Los implantes médicos son, en su mayor parte, recolectores de datos silenciosos: registran, los médicos revisan más tarde y los pacientes rara vez ven nada de ellos hasta una cita programada. Un equipo de la Universidad de Pensilvania ha probado un modelo muy diferente: un dispositivo médico con el que los pacientes pueden hablar y que responde.
En un estudio de prueba de concepto publicado en Nature Medicine, investigadores de la Facultad de Medicina Perelman de Penn y el Centro de Neuroingeniería y Terapéutica (CNT) describen una plataforma impulsada por IA que permite a las personas monitoreadas por epilepsia intercambiar mensajes con su sistema de monitoreo cerebral en tiempo real, haciendo preguntas sobre su propia actividad cerebral, recibiendo alertas personalizadas, informando síntomas e incluso ayudando a entrenar el sistema para reconocer sus convulsiones con mayor precisión. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra cobertura de la industria de IA.
Cómo funciona la plataforma
El estudio inscribió a 13 adultos admitidos en la Unidad de Monitoreo de Epilepsia de Penn para un monitoreo cerebral continuo con electroencefalografía (EEG), algunos para identificar el origen de sus convulsiones, otros como parte de una evaluación prequirúrgica. La plataforma que probaron constaba de tres componentes: software que capturaba continuamente datos de EEG de electrodos en el cerebro de cada participante; un entorno de nube seguro y compatible con HIPAA que analiza los datos entrantes casi en tiempo real; y una aplicación para teléfonos inteligentes que presenta un agente conversacional de IA desarrollado por Penn, creado con tecnología similar a la que hay detrás de ChatGPT.
A través de la aplicación, los pacientes podían hacer preguntas sobre su actividad cerebral, solicitar visualizaciones de tendencias en sus datos, informar síntomas y recibir alertas o encuestas a lo largo del día. El sistema también podría llegar espontáneamente cuando detectara cambios que considerara relevantes y adaptarse "sobre la marcha" en función de las respuestas de los pacientes.
"La idea es que en lugar de esperar a que un especialista analice los datos recopilados por su dispositivo, el dispositivo podría detectar cambios y alertarlo inmediatamente, como si tuviera su propio Pepito Grillo en su hombro", dijo el autor principal Brian Litt, MD, profesor de Neurología, Neurocirugía y Bioingeniería. "Más importante aún, tanto el paciente como el dispositivo pueden aprender juntos con el tiempo. El dispositivo aprende lo que le importa al paciente y el paciente aprende cómo su comportamiento afecta su salud".
Qué 1.307 mensajes revelados
Durante el período del estudio, los participantes intercambiaron 1.307 mensajes con el sistema. La mayoría de las conversaciones se centraron en los eventos convulsivos, el sueño, el estado de ánimo y los niveles de energía, factores que influyen directamente en la actividad convulsiva. También se encuestó a los pacientes tres veces al día sobre el sueño, la ansiedad, el estado de ánimo, el bienestar y otros síntomas.
El circuito de retroalimentación funcionó en ambas direcciones. Los participantes pudieron decirle al sistema qué detecciones de convulsiones eran correctas y cuáles eran falsas alarmas y, como resultado, la plataforma mejoró sustancialmente su capacidad para identificar convulsiones con precisión. Los médicos podrían revisar las evaluaciones del sistema y agregar sus propias anotaciones a través de lo que el equipo llama un algoritmo inteligente de "experto en el circuito", que concentraba las aportaciones de los expertos sólo en los casos de mayor valor.
Varios participantes dijeron que la plataforma les ayudó a dar sentido a patrones que habían notado pero que nunca entendieron. Uno informó que ayudó a "solidificar lo que sentía como cierto entre algunos de mis episodios y emociones". Otros valoraron el acceso a sus datos de sueño y la posibilidad de avisar antes de convulsiones importantes.
De la epilepsia a las bombas de insulina y la estimulación cerebral profunda
El equipo ve la plataforma como un modelo para la próxima generación de dispositivos médicos mucho más allá de la epilepsia. Las aplicaciones potenciales incluyen dispositivos cardíacos, bombas de insulina y tratamientos neuropsiquiátricos emergentes para la enfermedad de Parkinson, la depresión, el trastorno obsesivo-compulsivo, la adicción y los trastornos cognitivos.
El trabajo ya está en marcha: los investigadores están preparando estudios con Lauren Hammer, MD, PhD, profesora asistente de Neurología y Bioingeniería, para aplicar la plataforma para sintonizar automáticamente los dispositivos de estimulación cerebral profunda utilizados para tratar la enfermedad de Parkinson. Otros proyectos pretenden incorporar dispositivos portátiles para el insomnio, la epilepsia y la monitorización del cerebro y los signos vitales.
"Los pacientes a menudo comprenden aspectos de su enfermedad que los sensores no pueden medir directamente", dijo Litt, imaginando, como dice el comunicado, una bomba de insulina que podría responder preguntas sobre cómo una comida afectará el azúcar en la sangre. A medida que estos sistemas se vuelven más personalizados, los investigadores esperan que requieran menos supervisión clínica, lo que hará práctico su uso ambulatorio a largo plazo.
Un cambio en el uso de los dispositivos médicos
La importancia más amplia del estudio es tanto conceptual como técnica. Mientras que los dispositivos actuales recopilan principalmente datos para revisión periódica del médico, la plataforma Penn trata al dispositivo, al paciente y al equipo de atención como colaboradores en una conversación continua. Los hallazgos fueron publicados en Nature Medicine por la Escuela de Medicina Perelman y el equipo de CNT, con la plataforma construida por estudiantes de doctorado en Bioingeniería de Penn dirigidos por Zack Goldblum, Haoer Shi y Zhongchuan Xu.
El experimento es pequeño (13 pacientes en una unidad de monitorización controlada) y la tecnología es temprana. Pero ofrece una visión concreta de lo que sucede cuando los datos que recopila un dispositivo médico dejan de fluir en una dirección y se convierten en algo que los pacientes pueden cuestionar, corregir y aprender en tiempo real.
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