×

Предиктивная аналитика здоровья сотрудников. Носимые устройства (wearables) для СИЗ «Умная одежда»

Май 2020 года

Аналитический Отчет (полная версия)

Запросить стоимость полной версии исследования: news@json.tv

Аналитический Отчет (полная версия)

Предиктивная аналитика здоровья сотрудников. Носимые устройства (wearables) для СИЗ «Умная одежда»
Предиктивная аналитика здоровья сотрудников. Носимые устройства (wearables) для СИЗ «Умная одежда»
Май 2020

Предиктивная аналитика здоровья сотрудников. Носимые устройства (wearables) для СИЗ «Умная одежда»

Май 2020 года

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы скачать PDF-версию Информационного бюллетеня

Скачать

+7 926 561 09 80; news@json.tv

Пишите, звоните, если есть вопросы

Основная цель нового исследования Json & Partners Consulting – анализ мирового рынка алгоритмов (моделей), на основе которых можно строить предиктивную аналитику по состоянию здоровья сотрудников опасных производств в горнодобывающей, нефтехимической и др. отраслях. Анализ таких алгоритмов позволил выделить ключевые для мониторинга параметры состояния человека (Vital Signs). Параллельно был также проведен анализ рынка носимых датчиков по сбору информации о состоянии человека и окружающей среды. Как результат, - разработаны рекомендации по созданию на основе лучших образцов комплексных перспективных средств индивидуальной защиты (СИЗ или PPE) класса «Умная одежда».

 

В мире существует уже достаточно большое число алгоритмов оценки состояния персонала в различных отраслях с учетом их специфики, которые могут быть положены в предиктивные аналитические системы. Кроме того, имеются разнообразные модели машинного обучения, созданные для решения специфических медицинских задач и прогнозирования состояния человека. Как правило, в этом случае речь идет о пост-госпитальной реабилитации или наблюдении людей с хроническими заболеваниями. Проводятся также различные исследования, в т.ч. и в России, с использованием моделей машинного обучения для прогнозирования состояния определенных групп населения, и еще не дошедшие до стадии коммерческой реализации. 

 

В целом, для такой сложной биологической системы как человек, классификация его состояния требует использования комплекса показателей, значимых для диагностики. Эти показатели характеризуют функционирование различных систем организма – прежде всего, сердечно-сосудистой, а также дыхательной, нервной, опорно-двигательной и др. Организм при воздействии на какую-либо его систему для обеспечения гомеостазиса (динамического постоянства внутренней среды и основных физиологических функций) вносит изменения в функционирование других систем организма.

 

Научные исследования показывают, что для мониторинга всех жизненно-важных показателей человека (ЧСС/пульс, давление, частота дыхания, температура, уровень кислорода в крови) достаточно четырех типов датчиков, которые снимая и с помощью известных алгоритмов сопоставляя сигналы, могут выдавать все необходимые данные. На основе их показателей можно создать мультисенсорную «умную одежду», способную закрыть потребность в мониторинге большинства необходимых параметров для сотрудников: ЭКГ/ECG, ФПГ (фотоплетизмограмма, PPG), Электродермальная активность кожи (GSR) и датчик температуры.

 

Датчики PPG и температуры де-факто стали стандартом для большинства коммерческих фитнес-устройств, реже встречаются датчики GSR (стресс/эмоции). Именно сравнительно простые оптические датчики PPG, с использованием различных алгоритмов обработки, позволяют получать как ЧСС, так и артериальное давление, частоту дыхания, насыщенность крови кислородом (SpO2), а также вариабельность сердечного ритма. В комплекте с датчиками движения (акселерометр, гироскоп, GPS) это позволяет с приемлемой погрешностью использовать простые массовые устройства для решения очень большого круга задач. 

 

 

 

[1] Majumder et al. Wearable Sensors for Remote Health Monitoring. Sensors 2017, 17, 130; doi:10.3390/s17010130. Access: https://www.mdpi.com/1424-8220/17/1/130

 

Что же касается удаленного снятия ЭКГ, самого «глубокого» показателя, а самое важное, - более точного и максимально приближенного к эталонным стационарным амбулаторным решениям, на основе которого можно делать далеко идущие выводы (ЧСС, давление, дыхание, вариабельность сердечного ритма или уровень кислорода в крови, а также потенциальная диагностика практически всех заболеваний), то пока эта сфера остается уделом узкоотраслевых решений. Как правило, для снятия ЭКГ используются датчики на пластыре, которые крепятся в области грудной клетки для постоянного ношения в течение 1-7 дней. Либо такие решения представлены столь же узкоспециализированными футболками из проводящего текстиля. Плюс последнего форм-фактора в удобстве ношения и том, что футболка позволяет разместить большее количество датчиков (помимо отведений ЭКГ, это температура, дыхание и т.д.), а также нательное устройство, совмещающее функцию аккумулятора и агрегатора получаемых данных/коммуникатора. Футболка также является предпочтительным вариантом для создания комплексного СИЗ, когда на базе нее агрегируются все физиологические параметры, а поверх - надевается защитный комбинезон (и/или каска), на которых крепятся датчики анализа окружающей среды.

