โดยส่วนใหญ่แล้วการปลูกถ่ายทางการแพทย์นั้นเป็นเพียงการรวบรวมข้อมูลแบบเงียบๆ โดยจะบันทึก แพทย์จะตรวจสอบในภายหลัง และผู้ป่วยแทบจะไม่ได้เห็นข้อมูลใดๆ เลยจนกว่าจะถึงการนัดหมายตามกำหนดการ ทีมงานจากมหาวิทยาลัยเพนซิลวาเนียได้ทดสอบโมเดลที่แตกต่างออกไปมาก นั่นคืออุปกรณ์ทางการแพทย์ที่ผู้ป่วยสามารถพูดคุยด้วยได้จริง และอุปกรณ์ที่พูดโต้ตอบได้

ในการศึกษาพิสูจน์แนวคิดที่ตีพิมพ์ในวารสาร Nature Medicine นักวิจัยจาก Penn's Perelman School of Medicine และ Center for Neuroengineering and Therapeutics (CNT) อธิบายถึงแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งช่วยให้ผู้ที่ถูกติดตามโรคลมบ้าหมูแลกเปลี่ยนข้อความกับระบบติดตามสมองแบบเรียลไทม์ โดยถามคำถามเกี่ยวกับการทำงานของสมองของตนเอง รับการแจ้งเตือนส่วนบุคคล รายงานอาการ และแม้แต่ช่วยฝึกระบบให้รับรู้อาการชักได้แม่นยำยิ่งขึ้น For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.

แพลตฟอร์มทำงานอย่างไร

การศึกษานี้รับผู้ใหญ่ 13 คนเข้ารับการรักษาในหน่วยติดตามโรคลมบ้าหมูของเพนน์เพื่อตรวจติดตามสมองอย่างต่อเนื่องด้วยการตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง (EEG) บางรายระบุแหล่งที่มาของอาการชัก และบางรายเป็นส่วนหนึ่งของการประเมินก่อนการผ่าตัด แพลตฟอร์มที่พวกเขาทดสอบประกอบด้วยสามองค์ประกอบ ได้แก่ ซอฟต์แวร์ที่เก็บข้อมูล EEG จากขั้วไฟฟ้าในสมองของผู้เข้าร่วมแต่ละคนอย่างต่อเนื่อง สภาพแวดล้อมคลาวด์ที่ปลอดภัยและเป็นไปตามมาตรฐาน HIPAA วิเคราะห์ข้อมูลขาเข้าในเวลาใกล้เคียงเรียลไทม์ และแอปสมาร์ทโฟนที่มีตัวแทนการสนทนา AI ที่พัฒนาโดย Penn ซึ่งสร้างขึ้นด้วยเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกับ ChatGPT

ผู้ป่วยสามารถถามคำถามเกี่ยวกับการทำงานของสมอง ขอแสดงภาพแนวโน้มในข้อมูล รายงานอาการ และรับการแจ้งเตือนหรือแบบสำรวจได้ตลอดทั้งวันผ่านแอปนี้ ระบบยังสามารถเข้าถึงโดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบเมื่อพบการเปลี่ยนแปลงที่พิจารณาว่าเกี่ยวข้อง และปรับเปลี่ยน "ได้ทันที" ตามการตอบสนองของผู้ป่วย

“แนวคิดก็คือแทนที่จะรอให้ผู้เชี่ยวชาญวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดยอุปกรณ์ของคุณ อุปกรณ์สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงและแจ้งเตือนคุณได้ทันที เช่นเดียวกับจิมินีคริกเก็ตส่วนตัวของคุณบนไหล่ของคุณ” Brian Litt ผู้เขียนอาวุโส นพ. ศาสตราจารย์ด้านประสาทวิทยา ประสาทศัลยศาสตร์ และวิศวกรรมชีวภาพกล่าว "ที่สำคัญกว่านั้น ทั้งผู้ป่วยและอุปกรณ์สามารถเรียนรู้ร่วมกันได้ตลอดเวลา อุปกรณ์จะเรียนรู้สิ่งที่สำคัญสำหรับผู้ป่วย และผู้ป่วยจะเรียนรู้ว่าพฤติกรรมของพวกเขาส่งผลต่อสุขภาพของพวกเขาอย่างไร"

เปิดเผยข้อความอะไร 1,307 ข้อความ

ในช่วงระยะเวลาการศึกษา ผู้เข้าร่วมแลกเปลี่ยนข้อความ 1,307 ข้อความกับระบบ บทสนทนาส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่เหตุการณ์การชัก การนอนหลับ อารมณ์ และระดับพลังงาน ซึ่งเป็นปัจจัยที่มีผลโดยตรงต่อกิจกรรมการชัก นอกจากนี้ ผู้ป่วยยังได้รับการสำรวจเกี่ยวกับการนอนหลับ ความวิตกกังวล อารมณ์ ความเป็นอยู่ที่ดี และอาการอื่นๆ วันละสามครั้ง

