El sistema de recomendación personalizado con tecnología de IA ayuda a reducir la presión arterial
Un ejemplo de la recomendación personalizada proporcionada a un paciente. Crédito: Universidad de California – San Diego
Ingenieros de UC San Diego han desarrollado una plataforma de inteligencia artificial que fusiona datos de diferentes sensores de salud y estilo de vida, dispositivos portátiles y aplicaciones en un solo sitio, utilizando este flujo de datos combinado para pintar una imagen más amplia de la salud de un usuario y hacerle recomendaciones personalizadas para mejorar un resultado de salud específico. En un ensayo clínico con pacientes hipertensos, los usuarios de la plataforma P3.AI vieron disminuir su presión arterial sistólica y diastólica en 3,8 y 2,3 puntos respectivamente, en comparación con los 0,3 y 0,9 puntos de los sujetos del grupo de control que no recibieron recomendaciones personales.
Los investigadores detallaron los primeros hallazgos del proyecto de información y recomendaciones proactivas, personalizadas y precisas usando IA, o P3.AI, en el IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine.
Además de la ensayo clínico con pacientes hipertensos, esta plataforma P3.AI impulsó la aplicación eCOVID utilizada en un ensayo clínico de pacientes con casos moderados de COVID-19 en San Diego. Se utilizó la misma metodología, aunque con una plataforma ligeramente diferente, para predecir la depresión y recomendar un tratamiento de salud mental personalizado a los participantes en un estudio de la Facultad de Medicina de UC San Diego.
«Este modelo personalizado no es solo un tesoro de datos es mucho más inteligente que eso «, dijo Sujit Dey, profesor de ingeniería eléctrica e informática en UC San Diego, y director del Centro de Comunicación Inalámbrica, quien lidera este P3.AI (Información y recomendaciones proactivas, personalizadas y precisas usando AI ) proyecto. «Está tratando de aprender sus hábitos en términos de sueño, actividades, nutrición, nivel de estrés y estado de ánimo, y cómo todo esto se correlaciona con su salud mental o condiciones crónicas como la presión arterial».
Los primeros resultados demuestran la poder de las recomendaciones personalizadas en el cuidado de la salud.
«En lugar de decirle 10 cosas genéricas diferentes que debe hacer, y alentarlo a cambiar totalmente su vida, que es a menudo lo que se les dice actualmente a los pacientes hipertensos, este sistema recomendará una o dos acciones específicas que puede tomar que serían más efectivas para usted y le mostrarán con datos fáciles de interpretar qué tan efectivos son los cambios. Dado que su modelo seguirá cambiando con los cambios de su estilo de vida y condiciones personales, las recomendaciones específicas también pueden cambiar tiempo. Hemos visto una y otra vez que la orientación general conduce a un cumplimiento deficiente; este sistema es capaz de proporcionar las recomendaciones personalizadas y explicables que se necesitan».
Eventualmente, el objetivo es que el paciente s y sus médicos puedan usar esta plataforma de IA para mejorar cualquier número de condiciones de salud a través de recomendaciones personalizadas basadas en datos. La plataforma se puede integrar con registros de salud electrónicos mediante API, lo que permite a los proveedores de atención médica obtener una imagen más precisa y holística del bienestar de los pacientes a través de un tablero personalizado para cada paciente. Los proveedores de atención médica pueden recibir notificaciones si ciertas métricas alcanzan un nivel específico, pero no se atascan examinando e interpretando los datos.
Un ensayo clínico más grande del sistema de recomendación personalizado P3.AI para pacientes hipertensos comenzó en Octubre a través de los Servicios de Salud de la Población de UC San Diego Health.
«Hacer que los pacientes participen en prioridades basadas en evidencia mediante el uso de esta plataforma de hipertensión de IA para controlar mejor su estilo de vida y los factores ambientales parece ayudar a mejorar su salud cardiovascular», dijo el Dr. Parag Agnihotri, director médico de la Organización de Servicios de Salud de la Población en UC San Diego Health. «Este proyecto de colaboración entre la Escuela de Ingeniería Jacobs y UC San Diego Health para probar la plataforma integrada de atención de la hipertensión P3.AI tiene el potencial de ayudar a prevenir ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares evitables en nuestra comunidad».
