Выступление Михаила Левиева («АлгоМост») на International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA). ICBDA — конференция для предпринимателей и разработчиков о том, как эффективно решать бизнес-задачи с помощью анализа больших данных. http://icbda2015.org/

1. Платформа АлгоМост
Анализ данных как ключ к диагностике
сердечно-сосудистых заболеваний

2. О ПРОЕКТЕ
2
ЗАКАЗЧИК:
Компания «АнгиоСкан Электроникс» – ведет разработку и внедрение в практику
здравоохранения новых неинвазивных методов ранней диагностики и контроля
эффективности проводимой терапии социально значимых заболеваний
ПРОДУКТ:
Серия приборов «АнгиоСкан» («ангио» - сосуд, греч.), которые позволяют осуществлять
диагностику сосудов и сердечнососудистых заболеваний за несколько лет до появления
клинических симптомов.
Измеряет биологический возраст сосудов, степень жесткости артерий (по ней можно
диагностировать отложения холестерина, кальцинирование и др.), уровень стресса,
частота пульса, индекс сатурации

3. КАК РАБОТАЕТ ПРИБОР
Встроенный светодиод просвечивает палец руки, таким образом измеряется степень
поглощения света датчиком с противоположной стороны пальца
Полученный сигнал называется фотоплетизмограммой – его значения отражают
плотность кровяного потока, коррелирующую с давлением в кровеносной системе
человека
Сигнал состоит из повторяющихся фрагментов – пульсовых волн: одна пульсовая волна
соответствует изменению давления за промежуток между двумя ударами сердца
3

4. ЦЕЛЬ ПРОЕКТА
4
ПРОБЛЕМА:
Сигнал прибора был «зашумлен», что мешало «верной» интерпретации показаний:
например, сначала «возраст сосудов» пациента определялся как 20 лет, а через 2 минуты
– как 40 лет
ЦЕЛЬ, ПОСТАВЛЕННАЯ ПЕРЕД АЛГОМОСТОМ:
Получение стабильного сигнала: стабильный сигнал дает возможность делать «верные»
выводы о состоянии организма человека и проводить необходимую профилактику
сердечно-сосудистой системы человека

5. РЕШЕНИЕ
5
МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ:
Поиск стабильных точек в разных измерениях: что не менялось в показателях при измерении одного
и того же человека в разные моменты времени
 Первый этап: была сформирована и обработана база сигналов и исследован их контур. Испытуемые
соблюдали ряд требований – например, не пить кофе перед замером, не курить
Интересный факт: наличие на ногтях испытуемых женского пола стойкого покрытия давало на мониторе
пульсовую волну искаженного типа
 Второй этап: были разработаны алгоритмы, с помощью которых в каждом сигнале была выделена
характерная волна или набор волн
 Третий этап: была выполнена кластеризация – упорядочивание волн в несколько групп
Подход к анализу с использованием метода динамической трансформации времени

6. РЕЗУЛЬТАТЫ АНАЛИЗА
6
 Пульсовые волны могут сильно меняться даже в течение одного измерения - сама природа
человека делает этот сигнал нестабильным
 У 30% людей сигнал содержит пульсовую волну одного типа, и ее усреднение покажет реальные
параметры
 У 70% людей сигнал содержит пульсовые волны нескольких типов, и их усреднение в целях
получения одной пульсовой волны некорректно для вычисления показателей сердечно-сосудистой
системы
 Анализ динамики показателей становится важнее анализа статичных данных
Визуализация сигнала у людей с одним типом волн Визуализация сигнала у людей с различными типами волн

7. +7 495 792 9951
www. algomost.com
info@algomost.com
г. Москва, Саввинская наб., 15
7
Поинтересуйтесь, какие данные накапливает ваша компания?
Ваш первый шаг на АлгоМост
Хотите узнать, сколько прибыли можно извлечь из них?