Многоуровневая интеллектуальная система удаленного мониторинга состояния здоровья людей с хроническими заболеваниями

2

Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы

УДК 615.47:616-072.7

З. М. Юлдашев, Е. А. Пустозеров, А. А. Анисимов

Многоуровневая интеллектуальная система удаленного мониторинга состояния здоровья людей с хроническими заболеваниями

Ключевые слова: удаленный мониторинг, телемедицина, многоуровневая структура системы, интеллектуальные алгоритмы работы, хронические заболевания, прогнозирование обострения.

Keywords: remote monitoring, telemedicine, chronic diseases, multilevel system structure, intelligent algorithm of working, chronic diseases, exacerbation prognosis.

Представлена структура системы удаленного мониторинга пациентов с хроническими заболеваниями, включающая уровни носимого монитора, мобильного устройства, облачного сервера и технических средств врача. Сформирован комплекс показателей для описания состояния здоровья пациента и прогнозирования обострения заболевания. Описана структура системы съема и регистрации носимого устройства системы мониторинга здоровья, приведен обобщенный алгоритм работы системы.

Актуальность

Необходимость расширения доступности и повышения качества медицинского обслуживания населения в условиях увеличения его численности населения, особенно пожилого возраста, снижения удельных затрат на медицинское обслуживание, что имеет место даже при возрастании объемов финансирования системы здравоохранения, требует поиска решений по диагностике и лечению заболеваний, способных охватить широкие слои населения. Эффективным решением этой проблемы является использование технологии телемедицинского мониторинга состояния здоровья людей для профилактики заболеваний и прогнозирования риска обострения хронических заболеваний [1—3].

Цель исследования. Разработка многоуровневой интеллектуальной системы удаленного мониторинга состояния здоровья человека и прогнозирования риска обострения хронического заболевания.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи.

Обоснование технологии и обобщенной структуры системы длительного удаленного мониторинга состояния здоровья человека, прогнозирования обострения заболевания. Для мониторинга состо-

яния здоровья человека и прогнозирования обострения заболевания система должна решать комплекс задач, связанных с регистрацией сигналов, характеризующих деятельность систем организма, обработку и анализ биомедицинской информации, оценку текущего состояния организма, выявление динамики изменения и прогнозирование обострения заболевания. Очевидно, что для решения комплекса задач система должна иметь многоуровневую структуру, каждый уровень которой должен обеспечивать оптимальность решения конкретной задачи [1].

Первый уровень иерархической системы мониторинга (носимого пациентом устройства) обеспечивает объективную и достоверную регистрацию комплекса биомедицинских сигналов и показателей деятельности систем организма. Минимизация погрешностей регистрации сигналов достигается снижением влияния технических средств регистрации на функционирование систем организма и привычную для пациента жизнедеятельность. Датчики и сенсоры носимого пациентом устройства должны иметь минимальные габаритные размеры и массу, обеспечивать неинвазивную оценку показателей, быть биологически совместимыми, не влиять на пространственно-временное распределение регистрируемых биомедицинских сигналов. Для обеспечения надежной продолжительной регистрации биомедицинских сигналов носимое устройство должно обладать высокой автономностью работы (до нескольких суток). Это означает, что в носимом устройстве нецелесообразно использовать предварительную обработку сигналов: для обработки комплекса биомедицинских сигналов необходим высокопроизводительный процессор, что приведет к увеличению тока потребления и снижению автономности работы. Использование интеллектуальных алгоритмов регистрации и передача биомедицинских сигналов на второй уровень

системы — приемник биомедицинских сигналов — существенно снизят ток потребления и увеличат автономность устройства. Интеллектуализация заключается в исходном использовании для контроля состояния индивидуальной нормы (например, ЭКГ и дыхание) ограниченного набора регистрируемых биомедицинских сигналов. В случае функциональных сдвигов в деятельности систем организма в носимом устройстве подключаются дополнительные каналы регистрации биомедицинских сигналов, изменяются алгоритмы и параметры регистрации биомедицинских сигналов в целях повышения точности и достоверности оценки текущего состояния здоровья пациента. Мощность передачи сигналов по радиоканалу от носимого устройства к приемнику должна быть ограничена десятками милливатт. Это способствует дополнительному увеличению автономности работы носимого устройства. Целевая функция первого уровня системы — обеспечение точности и достоверности регистрации и передачи сигналов в условиях продолжительной автономной работы.

