персонализированной медицины // Лекарственные препараты и рациональная фармакотерапия. 2013. № 2. С. 3-5.
  37. Труханов А.И., Скакун С.Г., Гречко А.В. Современная роль персонифицированной цифровой медицины в развитии медицинской реабилитации // Вестник восстановительной медицины. 2018. № 1 (83). С. 2-13.
  38. Ушаков И.Б., Богомолов А.В. Информатизация программ персонифицированной адаптационной медицины // Вестник Российской академии медицинских наук. 2014. Т. 69. № 5-6. С. 124-128.
  39. Пономаренко В.А., Разумов А.Н., Пискунов В.А. Здоровье здорового человека. М.: Медицина, 1997. 205 с.
  40. Разумов А.Н., Пономаренко В.А. Концепция «здоровье здорового человека»: интеграция медицины, психологии и религии // Психологический журнал. 2015. Т. 36. № 6. С. 88-93.
  41. Богомолов А.В., Гридин Л.А., Кукушкин Ю.А., Ушаков И.Б. Диагностика состояния человека: математические подходы. М.: Медицина, 2003. 464 с.
  42. Ушаков И.Б. Комбинированные воздействия в экологии человека и экстремальной медицине. М.: Издатцентр, 2013. 442 с.
  43. Прохоров Н.И., Донцов В.И., Крутько В.Н., Ходыкина Т.М. Биологический возраст как метод оценки уровня здоровья при наличии экологических рисков (обзор литературы) // Гигиена и санитария. 2019. Т. 98. № 7. С. 761-765.
  44. Dontsov V.I., Krut'ko V.N. Biological age as a method for systematic assessment of ontogenetic changes in the state of an organism // Russian Journal of Developmental Biology. 2015. Vol. 46. № 5. Pp. 246-253.
  45. Prilipko N.S., Turbinsky V.V., Bobrovnitsky I.P. Hygienic evaluation of personalized health risk for prevention of environmentally diseased diseases in the primary health care system: overview // Russian Journal of Rehabilitation Medicine. 2020. No.3. Pp. 5-35.
  46. Крутько В.Н., Донцов В.И., Митрохин О.В., Матвеев А.А., Ермакова Н.А., Потемкина Н.С. Искусственный интеллект для здоровьесбережения и развития личностного потенциала (обзор) // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2020. Т. 70. № 3. С. 86-100.
  47. Павлова Л.Л., Барбаков О.М. Качество жизни человека в регионе под влиянием процессов цифровизации: программы реализации, оценка // Известия высших учебных заведений. Социология. Экономика. Политика. 2021. № 2. С. 86-101.
  48. Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб: СПбГУ, 1996. 196 с.
  49. Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: аналитические сети. М.: URSS, 2021. 360 с.
  50. Иванова Г.Н., Окрепилов В.В., Окрепилова И.Г. Развитие теории управления качеством с целью устойчивого развития и повышения качества жизни // Качество и жизнь. 2016. № 1 (9). С. 3-9.
  51. Rakhmanin Yu.A., Bobrovnitsky I.P. Scientific and organizational-methodological bases of environmental medicine as the integrative direction of medical science and practical health care // Hygiene and sanitation. 2017. Vol. 96. No.10. Pp. 917-921.
  52. Pereginya O.V., Lutsenko T.M. Translation medicine, biomedicine and medical biotechnology: the transition to personalized medicine // Biotechnologia Acta. 2020. Vol. 13. No. 2. Pp. 5-11.
  53. Клеймёнова Е.Б., Назаренко Г.И., Яшина Л.П., Пающик С.А. Проблема трансляции знаний в здравоохранении: инструменты для ее решения в области безопасности пациентов // Вестник Российской академии медицинских наук. 2018. Т. 73. № 2. С. 105-114.
  54. Генкин А.А., Медведев В.И. Прогнозирование психофизиологических состояний. Л.: Наука, 1973. 78 с.
  55. Пятибрат А.О., Мельнов С.Б., Козлова А.С., Пятибрат Е.Д. Физиологическая оценка наследственной предрасположенности к экстремальным видам профессиональной деятельности // Медико-биологические проблемы жизнедеятельности. 2015. № 2 (14). С. 73-78.
  56. Трифонова О.П., Балашова Е.Е., Маслов Д.Л., Григорьев А.И., Лисица А.В., Пономаренко Е.А., Арчаков А.И. Метаболомный анализ крови для создания цифрового образа здорового человека // Биомедицинская химия. 2020. Т. 66. № 3. С. 216-223.