วงจรป้อนกลับทำงานได้ทั้งสองทิศทาง ผู้เข้าร่วมสามารถบอกระบบได้ว่าการตรวจจับการจับกุมใดถูกต้องและการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด และแพลตฟอร์มดังกล่าวได้ปรับปรุงความสามารถในการระบุการจับกุมได้อย่างแม่นยำอย่างมาก แพทย์สามารถตรวจสอบการประเมินของระบบและเพิ่มคำอธิบายประกอบของตนเองผ่านสิ่งที่ทีมงานเรียกว่าอัลกอริธึม "ผู้เชี่ยวชาญในวง" อันชาญฉลาด ซึ่งรวบรวมความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะในกรณีที่มีมูลค่าสูงสุดเท่านั้น

ผู้เข้าร่วมหลายคนกล่าวว่าแพลตฟอร์มดังกล่าวช่วยให้พวกเขาเข้าใจรูปแบบที่พวกเขาสังเกตเห็นแต่ไม่เคยเข้าใจ มีรายงานหนึ่งว่ามันช่วย "ทำให้สิ่งที่ฉันรู้สึกว่าเป็นจริงระหว่างตอนและอารมณ์ของฉัน" คนอื่นๆ ให้ความสำคัญกับการเข้าถึงข้อมูลการนอนหลับของตนและความเป็นไปได้ที่จะได้รับคำเตือนก่อนเกิดอาการชักครั้งใหญ่

จากโรคลมบ้าหมูไปจนถึงการปั๊มอินซูลินและการกระตุ้นสมองส่วนลึก

ทีมงานมองว่าแพลตฟอร์มดังกล่าวเป็นแม่แบบสำหรับอุปกรณ์ทางการแพทย์รุ่นต่อไปที่นอกเหนือไปจากโรคลมบ้าหมู การใช้งานที่เป็นไปได้ ได้แก่ อุปกรณ์เกี่ยวกับหัวใจ เครื่องปั๊มอินซูลิน และการรักษาทางประสาทจิตเวชที่เกิดขึ้นใหม่สำหรับโรคพาร์กินสัน โรคซึมเศร้า โรคย้ำคิดย้ำทำ การเสพติด และความผิดปกติทางการรับรู้

งานอยู่ระหว่างดำเนินการ: นักวิจัยกำลังเตรียมการศึกษาร่วมกับ Lauren Hammer, MD, PhD, ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านประสาทวิทยาและวิศวกรรมชีวภาพ เพื่อใช้แพลตฟอร์มเพื่อปรับแต่งอุปกรณ์กระตุ้นสมองส่วนลึกที่ใช้ในการรักษาโรคพาร์กินสันโดยอัตโนมัติ โครงการเพิ่มเติมมีเป้าหมายที่จะรวมอุปกรณ์สวมใส่สำหรับการนอนไม่หลับ โรคลมบ้าหมู และการติดตามสัญญาณสมองและสัญญาณชีพ

“ผู้ป่วยมักจะเข้าใจแง่มุมต่างๆ ของโรคที่เซ็นเซอร์ไม่สามารถวัดได้โดยตรง” Litt กล่าว โดยจินตนาการถึงปั๊มอินซูลินที่สามารถตอบคำถามว่ามื้ออาหารจะส่งผลต่อระดับน้ำตาลในเลือดอย่างไร เนื่องจากระบบดังกล่าวมีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น นักวิจัยจึงคาดหวังว่าระบบดังกล่าวจะต้องมีการดูแลทางคลินิกน้อยลง ซึ่งจะทำให้การใช้งานผู้ป่วยนอกในระยะยาวเป็นไปได้

การเปลี่ยนแปลงในเรื่องอุปกรณ์การแพทย์ที่มีไว้เพื่อ

ความสำคัญที่กว้างขึ้นของการศึกษาคือแนวความคิดพอๆ กับด้านเทคนิค อุปกรณ์ในปัจจุบันส่วนใหญ่รวบรวมข้อมูลเพื่อการตรวจสอบของแพทย์เป็นระยะๆ แพลตฟอร์มของ Penn จะถือว่าอุปกรณ์ ผู้ป่วย และทีมดูแลเป็นผู้ทำงานร่วมกันในการสนทนาที่กำลังดำเนินอยู่ การค้นพบนี้ตีพิมพ์ในวารสาร Nature Medicine โดยทีม Perelman School of Medicine และ CNT โดยแพลตฟอร์มดังกล่าวสร้างขึ้นโดยนักศึกษาปริญญาเอกของ Penn Bioengineering ซึ่งนำโดย Zack Goldblum, Haoer Shi และ Zhongchuan Xu

การทดลองมีขนาดเล็ก โดยมีผู้ป่วย 13 รายในหน่วยติดตามควบคุมที่มีการควบคุม และเทคโนโลยียังเร็วอยู่ แต่มันนำเสนอภาพรวมที่เป็นรูปธรรมของสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อข้อมูลที่อุปกรณ์ทางการแพทย์รวบรวมหยุดไหลไปในทิศทางเดียว และกลายเป็นสิ่งที่ผู้ป่วยสามารถตั้งคำถาม แก้ไข และเรียนรู้จากแบบเรียลไทม์

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →