Implanturile medicale sunt, în cea mai mare parte, colectoare de date silențioase: înregistrează, clinicienii le revizuiesc mai târziu, iar pacienții le văd rareori până la o programare programată. O echipă de la Universitatea din Pennsylvania a testat un model foarte diferit - un dispozitiv medical cu care pacienții pot vorbi de fapt și care răspunde.
Într-un studiu de dovadă a conceptului publicat în Nature Medicine, cercetătorii de la Penn’s Perelman School of Medicine și de la Center for Neuroengineering and Therapeutics (CNT) descriu o platformă bazată pe inteligență artificială care le permite oamenilor monitorizați pentru epilepsie să schimbe mesaje cu sistemul lor de monitorizare a creierului în timp real - punând întrebări despre propria activitate cerebrală, primind chiar și ajutând să-și recunoască simptomele personalizate. convulsii mai precis. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
Cum funcționează platforma
Studiul a înrolat 13 adulți admiși în Unitatea de monitorizare a epilepsiei din Penn pentru monitorizare continuă a creierului cu electroencefalografie (EEG) - unii pentru a identifica sursa crizelor lor, alții ca parte a evaluării pre-chirurgicale. Platforma pe care au testat-o a constat din trei componente: software care a capturat continuu date EEG de la electrozii din creierul fiecărui participant; un mediu cloud securizat, compatibil cu HIPAA, care analizează datele primite aproape în timp real; și o aplicație pentru smartphone care include un agent de conversație AI dezvoltat de Penn, construit cu tehnologie similară cu cea din spatele ChatGPT.
Prin intermediul aplicației, pacienții ar putea să pună întrebări despre activitatea lor cerebrală, să solicite vizualizări ale tendințelor datelor lor, să raporteze simptome și să primească alerte sau sondaje pe parcursul zilei. Sistemul ar putea, de asemenea, să ajungă fără socoteală atunci când a detectat modificări pe care le-a considerat relevante și să se adapteze „din mers”, pe baza răspunsurilor pacienților.
„Ideea este că, în loc să aștepte ca un specialist să analizeze datele colectate de dispozitivul tău, dispozitivul ar putea detecta modificări și te poate avertiza imediat, cum ar fi propriul tău Jiminy Cricket pe umăr”, a declarat autorul principal Brian Litt, MD, profesor de Neurologie, Neurochirurgie și Bioinginerie. „Mai important, atât pacientul, cât și dispozitivul pot învăța împreună în timp. Dispozitivul învață ce contează pentru pacient, iar pacientul învață modul în care comportamentul lor le afectează sănătatea”.
Ce 1.307 de mesaje au fost dezvăluite
În perioada de studiu, participanții au schimbat 1.307 mesaje cu sistemul. Majoritatea conversațiilor s-au concentrat pe evenimentele convulsive, somnul, starea de spirit și nivelurile de energie - factori care au o influență directă asupra activității convulsive. Pacienții au fost, de asemenea, chestionați de trei ori pe zi despre somn, anxietate, dispoziție, bunăstare și alte simptome.
Bucla de feedback a funcționat în ambele direcții. Participanții au putut spune sistemului care detectări de convulsii au fost corecte și care au fost alarme false, iar platforma și-a îmbunătățit substanțial capacitatea de a identifica crizele cu precizie, ca rezultat. Clinicienii ar putea revizui evaluările sistemului și să adauge propriile adnotări prin ceea ce echipa numește un algoritm inteligent „expert în buclă”, care a concentrat contribuția experților doar pe cazurile de cea mai mare valoare.
Mai mulți participanți au spus că platforma i-a ajutat să dea sens tiparelor pe care le-au observat, dar nu le-au înțeles niciodată. Unul a raportat că a ajutat „să consolidez ceea ce am simțit că este adevărat între unele dintre episoadele și emoțiile mele”. Alții apreciau accesul la datele lor despre somn și posibilitatea de a avertiza înainte de crize majore.
De la epilepsie la pompe de insulină și stimulare profundă a creierului
Echipa vede platforma ca un șablon pentru următoarea generație de dispozitive medicale mult dincolo de epilepsie. Aplicațiile potențiale includ dispozitive cardiace, pompe de insulină și tratamente neuropsihiatrice emergente pentru boala Parkinson, depresie, tulburare obsesiv-compulsivă, dependență și tulburări cognitive.
Lucrările sunt deja în desfășurare: cercetătorii pregătesc studii cu Lauren Hammer, MD, PhD, profesor asistent de Neurologie și Bioinginerie, pentru a aplica platforma pentru a regla automat dispozitivele de stimulare a creierului profund utilizate pentru tratarea bolii Parkinson. Alte proiecte urmăresc să încorporeze dispozitive portabile pentru insomnie, epilepsie și monitorizarea creierului și a semnelor vitale.
„Pacienții înțeleg adesea aspecte ale bolii lor pe care senzorii nu le pot măsura în mod direct”, a spus Litt - imaginând, așa cum spune versiunea, o pompă de insulină care ar putea răspunde întrebărilor despre modul în care o masă va afecta zahărul din sânge. Pe măsură ce astfel de sisteme devin mai personalizate, cercetătorii se așteaptă ca acestea să necesite mai puțină supraveghere clinică, făcând practică utilizarea pe termen lung în ambulatoriu.
O schimbare în ceea ce sunt dispozitivele medicale
Semnificația mai largă a studiului este atât conceptuală, cât și tehnică. Acolo unde dispozitivele de astăzi colectează în mare parte date pentru revizuirea periodică a clinicianului, platforma Penn tratează dispozitivul, pacientul și echipa de îngrijire ca colaboratori într-o conversație continuă. Descoperirile au fost publicate în Nature Medicine de către Perelman School of Medicine și echipa CNT, cu platforma în sine construită de studenții doctoranzi Penn Bioengineering conduși de Zack Goldblum, Haoer Shi și Zhongchuan Xu.
Experimentul este mic - 13 pacienți într-o unitate de monitorizare controlată - și tehnologia este timpurie. Dar oferă o imagine concretă a ceea ce se întâmplă atunci când datele pe care le colectează un dispozitiv medical încetează să curgă într-un sens și devin ceva ce pacienții pot pune la îndoială, corecta și din care pot învăța în timp real.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