 

На основе открытых научных статей медицинской тематики, по разным оценкам, существует уже более 100 различных алгоритмов оценки, интерпретации, сопоставления различных физиологических показателей и построения на их основе прогнозных моделей. Большинство из них в той или иной степени учитывают показатели сердечно-сосудистой системы как интегрального среза состояния человека.

 

Говоря о выборе типа алгоритма для оценки общефизиологического состояния человека, можно остановиться на двух, основанных на прямом анализе ЭКГ и опосредованном снятии показаний через PPG. Оба варианта позволяют снимать и определять базовые показатели, но ЭКГ точнее (и дороже), приближаясь к профессиональным амбулаторным аналогам, в то время как PPG проще и дешевле (больше погрешность). Оба способа имеют сильные и слабые стороны, но алгоритмы на их основе позволяют снимать вариабельность сердечного ритма (HRV) – необходимый инструмент для измерения стресса, общей физиологической нагрузки, усталости, который служит для предотвращения перенапряжения и возможных несчастных случаев на производстве. Касательно монотонных профессий (водители, операторы АСУ и т.д.), стоит обратить внимание на анализ данных с датчиков GSR (электродермального сопротивления) и его комбинации.

 

Что касается анализа параметров окружающей среды, то на рынке уже существуют портативные и носимые устройства, но предназначены они, как правило, для массового рынка с соответствующими задачами (качество воздуха, содержание мелкодисперсных частиц, черного углерода, уровень радиации). Уровень шума и внешней освещенности, а также давления – становятся все более распространенным и стандартным функционалом у многих носимых коммерческих устройств ведущих производителей. Однако, что касается решения узкоотраслевых задач (мониторинг горючих газов, предупреждение о высоком напряжении), то пока на рынке представлены лишь специализированные монофункциональные устройства. Интеграция их возможностей, в т.ч. и в части мониторинга физиологических параметров человека – задача ближайшего будущего. 

 

Что касается возможностей и воспроизводимости таких технологий в России, то задача комплексирования датчиков снятия физиологических параметров человека и датчиков анализа окружающей среды (как общих, так и специализированных) находится на той же стадии решения, что и во всем мире – готовых комплексных и коммерчески доступных решений пока нет, исследования и разработки продолжаются, часть технологий пилотируется. 

 

Кроме того, существует по меньшей мере два решения, на основе которых в перспективе можно создать «умную» одежду/СИЗ для применения в горнодобывающей и нефтегазовой отраслей – это работы компании IQ-Beat по дополнению футболки с ЭКГ внешним комбинезоном с размещением в нем датчиков анализа окружающей среды (газоанализаторы, температура). И решение на базе системы радиосвязи с функцией мониторинга производственных условий «Гудвин-Нева», которую возможно дополнять внешними устройствами, как газоанализаторами/дозиметрам/датчиками высокого напряжения, так и датчиками ЭКГ/фитнес-браслетами. Еще одним возможным вариантом создания полноценного СИЗ является расширение функционала «Биотелеметрии» - отраслевого решения интегратора ITPS для нефтегазового сектора на базе браслета российской разработки HealBe GoBe2 (дополнение ЭКГ и датчиков анализа внешней среды). Альтернативным вариантом для IQ-Beat может стать также диагностическая система «Скринфакс» компании «Медскрин» для диагностики более 40 заболеваний по ЭКГ (4 отведения) – пока в коммерческой эксплуатации находится лишь стационарная версия, но компания работает над более компактным решением, подходящим уже для носимых устройств (2020 г.).

 

Задача комплексирования датчиков анализа физиологии человека и окружающей среды с созданием на их основе комплексного коммерчески доступного решения СИЗ в мире еще не решена. Как и в России – уже отработаны и доступны отдельные элементы промышленного класса (газоанализаторы, футболки с ЭКГ, датчики напряжения, умные браслеты и т.д.), ведутся первые опыты и пилотные проекты по их интеграции.