La plataforma y desafíos de investigación
La plataforma funciona fusionando datos de una variedad de fuentes rastreadores de actividad física, rastreadores de sueño, aplicaciones y cuestionarios móviles, manguitos de presión arterial y más transmitidos en una variedad de escalas de tiempo, desde cada milisegundo hasta diariamente. o semanalmente y en una variedad de modos, incluidos puntos de datos numéricos, fotos, texto escrito y más. Encontrar una manera de sincronizar todos estos datos en un sitio y hacerlos interpretables fue uno de los tres desafíos clave que los ingenieros abordaron al desarrollar P3.AI.
Una vez que los datos están en un solo lugar, los investigadores tuvieron que desarrollar un sistema de IA capaz de fusionar los datos multimodales y crear un modelo personalizado del usuario, aprendiendo constantemente sobre el estilo de vida y los hábitos del usuario y su impacto, y actualizando el modelo. El modelo también revela los principales factores que influyen en la presión arterial del paciente, de modo que se pueda generar información precisa sobre la salud del paciente.
El tercer desafío importante en el que está trabajando ahora el equipo es desarrollar un sistema de inteligencia artificial capaz de interactuar con un ser humano y de traducir los datos y las ideas en recomendaciones de una manera que el usuario pueda entender y ser más dispuestos a cumplir.
«Un sistema de IA que colabora directamente con un paciente es un territorio desconocido», dijo Dey. «Seguimos aprendiendo al respecto, el trabajo aún no está completo, pero estamos obteniendo resultados positivos. Eso puede ser emocionante, pero sabemos que aún nos queda mucho por aprender».
Mientras Los ensayos clínicos de la aplicación de salud personalizada para pacientes hipertensos continúan aumentando, los resultados iniciales de este equipo de IA-paciente son prometedores. En el ensayo clínico de 25 pacientes, el 83 % de los sujetos del grupo experimental mejoraron su presión arterial sistólica media, en comparación con solo el 47 % de los sujetos del grupo de control, mientras que el 100 % del grupo experimental mejoró su presión arterial diastólica media, en comparación con el 53% de las personas en el grupo de control.
Del mismo modo, todos los sujetos del grupo experimental mejoraron su presión sistólica y diastólica máxima, en comparación con solo el 63 % y el 58 % de los sujetos del grupo de control, respectivamente. Finalmente, en los últimos 30 días, la tendencia de la presión arterial de los sujetos del grupo de control fue relativamente plana, mientras que se observó una tendencia decreciente en el grupo experimental.
Salud conectada
Esta plataforma de IA para la salud personalizada es uno de varios proyectos en el Centro de Comunicaciones Inalámbricas de UC San Diego enfocados en aplicar los avances en tecnologías inalámbricas a los desafíos de la Salud Conectada. La plataforma P3.AI respalda el proyecto de atención personalizada de la hipertensión, así como el proyecto de orientación y monitoreo de eCOVID, y fue crucial para el esfuerzo de aprendizaje automático personalizado del estado de ánimo deprimido.
Además, los ingenieros y médicos del Centro de Comunicaciones Inalámbricas están trabajando para avanzar en un sistema de fisioterapia virtual a pedido; desarrollar una plataforma de procesamiento de imágenes para el diagnóstico de cáncer de recto basado en resonancia magnética; y están trabajando para reducir las limitaciones de energía y mejorar las capacidades de comunicación de los dispositivos de Internet of Medical Things.
«Aunque siguen ocurriendo asombrosos descubrimientos en el lado farmacéutico, en el lado de la cirugía, en el uso de varios tipos de sensores, la salud y el cuidado de la salud se han vuelto cada vez más esquivos para grandes sectores de la población», dijo Dey. . «Cuando escuchas ‘atención médica virtual’, la gente a menudo piensa en una versión inferior de lo que haces en la clínica. Pero en lo que estamos trabajando aquí es en una atención verdaderamente proactiva y personalizada, capacitando a los pacientes, con los conocimientos de sus médicos, para hacer cambios en sus vidas diarias».
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La plataforma eCOVID proporciona monitoreo remoto de pacientes Más información: Po-Han Chiang et al, Uso de dispositivos portátiles y aprendizaje automático para permitir recomendaciones de estilo de vida personalizadas para mejorar la presión arterial, IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine (2021).DOI: 10.1109/JTEHM.2021.3098173 Proporcionado por la Universidad de California – San Diego Cita: El sistema de recomendación personalizado impulsado por IA ayuda a reducir la presión arterial (2021, 16 de noviembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021- 11-ai-powered-personalized-blood-pression.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona para información Únicamente con fines de confirmación.