“Өвдөг их өвдөж байна.”
Ахмад өвчтөн үзлэгийн өрөөнд ингэж гомдоллосон ч өвдөлт нь хэр зэрэг хүчтэй байгаа, алхах эсвэл шатаар өгсөх үед хэр хэмжээний зовиуртай байгааг нэг дороос нь тодорхойлох амаргүй. Рентген зураг эсвэл соронзон резонансын дүрслэл (MRI)-д харагдсан үе мөчний байдлаар л өвчтөн бодит амьдрал дээр мэдэрч буй өвдөлт, тавгүйрхлийг бүгдийг нь тайлбарлах ч хялбар биш.
Иймээс нүдэнд үл үзэгдэх ахмад настны архаг өвдөлтийг биеийн хөдөлгөөн, биосигнал, эмнэлгийн үзлэгийн мэдээлэл зэрэгт тулгуурлан илүү тодорхой тогтоож, хувь хүнд тохирсон нөхөн сэргээх·эмчилгээтэй уялдуулах технологи хөгжүүлэх ажил эхэлж байна.
Католик их сургуулийн Ёыйдо Сөнмо эмнэлэг 24-нд ортопедийн профессор Ким Жонхо ахмад настны архаг өвдөлтийн менежментийн технологи хөгжүүлэх “Солонгосын хэв маягийн ARPA-H” төсөлд оролцож байгаагаа мэдэгдэв.
Энэхүү судалгааг Чоннамын их сургуулийн эмнэлэг ахлагч байгууллагаар хэрэгжүүлж, Католик их сургуулийн Аж үйлдвэр–их сургуулийн хамтын ажиллагааны сан, дижитал эрүүл мэндийн компани AllthoCare, Гванжүгийн Шинжлэх ухаан, технологийн хүрээлэн (GIST), Солонгосын Электроникийн Технологийн Хүрээлэн (KETI), Syntekabio, Солонгосын Дижитал Эрүүл Мэндийн Тусламж Үйлчилгээ Дэмжих Сан, Кёнхи их сургуулийн Аж үйлдвэр–их сургуулийн хамтын ажиллагааны сан зэрэг нийт 8 байгууллага оролцоно. Судалгааны хугацаа 4 жил 6 сар бөгөөд консорциумын нийт судалгааны санхүүжилт ойролцоогоор 75 тэрбум вон байна.
Профессор Ким Жонхо болон Чунан их сургуулийн Програм хангамжийн сургуулийн профессор Ли Юнгю нар хамтарсан судалгааны хариуцлагатай удирдагчаар ажиллана.
“Өвдөлт хэдэн оноо вэ” гэдгээс гадна бодит хөдөлгөөний мэдээллийг нэмнэ
Өвдөлт нь өвчтөн өөрөө мэдэрдэг туршлага тул ганцхан объектив тоон үзүүлэлтээр илэрхийлэхэд бэрх. Эмнэлгийн практикт ч өвчтөнөөс өвдөлт нь хэр зэрэг байгааг шууд асуух арга нь чухал үнэлгээний хэрэгсэл болдог.
Гэвч ижил түвшний өвдөлт гэж хэлсэн ч өдөр тутмын амьдралд мэдрэх хүндрэл нь хүн бүрт багагүй ялгаатай. Зарим хүн гадагш гарах, шатаар явахад төдийлөн хүндрэлгүй байхад нөгөө хэсэг нь сандлаас босох, гэр дотор алхах нь хүртэл хэцүү байж болно.
Энэ удаагийн судалгаа нь өвчтөний хэлж буй өвдөлтөн дээр бодит биеийн хөдөлгөөн, үйл ажиллагааны мэдээллийг нэмэхэд төвлөрнө.
Ким профессорын баг хиймэл оюун (AI)-ыг ашиглан ахмад өвчтөний үе мөчний хөдөлгөөн, булчингийн хүч, биеийн үйл ажиллагаа, нөхөн сэргээх дасгалын гүйцэтгэлийн байдал зэргийг хэмжих технологийг судална. Үүн дээр өвчтөн өөрөө мэдээлдэг өвдөлтийн мэдээлэл, биосигнал, эмнэлзүйн өгөгдөл зэргийг хамтад нь шинжилж, өвдөлт болон үйл ажиллагааны бууралтыг тодорхойлох боломжтой үзүүлэлтүүдийг олох төлөвлөгөөтэй.
Энд “өвдөлтийг объективоор үнэлнэ” гэдэг нь AI өвчтөний өвдөлтийг орлон дүгнэж, хэдэн оноо гэж оношлох гэсэн утга биш. Өвчтөний хэлж буй өвдөлтөн дээр бодит хөдөлгөөн, биеийн үйл ажиллагааны өөрчлөлтийг нэмэн, өдөр тутмын амьдралд яг ямар хүндрэл тулгарч байгааг илүү тодорхой ажиглах зорилготой.
Ухаалаг утсаар хөдөлгөөнийг ажиглаж…гэртээ нөхөн сэргээх байдлыг шалгахыг зорив
Энэхүү судалгаанд AllthoCare-ийн хөгжүүлсэн AI-д суурилсан булчин-ясны тогтолцооны дижитал эрүүл мэндийн платформ “Анапа (ANAPA)” ашиглагдана.