  57. Иванов И.В., Ушаков И.Б. Принципы экстраполяции экспериментальных данных с лабораторных животных на человека // Военно-медицинский журнал. 2019. № 12. С. 50-56.
  58. Ушаков И.Б., Богомолов А.В., Драган С.П., Солдатов С.К. Методологические основы персонифицированного гигиенического мониторинга // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2017. Т. 51. № 6. С. 53-56.
  59. Ронжин А.Л., Соколов Б.В., Джао В.Ю.Д., Миронова Е.Г., Стыскин М.М. Применение технологии радиочастотной идентификации для построения системы контроля оборота бортового оборудования // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2020. №. 1. С. 13-20.
  60. Ушаков И.Б., Богомолов А.В., Драган С.П., Солдатов С.К. Методологические основы персонифицированного акустического мониторинга // Безопасность труда в промышленности. 2020. № 10. C. 33-39. doi: 10.24000/0409-2961-2020-10-33-39
  61. Kuleshov S.V., Zaytseva A.A., Ronzhin A.L. The development of soft defined distributed infocommunication systems architecture based on the active data technology // Lecture Notes in Networks and Systems. 2020. Vol. 95. Pp. 257-265.
  62. Алёхин М.Д., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Методики анализа паттернов дыхания при бесконтактном мониторинге психофизиологических состояний операторов эргатических систем // Авиакосмическая и экологическая медицина. 2019. Т. 53. № 2. С. 99-101.
  63. Максимов И.Б., Столяр В.П., Богомолов А.В. Прикладная теория информационного обеспечения медико-биологических исследований. М.: Бином, 2013. 312 с.
  64. Ушаков И.Б., Богомолов А.В. Диагностика функциональных состояний человека в приоритетных исследованиях отечественных физиологических школ // Медико-биологические и социально-психологические проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях. 2021. № 3. С. 91-100. doi: 10.25016/2541-7487-2021-0-3-91-100
  65. Luzhnov P.V., Pika T.O., Shamaev D.M. Developing the structure of a hardware and software system for quantitative diagnosis of microhemodynamics // International Journal of Biomedicine. 2015. Vol. 5. No. 4. Pp. 228-230.
  66. Ильин Е.П. Психофизиология состояний человека. СПб: Питер, 2005. 412 с.
  67. Ушаков И.Б., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Психофизиологические механизмы формирования и развития функциональных состояний // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2014. Т. 100. № 10. С. 1130-1137.
  68. Sandercock G., Shelton C., Bromley P., Brodie D. Agreement between three commercially available instruments for measuring short-term heart rate variability // Physiological Measurement. 2004. Vol. 25. No. 5. Pp. 1115-1124.
  69. Kukushkin Y.A., Bogomolov A.V., Maistrov A.I. Rhythmocardiogram approximation methods for calculation of spectral parameters of cardiac rhythm variability // Biomedical Engineering. 2010. Vol. 44. No. 3. Pp. 92-103.
  70. Nunan D., Jakovljevic D., Donovan G. Levels of agreement for RR-intervals and short-term heart rate variability obtained from the Polar S810 and an alternative system // European Journal of Applied Physiology. 2008. Vol. 103. No. 5. Pp. 529-537.
  71. Lytaev S. Modeling and estimation of physiological, psychological and sensory indicators for working capacity // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021. Vol. 1201 AISC. Pp. 207-213. doi: 10.1007/978-3-030-51041-1_28
  72. Bogomolov A.V., Maistrov A.I. Theoretical-experimental analysis of convergence of heart rate variability spectral measures estimated via heart rate and heart period signals // Biomedical Engineering. 2009. Vol. 43. No. 2. Pp. 75-80.
  73. Воробьев К.П., Паламарчук Е.А. Результаты независимого тестирования трех программ вычисления показателей вариабельности сердечного ритма // Український медичний часопис. 2007. Т. 3. № 59. С. 45-51.
  74. Майстров А.И., Богомолов А.В., Алехин М.Д., Зарецкий А.П. Математическое моделирование ритмокардиографических сигналов для стандартизации методов их спектрального анализа // Труды Московского физико-технического института (национального исследовательского университета). 2015. Т. 7. № 3 (27). С. 116-130.
  75. Maystrov A.I., Alekhin M.D., Bogomolov A.V., Zaretskiy A.P. Mathematical modeling of rhytmocardiografic signals spectrum // Proceedings - The Second International Conference on Engineering and Telecommunication. En&T-2015. 2015. Pp. 85-86. doi: 10.1109/EnT.2015.27

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».