医療インプラントは、ほとんどの場合、サイレント データ コレクターです。つまり、インプラントは記録し、臨床医が後で確認するため、患者は予約された予約までデータを見ることはほとんどありません。ペンシルベニア大学のチームは、まったく異なるモデル、つまり患者が実際に話しかけることができ、会話を返す医療機器をテストした。

Nature Medicineに掲載された概念実証研究の中で、ペンシルバニア州ペレルマン医科大学と神経工学・治療センター（CNT）の研究者らは、てんかんの監視対象となっている人々がリアルタイムで脳監視システムとメッセージを交換できるようにするAI主導のプラットフォームについて説明している。これにより、自分の脳の活動について質問し、パーソナライズされたアラートを受信し、症状を報告し、発作をより正確に認識するようにシステムを訓練することもできる。 この件の詳細は、AIニュースをご覧ください。

プラットフォームの仕組み

この研究では、ペンのてんかんモニタリングユニットに入院した成人13人を対象に、脳波検査（EEG）による継続的な脳モニタリングを実施した。ある人は発作の原因を特定するため、また他の人は手術前評価の一環として行った。彼らがテストしたプラットフォームは 3 つのコンポーネントで構成されていました。各参加者の脳の電極から EEG データを継続的に取得するソフトウェアです。受信データをほぼリアルタイムで分析する安全な HIPAA 準拠のクラウド環境。もう 1 つは、ChatGPT の背後にあるものと同様のテクノロジーで構築された、ペンが開発した AI 会話エージェントを備えたスマートフォン アプリです。

アプリを通じて、患者は自分の脳活動について質問したり、データの傾向の視覚化を要求したり、症状を報告したり、一日を通して警告や調査を受け取ることができます。また、システムは、関連性があると判断した変更を発見したときに、プロンプトなしで連絡を取り、患者の反応に基づいて「その場で」適応させることもできます。

「そのアイデアは、専門家がデバイスによって収集されたデータを分析するのを待つ代わりに、デバイスが変化を検出して、あなた自身の肩にジミニー・クリケットを乗せるようにすぐに警告を発することができるということです」と、主著者で神経学、脳神経外科、生物工学の教授であるブライアン・リット医学博士は述べた。 「さらに重要なのは、患者とデバイスの両方が時間をかけて一緒に学習できることです。デバイスは患者にとって何が重要かを学習し、患者は自分の行動が自分の健康にどのような影響を与えるかを学習します。」

1,307 件のメッセージで明らかになったもの

調査期間中、参加者はシステムと 1,307 件のメッセージを交換しました。ほとんどの会話は、発作事象、睡眠、気分、エネルギーレベルなど、発作活動に直接関係する要素に集中していました。患者はまた、睡眠、不安、気分、健康状態、その他の症状について毎日 3 回調査されました。

フィードバック ループは両方向に機能しました。参加者は、どの発作検出が正しく、どれが誤報であるかをシステムに伝えることができ、その結果、プラットフォームは発作を正確に識別する能力を大幅に向上させました。臨床医は、チームがスマートな「エキスパート・イン・ザ・ループ」アルゴリズムと呼ぶものを通じて、システムの評価をレビューし、独自の注釈を追加できます。これは、最も価値の高い症例のみに専門家の意見を集中させます。

参加者の何人かは、このプラットフォームのおかげで、気づいてはいたものの理解できなかったパターンを理解することができたと述べています。ある人は、それが「自分のいくつかのエピソードや感情の間で真実だと感じたことを固める」のに役立った、と報告した。他の人は、睡眠データへのアクセスと、大きな発作の前に警告を発する可能性を重視しました。

てんかんからインスリンポンプと脳深部刺激まで

チームは、このプラットフォームがてんかんをはるかに超えた次世代の医療機器のテンプレートであると考えています。潜在的な用途には、心臓装置、インスリンポンプ、パーキンソン病、うつ病、強迫性障害、依存症、認知障害に対する新たな神経精神医学的治療が含まれます。

研究者らは、神経学および生物工学の助教授であるローレン・ハマー医学博士と共同で、パーキンソン病の治療に使用される脳深部刺激装置の自動調整にプラットフォームを適用するための研究を準備している。さらなるプロジェクトは、不眠症、てんかん、脳とバイタルサインのモニタリングにウェアラブルを組み込むことを目指しています。

「患者は多くの場合、センサーでは直接測定できない病気の側面を理解している」とリット氏は述べ、リリース文にあるように、食事が血糖値にどのような影響を与えるかについての疑問に答えることができるインスリンポンプを構想している。このようなシステムがより個人化されるにつれて、臨床監督の必要性が減り、外来での長期使用が実用化されると研究者らは期待している。

医療機器の用途の変化

この研究のより広範な意義は、技術的なものであると同時に概念的なものでもある。今日のデバイスは主に臨床医の定期的なレビューのためにデータを収集しますが、Penn プラットフォームはデバイス、患者、医療チームを継続的な会話の協力者として扱います。この研究結果は、ペレルマン医科大学と CNT チームによって Nature Medicine に発表されました。プラットフォーム自体は、Zack Goldblum、Haoer Shi、Zhongchuan Xu 率いるペン生物工学博士課程の学生によって構築されました。

この実験は小規模で、制御された監視ユニットに 13 人の患者が参加し、技術は初期のものです。しかし、これは、医療機器が収集したデータが一方向の流れを止め、患者がリアルタイムで疑問を呈し、修正し、そこから学ぶことができるデータになったときに何が起こるかを具体的に垣間見ることができます。

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