Количество пациентов с нейродегенеративными заболеваниями стремительно растет по всему миру. Самые распространенные их них – болезни Альцгеймера и Паркинсона. В России, по некоторым оценкам, болезнью Альцгеймера страдают около 1,4 млн человек. При этом качество жизни снижается не только у заболевшего – родственники пациента также ежедневно сталкиваются с высоким уровнем стресса.
Студенты центра «Пуск» МФТИ разработали приложение MemoryCare, способное помочь таким семьям. Оно устанавливается на телефон заболевшего и других членов семьи, отслеживает перемещения и сообщает родственникам о форс-мажорных ситуациях: блуждании или падении пациента. Об этом CNews сообщили представители МФТИ.
«Когда мой родственник убегает и теряется, я хочу быстро узнать об этом и найти его, чтобы ему никто не причинил вред. С этой целью мы и создали наш продукт», – сказал сооснователь проекта, студент центра «Пуск» МФТИ Евгений Широчкин.
Приложение состоит из двух частей: первая – для пациента и вторая – для ухаживающего родственника. На телефоне пациента фоном работает ML-модель, которая анализирует геолокацию и данные акселерометра, то есть то, в каком положении находится телефон. Алгоритм обучается распознавать нормальные паттерны поведения и фиксировать аномалии, указывающие на блуждание, кружение или замирание человека.
«В случае в блужданием модель анализирует паттерны движения: бесцельное хождение по кругу, длительное нахождение в незнакомом месте, резкое и нелогичное изменение маршрута. Это позволяет распознать тревожное поведение даже в пределах «безопасной зоны», – отметили разработчики.
При обнаружении инцидента система мгновенно отправляет push-уведомление родственнику с информацией о местоположении пациента.
Ключевое преимущество модели – способность адаптироваться. Она изучает привычные маршруты пользователя (например, дорога в магазин или поликлинику) и его обычную активность, чтобы точнее отличать нормальное поведение от отклонения. Базовые привычки и маршруты система осваивает в течение одной-двух недель. После этого она продолжает постоянно учиться и уточнять поведенческие паттерны, повышая свою точность с течением времени.
«Наш продукт – это пример успешного соединения глубоких технических знаний, полученных на Физтехе, с предпринимательским подходом к решению социально значимых проблем. Уникальность нашего предложения – в использовании самообучающейся модели, которая позволяет определять, что пациент упал или находится в фазе блуждания, точнее и быстрее простых трекеров. В будущие версии продукта планируем добавить функцию напоминания о приеме лекарств», – сказал сооснователь проекта, студент центра «Пуск» МФТИ Алексей Осипов.
По расчетам разработчиков, ежемесячный объем рынка в России на начальном этапе может составлять до 21 млн руб. и 42 тыс. пользователей с перспективой роста до 200 тыс. человек. Проект уже имеет стратегическую дорожную карту развития и проработанную финансовую модель. В частности, команда планирует запустить продажи подписки на приложение через партнерские клиники и страховые компании, что позволит охватить широкий сегмент целевой аудитории.
В перспективе – выход в App Store и Google Play для всех пользователей. Также авторы планируют внедрить в системы механизм распознавания падения человека и добавить версию для умных браслетов и смарт-часов.
Поделиться