 

 

Устройства, считывающие ЭКГ напрямую или оснащенные более простыми PPG-датчиками по состоянию сердечно-сосудистой системы могут с большой долей вероятности определять общефизиологическое состояние сотрудника. Сопоставление этих данных с температурой, частотой дыхания и потоотделением, а также анализом движений лишь увеличивает корреляцию, зачастую не требуя сопоставления с данными окружающей среды чтобы понять, что ЧП уже произошло. В этом случае остается лишь максимально быстро информировать других сотрудников и оказать помощь пострадавшим. В этом плане использование дополнительных специализированных носимых устройства и датчиков (что предполагается перспективным СИЗ), к примеру, по регистрации высокого напряжения или различных газоанализаторов, направлено, прежде всего, на своевременное оповещение человека до захода в «красную» зону, предотвращение ЧП и избежание производственных травм. 

 

Для мониторинга базовых физиологических параметров человека целесообразно выделить четыре ключевых типа датчиков, на основе показаний которых можно вычислить все остальное. Это датчик ЭКГ, ФПГ (PPG), датчик электродермальной активности кожи (GSR) и датчик температуры. Также для СИЗ «умной одежды» необходимы датчики движения, гироскопы, акселерометр и дополнительные датчики анализа состояния окружающей среды, обусловленные спецификой той или иной отрасли (для горнодобывающей и нефтегазовой – это температура и газоанализаторы).

 

_________________________ 

 

Информационный бюллетень подготовлен компанией J'son & Partners Consulting. Мы прилагаем все усилия, чтобы предоставлять фактические и прогнозные данные, полностью отражающие ситуацию и имеющиеся в распоряжении на момент выхода материала. J'son & Partners Consulting оставляет за собой право пересматривать данные после публикации отдельными игроками новой официальной информации.

  

 

Детальные результаты исследования представлены в полной версии отчета: 

 

Мониторинг и предиктивная аналитика состояния здоровья сотрудников. Носимые датчики и устройства (wearables) для создания СИЗ «Умная одежда»

 

Содержание

1.        АЛГОРИТМЫ, ПРЕДИКТИВНЫЕ МОДЕЛИ И КРИТИЧНЫЕ ПАРАМЕТРЫ ДЛЯ МОНИТОРИНГА

1.1.      ИССЛЕДОВАНИЕ РЫНКА АЛГОРИТМОВ (МОДЕЛЕЙ), НА ОСНОВЕ КОТОРЫХ МОЖНО СТРОИТЬ ПРЕДИКТИВНУЮ АНАЛИТИКУ ПО СОСТОЯНИЮ ЗДОРОВЬЯ СОТРУДНИКА.        

1.1.1.   Исследование доступных алгоритмов (моделей) для мониторинга и превентивного контроля физиологических параметров          

1.1.2.   Алгоритм обработки/анализа биомедицинских сигналов при удаленном мониторинге          

1.1.3.   Выбор оптимальной задачи для wearable-систем при решении вопросов предиктивной аналитики состояния здоровья человека  

1.1.4.   Специфические модели оценки здоровья сотрудников, параметры которых могут быть заложены в предиктивные модели           

1.1.5.   Коммерчески доступные модели машинного обучения, созданные для решения специализированных медицинских задач (мониторинг и прогнозирование)       

1.1.6.   Научные исследования и примеры других моделей и алгоритмов, на основе которых строятся предиктивные медицинские решения        

1.2.      ОСНОВНЫЕ ПАРАМЕТРЫ ДЛЯ МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ ЗДОРОВЬЯ ЧЕЛОВЕКА ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ НОСИМЫХ УСТРОЙСТВ (VITAL SIGN MONITORING).

2.        РЫНОК НОСИМЫХ ДАТЧИКОВ ПО СБОРУ ИНФОРМАЦИИ О СОСТОЯНИИ ЧЕЛОВЕКА          

2.1.      ОБЗОР РЫНКА НОСИМЫХ ДАТЧИКОВ/УСТРОЙСТВ ПО СБОРУ ИНФОРМАЦИИ О СОСТОЯНИИ ЧЕЛОВЕКА

2.1.1.   Измерение показаний сердца (ЭКГ)    

2.1.2.   ФПГ/PPG (SpO2)          

2.1.3.   GSR      

2.1.4.   Температура    

2.2.      РАНЖИРОВАНИЕ ДАТЧИКОВ, В СООТВЕТСТВИИ СО СЛЕДУЮЩИМИ КРИТЕРИЯМИ    

2.2.1.   Точность измерений (в сравнении со стационарными приборами измерений)           

2.2.2.   Применяемая технология (воспроизводимость в РФ) и стоимость

2.2.3.   Интегральный показатель применимости (точность предиктивной аналитики, построенной на данных, собранных с носимых датчиков)   