Второй уровень иерархической системы м он и то ри н га — приемник сигналов — обеспечивает предварительную обработку биомедицинских сигналов, оценку диагностически значимых показателей, характеризующих состояние здоровья пациента, оценку текущего состояния здоровья организма пациента, управление режимом работы и изменение параметров каналов регистрации носимого устройства. Здесь же анализируются показатели функционирования систем организма, формируются сигналы оповещения пациента об изменении состояния его здоровья, передается биомедицинская информация по каналу WLAN на сервер лечебного учреждения, осуществляющего мониторинг состояния здоровья и прогнозирование обострения хронического заболевания. В целях эффективного использования оперативной памяти продолжительность хранения диагностически значимых показателей состояния здоровья пациента приемником не должна превышать одной недели. Запись и хранение этих показателей для более продолжительного мониторинга состояния пациента осуществляются на сервере лечебного учреждения. Для решения перечисленных задач второй уровень системы должен иметь высокопроизводительный процессор. Он реализуется на смартфоне или планшете с использованием автономного или сетевого источника питания. Целевая функция второго уровня системы — достоверная оценка текущего состояния пациента и передача медико-биологической информации на третий уровень для длительного мониторинга и прогнозирования состояния здоровья пациента.

Третий уровень иерархической системы мониторинга представлен облачными средствами и технологиями сервера лечебного учреждения, осуществляющего мониторинг состояния здоровья пациента.

Здесь осуществляется детальный анализ динамики функционального состояния систем организма, интегральная оценка состояния здоровья, корректировка показателей индивидуальной нормы мониторируемого пациента, критериев диагностики заболеваний и прогнозирования его обострения, формируется для лечащего врача информационное сообщение об угрожающих здоровью пациента функциональных изменениях систем организма. Целевая функция третьего уровня системы — длительный мониторинг состояния здоровья пациента и прогнозирование обострения заболевания пациента.

Четвертый уровень иерархической систем ы м он и т ори н га образован микропроцессорной системой лечащего (семейного) врача и реализуется на носимом (планшете) или стационарном компьютере. Врач получает подробнейшую информацию о текущем состоянии пациента, динамике изменения состояния здоровья в процессе длительного мониторинга, прогноз состояния здоровья на ближайшие дни. Здесь же лечащему врачу могут быть рекомендованы типовые решения по использованию медицинских технологий и лекарственных средств для нормализации состояния здоровья пациента в случае появления угрожающих его жизни и здоровью функциональных нарушений.

Информационное взаимодействие второго, третьего и четвертого уровней системы мониторинга осуществляется с использованием канала связи WLAN. На сервер лечебного учреждения со стороны второго уровня системы поступает медико-биологическая информация о текущем состоянии здоровья пациента, в обратном направлении — на приемник пациента обновления программных модулей, уточненные по результатам длительного мониторинга критерии оценки текущего состояния пациента, управляющие команды для реализации интеллектуального режима регистрации и обработки биомедицинских сигналов. Использование канала WLAN между сервером лечебного учреждения и компьютером лечащего врача обеспечивает доступ врача к данным пациента, контроль состояния здоровья пациента, медицинское консультативное сопровождение пациента без ограничений в пространстве и во времени. Врач, используя облачные средства, может корректировать программу мониторинга, средства оценки текущего состояния и прогнозирования состояния здоровья пациента. Целевая функция четвертого уровня системы — обеспечение контроля состояния здоровья пациента и принятия решения лечащим (семейным) врачом, медицинского сопровождения пациента врачом.

В соответствии с приведенным обоснованием предлагается обобщенная структура многоуровневой интеллектуальной системы удаленного мониторинга состояния здоровья (рис. 1).

