Medische implantaten zijn voor het grootste deel stille gegevensverzamelaars: ze registreren, artsen beoordelen ze later, en patiënten zien er zelden iets van tot een geplande afspraak. Een team van de Universiteit van Pennsylvania heeft een heel ander model getest: een medisch apparaat waar patiënten daadwerkelijk tegen kunnen praten, en dat terugspreekt.

In een proof-of-concept-studie gepubliceerd in Nature Medicine beschrijven onderzoekers van Penn's Perelman School of Medicine en het Center for Neuroengineering and Therapeutics (CNT) een AI-aangedreven platform waarmee mensen die worden gemonitord op epilepsie in realtime berichten kunnen uitwisselen met hun hersenmonitoringsysteem - door vragen te stellen over hun eigen hersenactiviteit, gepersonaliseerde waarschuwingen te ontvangen, symptomen te rapporteren en zelfs te helpen het systeem te trainen om hun aanvallen nauwkeuriger te herkennen. Voor meer context over dit verhaal, zie ons AI-nieuws.

Hoe het platform werkt

Aan de studie namen 13 volwassenen deel die werden opgenomen in Penn's Epilepsie Monitoring Unit voor continue hersenmonitoring met elektro-encefalografie (EEG) - sommigen om de bron van hun aanvallen te achterhalen, anderen als onderdeel van pre-operatieve evaluatie. Het platform dat ze testten bestond uit drie componenten: software die continu EEG-gegevens van elektroden in de hersenen van elke deelnemer vastlegde; een veilige, HIPAA-compatibele cloudomgeving die de binnenkomende gegevens vrijwel in realtime analyseert; en een smartphone-app met een door Penn ontwikkelde AI-gespreksagent, gebouwd met technologie die vergelijkbaar is met die achter ChatGPT.

Via de app konden patiënten vragen stellen over hun hersenactiviteit, visualisaties van trends in hun gegevens aanvragen, symptomen melden en de hele dag door waarschuwingen of enquêtes ontvangen. Het systeem kan ook ongevraagd contact opnemen als het veranderingen opmerkt die het relevant acht, en zich 'on the fly' aanpassen op basis van de reacties van de patiënt.

"Het idee is dat in plaats van te wachten tot een specialist de gegevens analyseert die door uw apparaat zijn verzameld, het apparaat veranderingen kan detecteren en u onmiddellijk kan waarschuwen, zoals uw eigen persoonlijke Japie Krekel op uw schouder", zegt senior auteur Brian Litt, MD, hoogleraar neurologie, neurochirurgie en bio-engineering. "Wat nog belangrijker is, is dat zowel de patiënt als het apparaat in de loop van de tijd samen kunnen leren. Het apparaat leert wat belangrijk is voor de patiënt, en de patiënt leert hoe zijn gedrag zijn gezondheid beïnvloedt."

Welke 1.307 berichten onthuld zijn

Tijdens de onderzoeksperiode wisselden deelnemers 1.307 berichten uit met het systeem. De meeste gesprekken gingen over epilepsiegebeurtenissen, slaap, stemming en energieniveaus – factoren die rechtstreeks van invloed zijn op de aanvalsactiviteit. Patiënten werden ook driemaal daags ondervraagd over slaap, angst, stemming, welzijn en andere symptomen.

De feedbacklus werkte in beide richtingen. Deelnemers konden het systeem vertellen welke detecties van aanvallen correct waren en welke valse alarmen waren, en het platform verbeterde daardoor aanzienlijk zijn vermogen om aanvallen nauwkeurig te identificeren. Artsen zouden de beoordelingen van het systeem kunnen beoordelen en hun eigen annotaties kunnen toevoegen via wat het team een ​​slim ‘expert in the loop’-algoritme noemt, dat de input van experts concentreerde op alleen de gevallen met de hoogste waarde.

Verschillende deelnemers zeiden dat het platform hen hielp patronen te begrijpen die ze hadden opgemerkt maar nooit begrepen. Eén meldde dat het hielp 'te versterken wat ik voelde dat waar was tussen sommige van mijn episodes en emoties'. Anderen waardeerden toegang tot hun slaapgegevens en de mogelijkheid om te waarschuwen vóór grote aanvallen.

Van epilepsie tot insulinepompen en diepe hersenstimulatie

Het team ziet het platform als een sjabloon voor de volgende generatie medische hulpmiddelen die veel verder gaan dan epilepsie. Mogelijke toepassingen zijn onder meer hartapparatuur, insulinepompen en opkomende neuropsychiatrische behandelingen voor de ziekte van Parkinson, depressie, obsessief-compulsieve stoornis, verslaving en cognitieve stoornissen.

Er wordt al aan gewerkt: de onderzoekers bereiden studies voor met Lauren Hammer, MD, PhD, een assistent-professor in neurologie en bio-engineering, om het platform toe te passen voor het automatisch afstemmen van apparaten voor diepe hersenstimulatie die worden gebruikt om de ziekte van Parkinson te behandelen. Andere projecten zijn gericht op het integreren van wearables voor slapeloosheid, epilepsie en monitoring van de hersenen en vitale functies.

"Patiënten begrijpen vaak aspecten van hun ziekte die sensoren niet direct kunnen meten", zei Litt. Hij stelde zich, zoals de publicatie het stelt, een insulinepomp voor die vragen zou kunnen beantwoorden over hoe een maaltijd de bloedsuikerspiegel zal beïnvloeden. Naarmate dergelijke systemen persoonlijker worden, verwachten de onderzoekers dat er minder klinische supervisie voor nodig is, waardoor langdurig poliklinisch gebruik praktisch wordt.

Een verschuiving in waar medische hulpmiddelen voor zijn

De bredere betekenis van het onderzoek is zowel conceptueel als technisch. Waar de huidige apparaten voornamelijk gegevens verzamelen voor periodieke beoordeling door artsen, behandelt het Penn-platform het apparaat, de patiënt en het zorgteam als medewerkers in een voortdurend gesprek. De bevindingen werden gepubliceerd in Nature Medicine door de Perelman School of Medicine en het CNT-team, waarbij het platform zelf werd gebouwd door PhD-studenten van Penn Bioengineering onder leiding van Zack Goldblum, Haoer Shi en Zhongchuan Xu.

Het experiment is klein – 13 patiënten in een gecontroleerde monitoringeenheid – en de technologie is vroeg. Maar het biedt een concreet beeld van wat er gebeurt als de gegevens die een medisch apparaat verzamelt, niet langer in één richting stromen, en iets worden waar patiënten in realtime vragen over kunnen stellen, corrigeren en van kunnen leren.

---

Blijf Voorop met AI

Het laatste AI-nieuws, analyses en doorbraken — allemaal op één plek.

Lees meer AI-nieuws →