CogMe pro prevenci a včasnou detekci deliria (CogMe)

Delirium je syndrom definovaný jako akutní porucha vědomí i kognice, která má tendenci v čase kolísat a je způsobena fyziologickými důsledky zdravotního stavu. Je to běžná porucha v prostředích akutní péče, na interních jednotkách, u pooperačních pacientů a na jednotce intenzivní péče. Delirium je spojeno se zvýšenou úmrtností, delšími pobyty v nemocnici, dlouhodobým kognitivním poškozením a zvýšenými náklady na zdravotní péči. Patofyziologie deliria je multifaktoriální a není zcela objasněna.

Prevalence deliria se zvyšuje s věkem a je velmi častá u starších hospitalizovaných pacientů. Na některých odděleních může míra deliria dosáhnout více než 40 %. Delirium je však téměř ve dvou třetinách případů poddiagnostikováno nebo chybně diagnostikováno jako deprese či demence. Kromě toho se již dříve ukázalo, že diagnóza deliria je často opožděná a že rozpoznání a dokumentace deliria lékaři a sestrami není zdaleka optimální. Včasná diagnostika deliria může zlepšit klinický výsledek se zkrácením trvání symptomů, zkrácením délky přijetí a snížením dlouhodobých komplikací.

Klinické studie prokázaly, že až v jedné třetině případů lze deliriu zabránit multifaktorovými nefarmakologickými intervencemi, přesto může být jejich implementace nákladná a vyžadovat speciálně vyškolený personál. Navíc obvykle neberou v úvahu fyziologické parametry.

Tři nedávné technologické pokroky nyní poskytují příležitosti pro nový přístup k prevenci deliria. Za prvé, v posledních letech se stalo technicky proveditelné monitorování vitálních funkcí pomocí nositelných senzorů poháněných pokročilými algoritmy zpracování. Tento vývoj může poskytnout příležitosti pro včasnou detekci deliria a pro detekci fyziologických spouštěčů deliria, jako je dehydratace, infekce a nedostatek spánku. Za druhé, nedávné pokroky ve virtuálních dialogových systémech (např. Amazon Alexa nebo Apple Siri) poskytují nové a vzrušující příležitosti pro automatickou interakci s pacientem. Zařízení s hlasovou nebo multimodální komunikací mohou používat starší pacienti s malými nebo žádnými zkušenostmi s moderní mobilní technologií. A konečně, nedávný pokrok v získávání digitalizovaných dat, výpočetní infrastruktuře a vývoji algoritmů nyní umožňuje aplikacím umělé inteligence a strojového učení expandovat do oblastí medicíny, které byly dříve považovány pouze za oblast lidských expertů. Kombinace těchto tří zdrojů dat může výrazně zlepšit současné predikční modely a umožnit dřívější a přesnější předpověď deliria.

Automatizovaný systém, který by mohl pomoci při detekci deliria a upozornit lékaře na možný nástup syndromu, může výrazně zlepšit léčbu a výsledky pro pacienty. Systém CogMe využívá současnou technologii k poskytování holistického a škálovatelného přístupu pro predikci, detekci a prevenci deliria, který zahrnuje jak fyziologické, tak kognitivní aspekty. Systém používá nositelná zařízení pro monitorování fyziologických vitálních funkcí a komunikuje s pacienty prostřednictvím speciální aplikace pro tablety – CogMe Personal Assistant (PA). V této studii budou data shromážděná nositelnými zařízeními a CogMe PA v kombinaci s údaji o pacientech z EMR retrospektivně analyzována pomocí technik strojového učení (CogMe Data Analytics), aby se vyhodnotila schopnost systému CogMe předpovídat a detekovat delirium. .