Представленная обобщенная структура пригодна для описания практически всех интеллектуальных

4

Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы

н и и о а

1

Пациент

Съем и регистрация биомедицинских сигналов

Оценка диагностически значимых показателей, текущего состояния здоровья пациентов

Длительный мони- Принятие решения

торинг и прогнози- врачом, медицин-

рование состояния ское сопровождение

пациента пациента

Рис. 1 \ Структура системы удаленного мониторинга

систем удаленного мониторинга состояния здоровья пациентов и прогнозирования обострения заболевания. Принципиальные различия будут касаться аппаратной части носимого устройства и программного обеспечения всех уровней системы. Очевидно, что для оценки текущего состояния пациента, имеющего конкретный вид хронического заболевания, требуются вполне определенные алгоритмы, решающие

П

1-й уровень

Съем сигналов

правила и критерии диагностики заболевания, прогнозирования обострения болезни. Поэтому особенности реализации аппаратной части системы первого уровня и программного обеспечения будут определяться исключительно целевой функцией всей системы удаленного мониторинга, хотя будут иметь место и общие инструментальные и программные модули для всех систем удаленного мониторинга.

2-й уровень

Сбор данных пациента

Первичная обработка данных

Модуль оповещения пациента

3-й уровень

БЗ

БД

Решатель

Рекомендации пациенту

Приобретение знаний

4-й уровень

Представление информации врачу

Средства ввода данных для врача

Рис. 2

Функциональная схема системы удаленного мониторинга

Назначение элементов системы и их взаимодействие между собой поясняется рис. 2.

Формирование комплекса показателей для описания состояния здоровья пациента и прогнозирования обострения заболевания. Оценка текущего состояния пациента и диагностика заболевания, осуществляемые врачом, представляет собой процесс поиска некоторой модели (описания) из известной совокупности моделей состояний (в том числе заболеваний), наиболее близкой к модели текущего состояния пациента. Поэтому точность формирования модели текущего состояния пациента, моделей заболеваний, реализуемость и оптимальность алгоритмов поиска и сравнения моделей, принятия решения, объективность критериев диагностики в значительной степени влияют на точность диагностики заболевания [1, 4]. Модели состояний здоровья пациента (в норме и при заболеваниях) описываются совокупностью (комплексом) диагностически значимых показателей. В общем случае состав показателей для различных заболеваний не совпадает. Для формирования комплекса значимых показателей, необходимых для диагностики заболеваний, рекомендуется следующий подход. Формируется группа из числа врачей, имеющих большой опыт клинической работы по профилю заболевания. Группа дает экспертную оценку значимости показателей для диагностики заболеваний. Далее по результатам клинических исследований на представительной выборке различных групп пациентов с использованием предложенного комплекса показателей формируется база данных для состояния физиологической нормы и конкретного заболевания. Формируемые группы должны учитывать возрастные и гендерные различия пациентов, наличие сопутствующих заболеваний. Полученные экспериментальные данные используются для проведения факторного анализа в целях определения факторов (показателей), обладающих наибольшей мощностью при идентификации заболевания, и формирования уровня значимости (рейтинга) факторов. Мощности диагностически значимых факторов используются для формализации моделей (математических, табличных), а уровень значимости факторов используется для организации интеллектуального мониторинга. Он заключается в оценке текущего состояния и мониторинге по ограниченному количеству наиболее значимых показателей (имеющих высокий уровень значимости) в фоновом режиме работы системы, а при отклонении текущего состояния здоровья пациента от зоны индивидуальной нормы в подключении каналов регистрации биомедицинской информации для оценки дополнительных показателей модели состояния. Таким образом, состав комплекса показателей, используемых в моделях состояний пациента, позволяет определить состав измерительных каналов для регистрации биомедицинских сигналов, а уровень значимости диагностических показателей — для определения последовательности подключения из-

мерительных каналов и запуска программных модулей оценки показателей.

Безусловно, для диагностики значительного количества функциональных нарушений систем организма и заболеваний в системах мониторинга состояния здоровья пациента используются каналы регистрации ЭКГ, артериального давления, пульсовой волны, дыхания, температуры тела, а диагностически значимые показатели оцениваются последовательно, с учетом уровня значимости показателя [5].

Обоснование и разработка структуры системы съема и регистрации носимого устройства интеллектуальной системы удаленного мониторинга состояния здоровья. Функциональные возможности интеллектуальной системы удаленного мониторинга состояния здоровья в значительной степени определяются функциональными возможностями измерительных каналов носимого устройства, так как с его помощью обеспечивается съем и регистрация биомедицинской информации, на основе которой осуществляется оценка текущего состояния здоровья, мониторинг и прогнозирование обострения заболевания. Поэтому к разработке устройства предъявляются повышенные требования, укладывающиеся в следующую концепцию:

• минимизация энергопотребления, осуществляемая за счет интеллектуального алгоритма работы устройства и использования современной элементной базы;

• масштабируемость системы за счет возможности гибкой настройки каналов регистрации сигналов в процессе работы;

• уменьшение габаритных размеров носимого устройства (регистрация максимального количества биологических сигналов с минимального количества датчиков).

