의료용 임플란트는 대부분 자동 데이터 수집 장치입니다. 기록하고, 임상의는 나중에 검토하며, 환자는 예정된 약속까지 그 어떤 것도 거의 볼 수 없습니다. 펜실베니아 대학의 한 팀은 환자가 실제로 대화할 수 있고 응답을 받을 수 있는 의료 기기인 매우 다른 모델을 테스트했습니다.

Nature Medicine에 발표된 개념 증명 연구에서 Penn's Perelman School of Medicine과 CNT(Center for Neuroengineering and Therapeutics)의 연구원들은 간질 모니터링을 받는 사람들이 뇌 모니터링 시스템과 실시간으로 메시지를 교환할 수 있도록 하는 AI 기반 플랫폼을 설명합니다. 즉, 자신의 뇌 활동에 대해 질문하고, 맞춤형 경고를 받고, 증상을 보고하고, 시스템이 발작을 더 정확하게 인식하도록 훈련시키는 데도 도움이 됩니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 AI 뉴스를 참조하세요.

플랫폼 작동 방식

이 연구에는 뇌파검사(EEG)를 통한 지속적인 뇌 모니터링을 위해 Penn의 간질 모니터링 유닛에 입원한 13명의 성인이 등록되었습니다. 일부는 발작의 원인을 정확히 찾아내고 다른 일부는 수술 전 평가의 일부로 사용했습니다. 그들이 테스트한 플랫폼은 세 가지 구성 요소로 구성되었습니다. 각 참가자의 뇌에 있는 전극에서 EEG 데이터를 지속적으로 캡처하는 소프트웨어; 들어오는 데이터를 거의 실시간으로 분석하는 안전한 HIPAA 규격 클라우드 환경 ChatGPT와 유사한 기술로 구축된 Penn에서 개발한 AI 대화 에이전트를 갖춘 스마트폰 앱입니다.

환자는 앱을 통해 자신의 뇌 활동에 대해 질문하고, 데이터 추세의 시각화를 요청하고, 증상을 보고하고, 하루 종일 경고나 설문조사를 받을 수 있었습니다. 또한 시스템은 관련성이 있다고 판단되는 변경 사항을 발견하면 즉각 연락하고 환자의 반응에 따라 "즉시" 적응할 수 있습니다.

"전문가가 장치에서 수집한 데이터를 분석하기를 기다리는 대신 장치가 변경 사항을 감지하고 즉시 경고할 수 있다는 것이 아이디어입니다. 마치 어깨에 있는 개인 지미니 크리켓처럼" 수석 저자이자 신경학, 신경외과, 생명공학 교수인 브라이언 리트(Brian Litt) 박사는 말했습니다. "더 중요한 것은 환자와 장치가 시간이 지남에 따라 함께 학습할 수 있다는 것입니다. 장치는 환자에게 중요한 것이 무엇인지 배우고, 환자는 자신의 행동이 건강에 어떤 영향을 미치는지 배웁니다."

공개된 1,307개의 메시지

연구 기간 동안 참가자들은 시스템과 1,307개의 메시지를 교환했습니다. 대부분의 대화는 발작 사건, 수면, 기분, 에너지 수준 등 발작 활동과 직접적인 관련이 있는 요소에 중점을 두었습니다. 또한 환자들은 수면, 불안, 기분, 웰빙 및 기타 증상에 대해 매일 3회 설문조사를 받았습니다.

피드백 루프는 양방향으로 작동했습니다. 참가자들은 어떤 발작 감지가 올바른지, 어떤 것이 허위 경보인지 시스템에 알릴 수 있었고, 그 결과 플랫폼은 발작을 정확하게 식별하는 능력을 크게 향상시켰습니다. 임상의는 최고 가치 사례에만 전문가 의견을 집중시키는 스마트 "루프 전문가" 알고리즘을 통해 시스템 평가를 검토하고 자신만의 주석을 추가할 수 있었습니다.

몇몇 참가자들은 플랫폼이 그들이 알아차렸지만 결코 이해하지 못했던 패턴을 이해하는 데 도움이 되었다고 말했습니다. 한 사람은 그것이 "일부 에피소드와 감정 사이에서 내가 진실이라고 느꼈던 것을 확고히 하는 데" 도움이 되었다고 보고했습니다. 다른 사람들은 수면 데이터에 대한 접근과 주요 발작 전 경고 가능성을 중요하게 생각했습니다.

간질부터 인슐린 펌프 및 심뇌 자극까지

팀은 이 플랫폼을 간질을 훨씬 넘어서는 차세대 의료 기기를 위한 템플릿으로 보고 있습니다. 잠재적인 응용 분야에는 심장 장치, 인슐린 펌프 및 파킨슨병, 우울증, 강박 장애, 중독 및 인지 장애에 대한 새로운 신경정신과 치료법이 포함됩니다.

작업은 이미 진행 중입니다. 연구원들은 신경학 및 생명 공학 조교수인 Lauren Hammer, MD, PhD와 함께 파킨슨병 치료에 사용되는 심부 뇌 자극 장치를 자동으로 조정하는 플랫폼을 적용하기 위한 연구를 준비하고 있습니다. 추가 프로젝트는 불면증, 간질, 뇌 및 활력 징후 모니터링을 위한 웨어러블을 통합하는 것을 목표로 합니다.

Litt는 "환자들은 센서가 직접 측정할 수 없는 질병의 측면을 이해하는 경우가 많습니다."라고 Litt는 말했습니다. 릴리스에 따르면 식사가 혈당에 어떤 영향을 미치는지에 대한 질문에 답할 수 있는 인슐린 펌프를 구상하고 있습니다. 이러한 시스템이 더욱 개인화됨에 따라 연구원들은 임상 감독이 덜 필요하여 장기간 외래 환자 사용이 실용적이 될 것으로 기대합니다.

의료기기의 용도 변화

이 연구의 더 넓은 의미는 기술적인 것만큼이나 개념적인 것이기도 합니다. 오늘날의 장치는 대부분 정기적인 임상의 검토를 위해 데이터를 수집하는 반면, Penn 플랫폼은 장치, 환자 및 치료 팀을 지속적인 대화에서 협력자로 취급합니다. 이 연구 결과는 Perelman School of Medicine과 CNT 팀이 Nature Medicine에 발표했으며 플랫폼 자체는 Zack Goldblum, Haoer Shi 및 Zhongchuan Xu가 이끄는 Penn Bioengineering PhD 학생들이 구축했습니다.

실험은 소규모(통제된 모니터링 장치에 13명의 환자 포함)이며 기술도 초기 단계입니다. 그러나 이는 의료 기기가 수집한 데이터가 일방향 흐름을 멈추고 환자가 실시간으로 질문하고, 수정하고, 배울 수 있는 데이터가 될 때 어떤 일이 발생하는지 구체적으로 보여줍니다.

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