Сеченовский Университет представил VR-приложение для подготовки студентов и ординаторов к оказанию экстренной помощи при чрезвычайных ситуациях. Разработка имитирует работу медицинской бригады — от сортировки пострадавших до их эвакуации и передачи в приемное отделение.
Над проектом работала кафедра безопасности жизнедеятельности и медицины катастроф Института клинической медицины имени Н. В. Склифосовского совместно с Московским территориальным научно-практическим центром медицины катастроф Департамента здравоохранения Москвы.
Приложение представляет собой интерактивный тренажер с двумя режимами — обучения и экзамена. Пользователь надевает VR-очки и оказывается в виртуальной сцене чрезвычайного происшествия. Здесь ему нужно оценить состояние пострадавших, провести сортировку, оказать первую помощь и подготовить людей к эвакуации.
Затем сценарий продолжается в медицинском транспорте. Пользователь загружает пострадавших в машину скорой помощи или вертолет, продолжает оказывать им помощь во время перевозки, а в конце передает пациентов в приемное отделение медицинской организации. На отдельных этапах можно сделать паузу и изучить лекционные или справочные материалы.
В приложении воссоздано более 20 локаций, включая место чрезвычайного происшествия, медицинский транспорт и медицинские организации. Разработчики подготовили 16 сценариев по первой помощи и сортировке, а также восемь клинических кейсов по оказанию медицинской помощи. В цифровой среде также доступны 26 единиц медицинского оборудования, 28 видеороликов и 56 информационных аудиоблоков. Кроме того, приложение содержит инструкции, алгоритмы, порядки и средства для проверки знаний.
Разработчики рассчитывают с помощью виртуальной и дополненной реальности помочь студентам освоить практические навыки медицины катастроф в формате, максимально приближенном к последовательности действий при реальной чрезвычайной ситуации.
Читайте также:
Новый датчик выявляет признаки заболеваний с помощью одной камеры
В Сеченовском Университете создали «Цифровой атлас»
В ННГУ соединили нейросети и квантовые технологии для МРТ-диагностики