Для обеспечения минимального энергопотребления и соблюдения необходимых метрологических характеристик нецелесообразно использовать при разработке каналов регистрации данных сборки дискретные аналоговые компоненты (транзисторы, операционные усилители, АЦП и т. д.). Для этих целей рекомендуется применять специализированные микросхемы аналоговых интерфейсов (Analog Front End) медицинского назначения. Они представляют собой высокоинтегрированные комбинированные аналого-цифровые схемы на одном кристалле, позволяющие проводить как предварительную аналоговую обработку сигналов (предварительное усиление за счет управляемых инструментальных усилителей, фильтрацию сигнала и т. д.), так и аналого-цифровое преобразование (стандартное решение — встроенный сигма-дельта-АЦП высокого разрешения — от 16 до 24 бит). Получаемый на выходе микросхем AFE цифровой код передается на управляющий контроллер по одному из последовательных интерфейсов (SPI или UART), по которому также осуществляется управление режимами работы микросхемы.

Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы

Среди основных регистрируемых сигналов можно выделить следующие.

Электрокардиограмма (ЭКГ) в 3 или 12 стандартных отведения (аналогично приборам для хол-теровского мониторирования) на базе микросхемы АБ81298К. В ее структуру входят сигма-дельта-АЦП высокого разрешения (24 бита), блок программируемых усилителей (РОА-матрица), блок предварительной фильтрации высокочастотных помех и генератор тестового сигнала для проверки работоспособности каналов регистрации. Низкое энергопотребление (0,75 мВт на канал), возможность перевода микросхемы в спящий режим (потребление не превышает 20 мкВт), возможность настройки частоты дискретизации (включая режим энергосбережения с пониженной частотой дискретизации 250 Гц) и режима работы для каждого из каналов в отдельности позволяют реализовать интеллектуальные алгоритмы управления каналами регистрации ЭКГ, меняя различные конфигурации в режиме реального времени в зависимости от текущего состояния пациента.

Частота сердечных сокращений (ЧСС) — базовый параметр, на основе которого проводится первичный анализ текущего состояния пациента (вариабельность сердечного ритма, аритмии и т. п.). Поскольку ЧСС вычисляется на основе ЭКГ-сигнала, целесообразно выделить для этого отдельный канал регистрации с повышенной надежностью регистрации (с учетом возникновения значительных помех при движении) и минимальным энергопотреблением. Для решения этой задачи предлагается использовать микросхему АБ8232 для обработки ЭКГ-сигнала с одного отведения. Микросхема АБ8232 специально разработана для подготовки сигнала кардиограммы при занятиях восстанавливающими оздоровительными упражнениями, в портативных (носимых) устройствах мониторинга и в оборудовании, предназначенном для удаленного мониторинга здоровья. В отличие от топологии, используемой во многих из сегодняшних интегрированных решений (со встроенным сигма-дельта-АЦП), такая микросхема является полностью аналоговой и включает инструментальный усилитель (ИУ), настраиваемый (с помощью внешних пассивных компонентов) 2-полюсный фильтр высоких частот, который выполнен в общей архитектуре ИУ, и 3-полюсный фильтр нижних частот для удаления постоянной составляющей. Выходной аналоговый сигнал подается на встроенный в управляющий МК АЦП, что позволяет производить гибкую настройку работы микросхемы (поскольку для такого канала не требуется высокое разрешение АЦП, и при собственном токе потребления АБ8232, равном 180 мкА, это позволяет значительно снизить потребление при работе носимого устройства в режиме энергосбережения).

Частота дыхательных движений (ЧДД) — важный параметр для определения кардиореспи-

раторного взаимодействия. Для регистрации ЧДД возможно использование как отдельного датчика, так и встроенного в микросхему АБ81298 реогра-фического канала, который обеспечивает измерение дыхательного импеданса с разрешением до 20 мОм, что позволяет вести точный мониторинг и оценку корреляции дыхания пациента с отклонениями в электрокардиограммах.

