Что?! У частной компании есть своя научная лаборатория? Зачем?!
Мы согласны, на первый взгляд можно усомниться в целесообразности такого решения, поэтому сейчас попытаемся объяснить, чем оно мотивировано.
Первое и самое главное – это желание помирить врачей и инженеров.
Изначально в своей работе мы использовали преимущественно инженерный подход. Благодаря чему получили хороший результат – усовершенствовали нашу систему, добились точности и повторяемости получаемых данных, научились выводить большое количество параметров — «анализируй — не хочу». Вышли с этим к врачам в полной уверенности, что нас понесут на руках, но обнаружили, что этого недостаточно! Оказывается, в медицине колоссальный запрос не просто на большое количество параметров, а на интерпретацию этих данных! Вот здесь-то у нас и возникло непреодолимое желание углубиться в науку и понять, как анализировать получаемые данные, какие выводы делать, что норма, а что отклонение от нормы и т. д. Как вы уже поняли, мы медлить не стали и бросились на амбразуру.
В процессе того, как мы грызли гранит науки, нами были сформулированы основные методы работы, которыми пользуемся и сейчас.
1. Поиск информации
Поиск информации занимает неотъемлемую часть нашей работы. Например, для подготовки отчетов с качественным анализом для новой версии H.MotionLAB было проанализировано более 50 различных источников. Это и клинические рекомендации, и научные статьи, и книги на 3-х языках. К сожалению, мы столкнулись с тем, что многие учебники не переведены на русский язык или переведены некорректно. В связи с этим нам приходилось работать с оригиналом, чтобы из-за некорректного перевода не пойти по ложному пути и не прийти к ложным умозаключениям.
Помимо этого, мы посещаем научные конференции. Обзор и анализ докладов позволяет понимать потребности врачей, находить новые интерпретации данных, внедрять новые параметры, расширять кругозор в интересующей нас теме.
Анализ n-го количества источников позволяет не только обогатиться знаниями, но определить и взять в работу объективную и принимаемую большинством точку зрения.
2. Подбор инструментов
Помимо поиска информации и формирования понимания «что считать», нам необходимо убедиться, что выводимый системой параметр считается правильно. Для этого мы используем всевозможные инструменты, в том числе и изобретенные самостоятельно. Например, для проведения гониометрии мы столкнулись с тем, что ни один из существующих гониометров не позволяет делать измерения одновременно с нашей системой «Хабилект». Поэтому нам пришлось изобрести стационарный гониометр. Он надежно крепится к измеряемой части тела и при этом не искажает естественного движения. В процессе решения этой задачи с чем мы только не экспериментировали — это и строительный бранш-угломер, и лазерный инклинометр, даже синяя изолента пошла в ход, но она больше для придания фирменного стиля.
3. Стандартизация замеров
После того как мы определились, какие параметры хотим оценить, убедились, что измеряем их предельно точно, встает вопрос — как померить так, чтобы пробы были сравнимые, анализируемые и давали возможность проводить когортный анализ? И здесь мы абсолютно логично пришли к необходимости стандартизации методов измерений.
Читая наши статьи, вы уже знаете, что на погрешность измерений влияет огромное количество факторов. Одним из шагов, который ведет к минимизации погрешности, является стандартизация протокола. Мы разработали подробные протоколы для общей медицины и даже для стоматологии. Протоколы включают в себя не только пошаговые инструкции выполнения проб, но и алгоритмы оценки.
Помимо стандартизации протоколов, мы стандартизируем и саму модель, потому что испытуемый, просидевший 20 минут в очереди, и испытуемый, только что поднявшийся по лестнице, даже если это один и тот же человек, покажут несравнимые результаты. Поэтому нам необходимо учитывать факторы, влияющие на модель, а, следовательно, и на погрешность измерений. Каким образом мы это делаем? Мы стандартизируем время проведения пробы, время паузы перед пробой, время паузы между пробами, стандартизируем одежду, обувь, постановку стоп, также фиксируем психоэмоциональное состояние модели и уровень боли.
Помимо этого, мы обучаем оператора правильно работать с системой по протоколу. Подробно прописываем настройки оборудования и расположение модели в зависимости от вида пробы.
Про влияние окружающей среды на человека и говорить нечего. Например, нами был проведен эксперимент на влияние света на рост человека. Эксперимент состоял в следующем - поставили лазерный построитель плоскостей, напротив построителя плоскостей ставили человека, и в комнате выключали и включали свет. Эксперимент показал, что при выключенном свете человек стоял в комфортной для себя позе с опущенными плечами, а при включении света расправлял плечи и выпрямлялся.
И это только свет, а если поменяется температура и человеку вместо комфортных условий станет откровенно холодно? Повлияет ли это на замер? Безусловно! Надо стандартизировать окружающую среду? Конечно! Когда мы это поняли, то приобрели прибор, который помимо температуры и освещенности измеряет еще уровень шума и влажности.
Подобный уровень стандартизации помогает оценить не только динамику отдельно взятого пациента до лечения и после, но и производить когортный анализ, и выводить всеми нами вожделенные нормы для разных групп населения.
4. Обработка данных
Как в целом мы проводим обработку данных? Для нас важным показателем является качество пробы, благо для каждой из них система сама автоматически рассчитывает этот параметр. Мы определили минимальный порог качества, от которого мы берем пробу в работу, равный 95%.
Пробы, прошедшие наш жесточайший отбор, впоследствии обезличиваются и попадают в нашу базу знаний Хаарти. В дальнейшем к этим и другим, ранее внесенным пробам можно возвращаться, отфильтровывать по интересующим параметрам, искать новые закономерности и подтверждать или опровергать новые теории.
5. Участие в научных работах
Помимо собственных научных изысканий, мы активно принимаем участие в совместных научных работах с университетами, мед. учреждениями. Причем мы не просто предоставляем оборудование, а разрабатываем протоколы, привлекаем дополнительных специалистов, обмениваемся знаниями.
Это то, чем занимается наш научный отдел в своей ежедневной работе с клиентами и партнерами группы компаний Хабилект. Помимо научно-популярных статей на Дзене, мы размещаем обучающие видеоматериалы в нашей библиотеке "Авицери" и публикуем новости и посты с ответами на вопросы в нашем телеграм канале. Подписывайтесь, читайте, смотрите и задавайте вопросы.
Если Вы пишите диссертацию, научную статью, докторскую - обращайтесь к нам, мы уверены у нас получится интересное сотрудничество.
Научный подход к медицине - гарантия надежных результатов.
Команда Хабилект создает системы, которые говорят на языке фактов.
Точность - есть истина.
Подписывайся на наш telegram, чтобы быть в курсе событий и анонсов новых статей.