La IA podría predecir los pacientes ideales para la estimulación de la médula espinal
Julie G. Pilitsis, MD, Ph.D. (izquierda), realizando un procedimiento. Crédito: Albany Med Health System
La estimulación de la médula espinal es un tratamiento mínimamente invasivo aprobado por la FDA para controlar el dolor crónico, como el dolor de espalda y cuello. Esta técnica de neuromodulación usa electricidad y un dispositivo implantable, que se ha utilizado cada vez más durante los últimos cinco años como un enfoque no farmacológico para las condiciones de dolor debido en parte a la epidemia de opiáceos.
Aunque los pacientes se someten a una evaluación psicológica y un tratamiento de prueba antes del implante, las tasas de fracaso se estiman en alrededor del 25 al 30 por ciento. La capacidad de predecir con precisión qué pacientes se beneficiarán de este tratamiento a largo plazo no está clara y actualmente depende de la experiencia subjetiva del médico implantador.
Un estudio dirigido por Julie G. Pilitsis, MD, Ph. D., decano y vicepresidente de asuntos médicos de la Facultad de Medicina Schmidt de la Universidad Atlántica de Florida, en colaboración con investigadores de la Facultad de Medicina de Albany, es el primero en utilizar algoritmos de aprendizaje automático en el campo de la neuromodulación para predecir la respuesta a largo plazo del paciente a la columna vertebral. estimulación de la médula espinal.
Para el estudio, los investigadores utilizaron la base de datos de Pilitsis, el mayor recurso de un solo centro de resultados de estimulación de la médula espinal longitudinal recopilados prospectivamente, para desarrollar y validar internamente modelos predictivos. Aplicaron una combinación de agrupamiento no supervisado y clasificación supervisada para obtener modelos individualizados. Cada subgrupo/grupo constaba de una cohorte de 151 pacientes e incluía 31 características. El objetivo del estudio era determinar a qué pacientes les iría bien la estimulación de la médula espinal.
Los resultados del estudio, publicados en la revista Neurosurgery, demostraron por primera vez la capacidad de los algoritmos de aprendizaje automático para predecir respuesta a largo plazo del paciente a la colocación de estimulación de la médula espinal con un rendimiento relativamente alto. El siguiente paso es validar prospectivamente estos datos en una población heterogénea de pacientes para garantizar que el algoritmo sea útil en diferentes grupos de pacientes en todo el país y el mundo.
«Nuestro estudio resultó en el desarrollo de un modelo para predecir qué pacientes se beneficiarían de la estimulación de la médula espinal», dijo Pilitsis, quien realizó el estudio mientras estaba en el Colegio Médico de Albany. «Después de que validemos este trabajo, nuestra esperanza es que este modelo de aprendizaje automático pueda informar una herramienta de soporte de decisiones clínicas para ayudar a los médicos a elegir mejor qué pacientes pueden ser los más apropiados».
Los investigadores encontraron dos grupos distintos; y los pacientes en las cohortes diferían significativamente en la edad, la duración del dolor crónico, la escala de calificación numérica preoperatoria y las puntuaciones de la escala de catastrofización del dolor preoperatorio. A través del ajuste fino de hiperparámetros y la selección de características intrínsecas supervisadas, identificaron las 10 características más influyentes que contribuyen más al rendimiento del modelo. Los modelos predictivos de regresión logística con una validación cruzada anidada demostraron el rendimiento general más alto con el área bajo la curva de 0,757 y 0,708 para cada grupo respectivo.
Casi 20 millones de estadounidenses sufren de dolor crónico que interfiere con sus actividades diarias. actividades, según un nuevo informe de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de los Estados Unidos. El CDC revisó la Encuesta Nacional de Entrevistas de Salud de 2016, que incluye respuestas de más de 17 000 adultos, y encontró que 1 de cada 5 estadounidenses, o alrededor de 50 millones de personas, sufre de dolor crónico.
«La neuromodulación usa impulsos eléctricos para cambiar la forma en que se procesa el dolor y puede proporcionar un beneficio que cambia la vida de los pacientes», dijo Pilitsis. «Su amplio alcance terapéutico, desde el alivio del dolor crónico hasta la enfermedad de Parkinson, posiciona a la neuromodulación para continuar como una importante industria de crecimiento en la próxima década».
La Sociedad Internacional de Neuromodulación define la neuromodulación terapéutica como «la alteración de la actividad nerviosa a través de entrega de un estímulo, como estimulación eléctrica o agentes químicos, a sitios neurológicos específicos en el cuerpo». En los pacientes apropiados, esta clase creciente de terapias, de uso común desde la década de 1980, puede ayudar a restaurar la función o aliviar los síntomas que tienen una base neurológica.
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La estimulación de la médula espinal de alta frecuencia muestra un alivio del dolor mejorado y más duradero. Más información: Amir Hadanny et al, Development of Machine LearningBased Models to Predict Treatment Response to Spinal Cord Stimulation, Neurocirugía (2022). DOI: 10.1227/neu.0000000000001855 Información del diario: Neurocirugía
Proporcionado por Florida Atlantic University Cita: La IA podría predecir los pacientes ideales para la estimulación de la médula espinal (2022, 29 de abril ) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-04-ai-ideal-patients-spinal-cord.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 únicamente con fines informativos.