Сигнал пульсовой волны (ПВ) используется для расчета значимых показателей функционального состояния сердечно-сосудистой системы: скорости распространения пульсовой волны, эластичности стенок артерий, артериального давления. Для регистрации сигнала ПВ наиболее предпочтителен оптический метод (фотоплетизмограмма — ФПГ), при этом в качестве датчика применяется измерительный модуль, состоящий из сдвоенного светоди-ода [работающего в красном (640 нм) и инфракрасном (950 нм) диапазонах] и фотодиода с широким рабочим диапазоном (600-1000 нм). Для управления оптическим датчиком и обработки сигнала с фотодиода предлагается использовать микросхему АЕЕ4490, в состав которой входят следующие блоки: входной трансимпедансный усилительный каскад для преобразования входного тока фотодиода в напряжение (возможна регулировка коэффициента усиления и частоты среза низкочастотного фильтра), драйвер двухканального светодиода, полосовой перестраиваемый фильтр, 22-битный сигма-дельта-АЦП и диагностический модуль, позволяющий определять обрыв или короткое замыкание в цепи светодиодов и фотоприемника.

Интегрированный драйвер светодиодов с программируемым значением рабочего тока до 75 мА (в импульсном режиме) позволяет проводить гибкую настройку режимов работы светодиодов и частоты дискретизации сигнала ПВ для обеспечения наиболее эффективного энергопотребления (отдельно программируются время работы каждого из све-тодиодов, время паузы между рабочими режимами, независимая регулировка тока красного и инфракрасного светодиодов). При этом собственное потребление микросхемы (при работающем внутреннем генераторе) не превышает 100 мкА.

На рис. 3 представлена унифицированная структура носимого устройства.

Электроды

АЕЕ 1

Электроды

АЕЕ 2

Датчики — АЕЕ Ь

Датчики — АЕЕ #

МС

КЕС

Канал КЕ

АИП

Рис. 3 \ Универсальная структура носимого устройства

Носимое устройство содержит блок электродов и датчиков для регистрации сигналов от пациента, модули N каналов модулей ЛЕЕ, микроконтроллер МС для сбора цифровой информации с измерительных каналов и управления режимами их работы, радиомодуль КЕ для передачи и приема сигналов с системы второго уровня и автономный источник питания АИП. Конкретные типы модулей системы выбирают с учетом требуемой скорости передачи регистрируемой биомедицинской информации от пациента, необходимости регистрации сигналов по требуемому количеству измерительных каналов, дальности передачи биомедицинской информации, ограничениями по энергопотреблению и автономности работы устройства.

Разработка алгоритмов, решающих правил и критериев оценки текущего состояния здоровья пациента, интеллектуального мониторинга и прогнозирования обострения хронического заболевания.

Разрабатываемые программные средства многоуровневой интеллектуальной системы мониторинга состояния здоровья и прогнозирования хронического заболевания должны обеспечивать выполнение целевых функций, определенных для каждого уровня системы, а также достижение целевой функции, поставленной перед всей системой. На

рис. 4 представлен алгоритм работы всех систем удаленного мониторинга.

При включении системы осуществляются актуализация программных средств уровней системы, контроль целостности и работоспособности системы, задание исходных режимов работы всех ее элементов. На втором этапе работы осуществляется идентификация (регистрация) пациента, задаются необходимые сведения о пациенте, в случае регистрации нового пациента вводятся сведения анамнеза и данные предварительных медико-биологических исследований. При запуске мониторинга система первого уровня вводит электрофизиологические сигналы и показатели функционирования систем организма (ЭКГ, ЧД, АД и т. д.), при необходимости пациент заполняет табличный опросник со шкалами состояний. Эта информация передается с носимого устройства на систему второго уровня, которая оценивает состояние пациента, показатели жизнедеятельности, сравнивает показатели жизнедеятельности и диапазон их изменения с показателями индивидуальной нормы пациента. При соответствии текущих показателей жизнедеятельности организма пациента показателям индивидуальной нормы будет продолжен мониторинг состояния пациента с учетом текущих значений показателей жизнедеятельности

Рис. 4 \ Обобщенный алгоритм работы системы удаленного мониторинга здоровья людей

