Платформа для удалённого контроля состояния пациентов сочетает носимые устройства, сенсоры, мобильные приложения и серверную AI-инфраструктуру. Система обеспечивает круглосуточный сбор и анализ медицинских данных (пульс, давление, глюкоза, активность и др.), выявляет отклонения и прогнозирует риски осложнений, позволяя врачам оперативно реагировать и персонализировать лечение.
Решение подходит для больниц, RPM-провайдеров и сетей клиник, обрабатывающих данные от тысяч пациентов в режиме 24/7. Интеграция с существующей ИТ-инфраструктурой занимает 3–6 недель.
AI-мониторинг пациентов (Remote Patient Monitoring, RPM) — это переход от реактивного к проактивному здравоохранению.
| Категория | ПО / Платформа | Функционал |
|---|---|---|
| RPM-платформы | Biofourmis, HealthSnap, Masimo SafetyNet, CCN Health | Сбор и анализ данных, интеграция с EHR, FDA-cleared алгоритмы |
| Аналитика и AI | MATLAB, TensorFlow, PyTorch, AWS SageMaker | Обработка сигналов, обучение и инференс моделей, DevOps |
| NLP и чат-боты | Amazon Comprehend Medical, Google Healthcare NLP | Анализ жалоб, автоматизация коммуникаций |
| Интеграция | HL7/FHIR API, DICOM, Docker/Kubernetes | Связь с EHR, масштабирование, контейнеризация |
| Dashboards и отчёты | Power BI, Tableau, встроенные RPM-дашборды | Визуализация трендов, алерты, отчётность |
| Компонент | Рекомендация / Пример модели | Обоснование |
|---|---|---|
| Серверы | Dell PowerEdge XE9680, Supermicro SYS-420GP-TNAR+ | Поддержка 4–8 GPU, PCIe Gen5, масштабируемость |
| CPU | 2 × Intel Xeon Scalable или AMD EPYC (32–64 ядер) | Высокая параллельная обработка, интеграция с облаком |
| GPU | 2–4 × NVIDIA H100 80GB или RTX A6000 | Ускорение инференса, анализ временных рядов и изображений |
| RAM | 256–512 ГБ DDR5 ECC | Для потоковой обработки и хранения истории |
| Хранилище | 4 × NVMe SSD 7.68–16 ТБ (RAID 10) | Высокий IOPS, хранение сигналов и изображений |
| Сеть | 2 × 100GbE (Mellanox ConnectX-7) | Быстрая интеграция с облаком и EHR |
| Охлаждение | Жидкостное или гибридное | Для высокой плотности GPU |
1. Сбор данных. Носимые устройства, сенсоры, мобильные приложения передают данные через BLE/Wi-Fi/сотовую сеть на сервер или облако.
2. Передача и интеграция. Данные поступают на edge-устройства или напрямую в облако, где проходят анонимизацию и валидацию.
3. AI-обработка. ML/AI-модели анализируют временные ряды, выявляют аномалии, прогнозируют риски, формируют алерты для врачей и пациентов. NLP обрабатывает текстовые и голосовые сообщения. Компьютерное зрение анализирует фото/видео (например, динамика ран).
4. Визуализация и оповещение. Dashboards для врачей, автоматические уведомления, интеграция с EHR/EMR. Explainable AI: формирование прозрачных объяснений для врача и пациента.
5. Обратная связь. Врач может корректировать план лечения, пациент получает рекомендации и напоминания.
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Серверы | Supermicro GPU A+ Server AS-5126GS-TNRT | 2 |
| CPU | AMD EPYC 9654 | 4 |
| GPU | NVIDIA H100 80GB | 8 |
| RAM | 512 ГБ DDR5 | 1 ТБ |
| SSD | NVMe 7.68 ТБ (Kioxia CD8-V) | 8 |
| Сеть | Mellanox ConnectX-6 100GbE | 4 порта |
| ПО | Biofourmis, MATLAB, TensorFlow, Docker, Power BI, HL7/FHIR API |