Текстовый обмен данными через смартфон помог сократить количество ложных срабатываний тревоги на 80% в клиническом исследовании с участием 13 пациентов. Исследователи из Пенсильванского университета разработали платформу на основе искусственного интеллекта, которая связывает пациентов с эпилепсией и их медицинские устройства в реальном времени.
Современные медицинские приборы для контроля неврологических заболеваний работают по принципу накопления данных, которые врачи анализируют с задержкой в несколько дней.
Новая разработка меняет этот подход. Она создает двустороннюю связь между пациентом и аппаратом посредством разговорного интерфейса на базе искусственного интеллекта.
Финансирование работы осуществлялось Национальными институтами здравоохранения, а также Национальным институтом неврологических расстройств и инсульта. Проект реализуется исследователями из Пенсильванского университета в Филадельфии, включая специалистов Перельмановской медицинской школы и Центра нейроинженерии и терапевтики.
Клиническое испытание технологии в Пенсильвании
Находясь под непрерывным электроэнцефалографическим наблюдением, пациенты использовали мобильное приложение для запросов о своей мозговой активности, отчетов о симптомах и получения визуализаций данных.
Перед началом процедур у всех участников было получено письменное информированное согласие, а само исследование утвердило институциональное ревью-совет университета. Пациентам выплачивалось по 25 долларов за каждый день участия в проекте.
Идея заключается в том, чтобы вместо ожидания специалиста для анализа данных ваше устройство могло обнаруживать изменения и предупреждать вас немедленно, как личный сверчок на плече.
Брайан Литт, профессор неврологии, нейрохирургии и биоинженерии Пенсильванского университета
Ответная реакция на ложные тревоги
Алгоритмы автоматического обнаружения приступов часто фиксируют безвредные сигналы как угрозу. В новом приложении пациенты получали уведомления о подозрительной активности и могли сразу подтвердить, опровергнуть или поставить под сомнение тревогу.
Устройство использовало эти ответы для обучения в режиме реального времени. Повторный анализ сессий показал, что учет пациентских меток позволил снизить показатель ложных срабатываний на 80% за весь период исследования.
Планы по внедрению амбулаторных систем
Авторы проекта отмечают высокий уровень вовлеченности участников, многие из которых просили разрешить им забрать систему домой после выписки.
«Совершенно без подсказок несколько пациентов спросили, могут ли они забрать систему с собой домой, что стало одним из лучших сигналов, которые мы могли получить. Нам пришлось сказать им: “Нет, пока нет, но мы к этому придем”».
Зак Голдблум, аспирант-исследователь лаборатории Литта
Научная группа планирует масштабные испытания технологии для амбулаторных больных.
Разработчики готовятся внедрить аналогичную платформу для связи пациентов с устройствами глубокой стимуляции мозга при болезни Паркинсона.
Исследователи также изучают потенциал метода для депрессии, обсессивно-компульсивного расстройства и зависимости.
Читателям, интересующимся вопросами применения подобных технологий или управлением неврологическими заболеваниями, следует проконсультироваться с квалифицированными медицинскими специалистами для получения персональных рекомендаций.
Продолжение темы
