Problem: Ograniczenia binarnej medycyny

Życie ze stomią to codzienne wyzwanie, z którym zmagają się miliony ludzi na całym świecie. Największym, paraliżującym strachem pacjentów jest niespodziewany przeciek treści jelitowej z worka stomijnego.

Firma Coloplast, globalny lider sprzętu medycznego, stworzyła rewolucyjne urządzenie Coloplast Heylo – fizyczny czujnik umieszczany pod płytką stomijną, który komunikuje się ze smartfonem. To potężny krok naprzód, jednak oprogramowanie obsługujące ten wspaniały hardware napotkało na pewien technologiczny sufit.

Dlaczego podejście „Sucho/Mokro” to za mało?

Obecne oprogramowanie czujników stomijnych działa w sposób zero-jedynkowy (binarny). System monitoruje wilgoć i uruchamia alarm dopiero wtedy, gdy wykryje fizyczny przeciek. Z punktu widzenia pacjenta jest to informacja spóźniona. Gdy aplikacja krzyczy „wykryto wyciek”, uszkodzenia skóry już się rozpoczynają, a pacjent znajduje się w sytuacji wysoce stresowej.

Dodatkowo, czujniki te generują w każdej sekundzie tysiące punktów danych – mikroskopijne wahania rezystancji, temperatury czy przewodnictwa. W klasycznym, binarnym modelu te dane są traktowane jako niepotrzebny „szum” i po prostu odrzucane. Dla inżynierów danych z Northhaven Analytics ten „szum” to najcenniejsze źródło informacji.

Rozwiązanie: Wprowadzenie „The Intelligence Layer”

Naszym celem nie było tworzenie nowego plastiku, lutowanie kabli czy projektowanie własnego czujnika. Sprzęt Coloplastu jest doskonały. Naszym celem było stworzenie jego wirtualnego „mózgu”. Zbudowaliśmy rozwiązanie klasy SaMD (Software as a Medical Device), które łączy się z istniejącymi czujnikami Heylo, całkowicie zmieniając to, w jaki sposób interpretowane są dane.

Z Wall Street do MedTechu: Silnik „Scenario Engine”

W Northhaven Analytics wywodzimy się z zaawansowanego sektora finansowego. Nasz autorski silnik AI, „Scenario Engine”, został pierwotnie zaprojektowany do analizowania milionów transakcji bankowych w czasie rzeczywistym, by wykrywać mikro-anomalie zwiastujące oszustwa (fraud detection).

Zadaliśmy sobie pytanie: Co, jeśli potraktujemy nagły stan zapalny skóry albo początek przecieku medycznego dokładnie tak samo, jak oszustwo finansowe? Przenieśliśmy naszą technologię detekcji anomalii do medycyny. Nasz algorytm uczy się idealnego „sygnału prądu” pochodzącego od zdrowego pacjenta. Każde, nawet najmniejsze odchylenie od normy, niewyczuwalne jeszcze przez człowieka, jest przez nas wychwytywane.

Dane syntetyczne i Cyfrowe Bliźniaki

Jednym z największych wyzwań w medycynie jest trenowanie sztucznej inteligencji. Zazwyczaj wymaga to lat badań klinicznych i terabajtów danych od żywych pacjentów.

Aby drastycznie przyspieszyć ten proces, wykorzystaliśmy koncepcję Digital Twins (Cyfrowych Bliźniaków). Stworzyliśmy wirtualne środowisko pod płytką stomijną, symulując miliony wariantów potu, stężenia bakterii, wahań temperatury i zmian pH. Nasze sieci neuronowe trenowały na tych danych syntetycznych, ucząc się rozpoznawać wzorce awarii na długo przed podłączeniem systemu do pierwszego fizycznego pacjenta.

Trzy filary nowego doświadczenia pacjenta

Nasza warstwa inteligencji przetwarza surowe, skomplikowane dane sensoryczne na trzy proste, przynoszące ulgę funkcjonalności w aplikacji pacjenta.

1. Predykcyjny Timer Awarii (Predictive Failure Timer)

Zamiast straszyć pacjenta alarmem o trwającym wycieku, nasz algorytm przewiduje przyszłość. Analizując szeregi czasowe (Time-Series Analysis za pomocą sieci LSTM), wyliczamy „prędkość” nasycania się materiału pod płytką stomijną.

Dzięki temu aplikacja może wyświetlić uspokajający, dokładny komunikat: „Jesteś bezpieczny. Szacowany czas do wycieku: 45 minut.” Pacjent odzyskuje pełną kontrolę nad swoim harmonogramem.

2. Indeks Zdrowia Skóry (Skin Health Index)

Zmiany pH i rozwój kolonii bakteryjnych wpływają na mikro-przewodnictwo potu na skórze. Nasz system wychwytuje te odchylenia przed wystąpieniem fizycznego bólu i podrażnienia.

Aby nie przytłaczać pacjenta medycznym żargonem i milionami wektorów, skondensowaliśmy te dane w jeden prosty wynik od 0 do 100. Dopóki pacjent widzi wysoki, zielony wynik na swoim ekranie – wie, że jest w pełni zdrowy.

3. Moduł Korelacji Stylu Życia (Lifestyle Correlation)

Medycyna nie działa w próżni. To, co jemy i jak się poruszamy, ma gigantyczny wpływ na żywotność sprzętu medycznego.

Zintegrowaliśmy nasz system natywnie z Apple HealthKit oraz Google Fit. Algorytm koreluje tętno pacjenta, spalone kalorie i spożyte posiłki z danymi o degradacji sprzętu stomijnego z Coloplast Heylo. Aplikacja potrafi wygenerować precyzyjny wniosek: „Zauważyliśmy, że intensywny bieg przy temperaturze powyżej 25°C przyspiesza zużycie twojej płytki o 40%.”

Edge AI: Prywatność i niezawodność na pierwszym miejscu

Systemy wspierające życie i zdrowie nie mogą polegać na sile zasięgu sieci komórkowej. Wymaganie od pacjenta, by miał idealny zasięg LTE podczas wędrówki w górach czy w trakcie lotu samolotem, to błąd projektowy.

Dlatego wdrożyliśmy architekturę Offline-First. Skompresowaliśmy nasze potężne modele uczenia maszynowego (TinyML) tak, aby mogły działać lokalnie, bezpośrednio na procesorze w smartfonie pacjenta (Edge Computing).

Dzięki temu nie ma żadnych opóźnień (Zero Cloud Lag), a najbardziej wrażliwe, fizjologiczne dane pacjenta nigdy nie opuszczają jego urządzenia bez wyraźnej zgody. Zapewnia to absolutne bezpieczeństwo i prywatność.

Podsumowanie: Przyszłość sprzętu medycznego to oprogramowanie

Projekt „The Intelligence Layer” dla sprzętu Coloplast Heylo udowadnia, że innowacja w medycynie nie zawsze musi oznaczać tworzenia nowych maszyn. Czasami wystarczy spojrzeć na te same dane przez „mądrzejsze soczewki”.

Zastosowanie zaawansowanych algorytmów analitycznych z sektora FinTech do odczytów sensorycznych ciała pozwala nam przejść z medycyny reaktywnej na medycynę w 100% predykcyjną. Jako Northhaven Analytics wierzymy, że oprogramowanie jest ostatecznym lekiem na strach i niepewność pacjentów.