3.        НОСИМЫЕ ДАТЧИКИ АНАЛИЗА ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ           

3.1.      ОБЗОР РЫНКА НОСИМЫХ ДАТЧИКОВ АНАЛИЗА ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ         

3.2.      СОПОСТАВИМЫЕ УГРОЗЫ, ПОТЕНЦИАЛЬНО ДЕТЕКТИРУЕМЫЕ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ДАТЧИКОВ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ      

3.2.1.   Определение наличия взрывоопасной концентрации газов на месте нахождения человека

3.2.2.   Определение наличия сероводорода (H2S)    

3.2.3.   Определение электрического напряжения радом с местом нахождения человека    

4.        ВЫВОДЫ       

 

Список рисунков

Рис. 1. Матрица основных процессов интеллектуального анализа данных с носимых устройств       

Рис. 2. Схема организации процесса предиктивного моделирования

Рис. 3. Браслет для измерения электропроводности кожи     

Рис. 4. Устройство для отслеживания положения головы и глаз водителя    

Рис. 5. Принцип работы системы SleepAlert    

Рис. 6. Ключевая формула пиков поглощения света из патента «Брейн Бит» по неинвазивной спектральной глюкометрии и общий вид прибора

Рис. 8. Патенты на алгоритмы оценки состояния человека на базе браслета HealBe GoBe2  

Рис. 9. Архитектура решения SafeOperator, в состав которого входит SafeLife          

Рис. 10. Ключевая особенность IQ-Beat – в удобном считывании ЭКГ и других параметров человека вшитыми в ткань датчиками

Рис. 11. Система радиосвязи с функциями мониторинга персонала, охраны труда и эко-мониторинга «Гудвин-Нева»        

Рис. 12. Список диагностируемых заболеваний по ЭКГ компаний «Медскрин»          

Рис. 13. Планы по развитию диагностической системы «Скринфакс» из стационарной версии в форм-фактор носимого устройства          

Рис. 14. Параметры, которые Welltory анализирует на основе мониторинга VHR       

Рис. 15. Пример отчетов в приложении Welltory по итогам анализа VHR       

Рис. 16. Скриншот экрана из кабинета пользователя системы IBM Watson Analytics (определение шкал), которая использовалась проектом APP911        

Рис. 17. Носимые устройства партнеров Garmin (трекер), Guardhat (умная каска), Mitsufuji (майка с набором датчиков), в рамках интеграционного решения на базе IBM Maximo Worker Insights

Рис. 18. Общий принцип работы Samsung S-Patch Cardio       

Рис. 19. Набор датчиков и возможности смены показателей умной одежды Astroskin           

Рис. 20. Скриншот одного из модулей платформы анализа медицинских данных VivoSense  

Рис. 21. Zio XT и отчет о состоянии пациента по итогам ношения      

Рис. 22. Обученная сверточная нейронная сеть правильно определяет предсердную фибрилляцию (ФП) от других ритмов (не ФП) на основе ППГ, «снятых» с запястья    

Рис. 23. Обобщенная архитектура носимых систем для контроля состояния человека          

Рис. 24. Возможности извлечения ключевых жизненно-важных параметров человека четырьмя типами сенсоров (ECG, PPG, GSR, температура)  

Рис. 25. Возможности PPG-модуля Valencell для синтеза и мониторинга различных физиологических параметров

Рис. 26. Соответствие некоторых футболок для снятия ЭКГ международным стандартам (сертификаты медицинских приборов)   

Рис. 27. Состав решения Safety++, совместного проекта MIT & ENI (газоанализаторы, датчики съема базовых медицинских показателей, спец. обувь и датчики на карабине для монтажных работ).

Рис. 28. Распространенность типов датчиков для определения различных газов      

 

Список таблиц

Табл. 1. Системы оценки здоровья и предиктивной аналитики, доступные на рынке            

Табл. 2. Интегральная таблица по наиболее универсальным носимым устройствам с датчиками, позволяющими помимо ЭКГ снимать и другие жизненно важные физиологические параметры (PPG, GSR, температуру). Наличие сертификатов       

Табл. 3. Параметры газоанализаторов, модулей и датчиков  

Табл. 4. Параметры газоанализаторов, модулей и датчиков по сероводороду (H2S)

Табл. 5. Параметры устройств и датчиков для измерения электрического напряжения        

Табл. 6. Носимые устройства и датчики, рассмотренные в отчете, и сопоставимые угрозы в нефтегазовой отрасли, которые они могут предотвратить   

Читать все отчеты в рубрике Интернет вещей, IoT, M2M, цифровизация: Индустрия 4.0, промышленность, сельское хозяйство, энергетика, транспорт