организма, так как показатели индивидуальной нормы пациента имеют свойственные ему нижнюю и верхнюю границы. При несоответствии показателей текущего состояния пациента индивидуальной норме система второго уровня передает данные мониторинга на сервер медицинского учреждения (систему третьего уровня), который детально анализирует изменение состояния пациента, выявляет критичность отклонения текущих показателей от нижней или верхней границы индивидуальной нормы [5, 6]. В случае незначительных отклонений по уровню и во времени система второго уровня формирует для пациента рекомендации для нормализации его состояния. При значительном превышении показателей текущего состояния пациента критических значений лечащий врач будет информирован о событии, данные мониторинга пациента будут пересланы на мобильный компьютер врача для детального изучения характера изменения состояния пациента и формирования рекомендаций для нормализации состояния пациента, принятия решения о мобилизации в лечебное учреждение. Интеллектуальность работы системы удаленного мониторинга заключается в том, что в зависимости от текущего состояния пациента система второго уровня будет управлять режимом работы носимого устройства (количество измерительных каналов регистрации биомедицинских сигналов, частота опроса каналов, частота дискретизации), системы третьего и четвертого уровней будут задавать для системы второго уровня приоритеты опроса измерительных каналов, корректировать критерии принятия решения и границы изменения индивидуальной нормы, адаптировать работу системы к изменению состояния здоровья мониторируемого пациента.

Обострение заболевания пациента прогнозируется на основе оценки тренда изменения медико-биологических показателей пациента с учетом скорости изменения состояния и границ индивидуальной нормы. В целях повышения точности прогноза при появлении риска обострения болезни система второго уровня увеличивает количество каналов регистрации биомедицинских сигналов, частоту опроса каналов и дискретизации сигналов, уточняет тренд изменения показателей за счет непрерывного расширения интервала наблюдения, добавления для анализа значений обновляемых текущих медико-биологических показателей.

Выводы

Для повышения эффективности работы системы удаленного длительного мониторинга состояния здоровья людей с хроническими заболеваниями необходимо:

1) использовать многоуровневую структуру системы, в которой каждый уровень системы будет обеспечить оптимальное решение задач и достижение целевой функции уровня;

2) использовать интеллектуальные алгоритмы работы уровней системы, заключающиеся в включении количества каналов регистрации биомедицинских сигналов, частоты опроса каналов и дискретизации регистрируемых сигналов, изменении критериев принятия решения, границ изменения индивидуальной нормы медико-биологических показателей с учетом изменяющегося состояния пациента;

3) использовать информационную поддержку пациента при выходе медико-биологических показателей пациента за границы изменения индивидуальной нормы;

4) использовать мобильное уведомление врача, наблюдающего пациента, и медицинское сопровождение пациента при прогнозе обострения состояния пациента;

5) для повышения точности прогноза обострения заболевания использовать дополнительные каналы регистрации биомедицинских сигналов и расширение базы данных, на основе которых осуществляется прогноз, за счет расширения интервала наблюдения и включения обновляемых данных текущего состояния.

Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 16-0700599 «Модели, методы и система интеллектуального телемедицинского мониторинга состояния здоровья человека и прогнозирования обострения заболеваний».

Литература

1. Anisimov A., Pustozerov E., Yuldashev Z. Intelligent remote health monitoring system for patients with chronic diseases. Proceedings of the XII-th Russian-Germany Conference on Biomedical Engineering. Suzdal. 2016. P. 18-22.

2. Пустозеров Е. А., Юлдашев З. М. Дистанционный мониторинг состояния больных сахарным диабетом // Медицинская техника. 2014. № 2. С. 15-18.

3. Анисимов А. А., Юлдашев З. М., Бибичева Ю. Г. Безок-клюзионная оценка динамики артериального давления по времени распространения пульсовой волны // Медицинская техника. 2014. № 2. С. 8-12.

4. Пустозеров Е. А., Юлдашев З. М. Система mhealth для информационной поддержки больного сахарным диабетом // Биотехносфера. 2013. № 1 (25). С. 39-44.

5. Нгуен Ч. Т., Юлдашев З. М. Носимая система для предупреждения у пациента мерцательной аритмии // Биотехносфера. 2015. № 4 (40). С. 25-27.

6. Глазова А. Ю., Бибичева Ю. Г., Юлдашев З. М., Похазни-кова М. А. Технология и система удаленного мониторинга состояния здоровья пациентов с хронической обструктив-ной болезнью легких // Биомедицинская радиоэлектроника. 2013. № 11. С. 022-027.