Анапа нь ухаалаг утас эсвэл таблетын камераар хүний хөдөлгөөнийг бичиж авч, үе мөчний хөдөлгөөний хүрээ болон биеийн хөдөлгөөн зэргийг шинжилдэг систем юм. Үе мөчний хөдөлгөөний хүрээ гэдэг нь өвдөг, мөр зэрэг үе мөчийг ямар хэмжээнд нугалж, тэнийлгэж чадахыг хэлнэ. Биед тусгай зүүдэг мэдрэгч (wearable sensor) наалгалгүйгээр хөдөлгөөнийг шинжилдэг нь онцлог.
Судлаачид энэ технологид тулгуурлан зөвхөн эмнэлгийн үзлэгийн үед төдийгүй өвчтөн гэртээ болон өдөр тутмын амьдралдаа хэрхэн хөдөлж байгааг ч ажиглах боломжтой аргыг хөгжүүлнэ.
Нөхөн сэргээх дасгалыг хэр сайн гүйцэтгэж байгаа, дасгалаа үргэлжлүүлэх явцад үе мөчний хөдөлгөөн эсвэл биеийн үйл ажиллагаа хэрхэн өөрчлөгдөж байгааг ч шалгах төлөвлөгөөтэй. Ийм мэдээллийг өвдөлтийн төрөл, өвчний онцлог, амьдрах орчин зэрэгтэй хамтад нь шинжилж, өвчтөнд тохирсон дасгал болон дижитал нөхөн сэргээх хөтөлбөр боловсруулах нь зорилго.
Ким профессорын багийн хөгжүүлэх гэж буй зүйл нь аль хэдийн бэлэн болсон “AI өвдөлт хэмжигч” биш. Хөдөлгөөн, био·эмнэлзүйн өгөгдлийг өвдөлтийн мэдээлэлтэй холбох үед бодит өвчтөний байдлыг хэр зэрэг нарийвчлалтай харуулж чадахыг цаашдын судалгаагаар баталгаажуулах шаардлагатай.
Зөв хэмжихээр дуусахгүй, “хувь хүнд тохирсон нөхөн сэргээх” хүртэл
Судалгааны дараагийн шат нь хэмжсэн мэдээллийг бодит эмчилгээ, нөхөн сэргээхэд ашиглах явдал.
Өвчтөн бүрийн өвдөлт илрэх хэлбэр, биеийн үйл ажиллагаа өөр тул нэг ижил дасгалыг жигдээр хэрэглэхээс илүүтэйгээр, байдлаас нь хамааран дасгалын арга болон ачааллыг өөрчилж болох менежментийн загвар боловсруулах төлөвлөгөөтэй.
Судлаачид энэ явцад ахмад настны өвдөлт болон үйл ажиллагааны өөрчлөлтийг тогтвортой харуулж чадах “дижитал биомаркер”-ыг ч олохоор төлөвлөж байна. Дижитал биомаркер гэдэг нь ухаалаг утас болон төрөл бүрийн дижитал төхөөрөмжөөр хэмжсэн хөдөлгөөн·биологийн мэдээллээс эрүүл мэндийн байдал эсвэл өөрчлөлтийг илтгэх үзүүлэлтийг хэлнэ.
Профессор Ким Жонхо “Ахмад өвчтөний өвдөлтийг дүрс оношилгоо эсвэл нэг удаагийн үзлэгээр л түүний хэмжээ, өдөр тутмын амьдралд үзүүлэх нөлөөг хангалттай үнэлэхэд бэрх” гээд “Энэ судалгаагаар өвдөлт болон булчин-ясны тогтолцооны үйл ажиллагааг объективоор хэмжиж, өвчтөн бүрт тохирсон эмчилгээ, нөхөн сэргээх үйлчилгээг үзүүлэх шинэ менежментийн тогтолцоог байгуулна” гэж хэлэв.
Профессор Ли Юнгю “Анапа-гийн хиймэл оюуны хөдөлгөөний шинжилгээ болон дижитал нөхөн сэргээх технологийг ашиглавал зөвхөн эмнэлгийн байгууллагад төдийгүй өвчтөний гэр, өдөр тутмын амьдралд ч булчин-ясны тогтолцооны үйл ажиллагааны өөрчлөлтийг тасралтгүй хянах боломжтой” гээд “Эмнэлзүйн хувьд найдвартай дижитал биомаркер хөгжүүлж, ахмад настны өвдөлтийн менежментийг бодитоор сайжруулах үр дүнд хүргэхийн тулд технологийн түвшин ахиулахад анхаарна” гэж мэдэгдэв.
Энэхүү даалгавар нь Эрүүл мэнд, халамжийн яам болон Солонгосын Эрүүл мэндийн үйлдвэрлэлийг дэмжих хүрээлэнгийн K-Health Ирээдүйг урагшлуулах багийн дэмжлэгээр хэрэгжих “2026 оны Солонгосын хэв маягийн ARPA-H төсөл RFP7 VISTA” хөтөлбөр юм.
