慢性心肺疾患の高リスク患者の遠隔モニタリング

慢性心肺疾患の悪化は、世界中の罹患率と死亡率の主な原因です。 世界中で推定 2,300 万人の心不全患者がおり、米国における心不全の有病率は今後 40 年間で上昇し、2040 年には推定 772,000 の新しい心不全症例が発生すると予測されています。 慢性呼吸器疾患が悪化すると、肺機能の低下が加速し、生存率が低下する可能性があります。 また、医療費の大幅な上昇につながる可能性もあります。 慢性閉塞性肺疾患 (COPD) の悪化は、再入院の重要な原因であり、30 日間の再入院率は約 20% であり、その後の年間医療費は 150 億ドルに上ります。 嚢胞性線維症 (CF) は、気道のクリアランスと分泌に影響を与える遺伝性疾患で、30 日以内の再入院率は約 11% です。

入院と救急外来の費用が高いため、特に COVID-19 パンデミックの状況では、より費用対効果の高い「院外」管理モデルがますます魅力的になっています。 このようなモデルは、患者、支払者、および病院にコスト上のメリットをもたらすだけでなく、自宅で人々にケアを提供する能力を高めます。

呼吸変数は COPD 増悪の最も感度の高い指標の 1 つであることが示されており、呼吸数と COPD 症状との間に有意な相関関係が観察されています。 これらの変数を脈拍数および酸素飽和度と組み合わせると、増悪を特定する有用な方法となります。 現在の分析モデルは、アラームをトリガーするように設計されており、通常、従来のしきい値タイプ駆動型分析に基づいています。 このような方法では、高度な分析 (機械学習方法など) へのアクセスが制限されているため、傾向を特定して認識することができません。 この研究で使用するために提案されたデバイスは、呼吸数、吸気: 呼気 (I:E) 比、呼吸深度、心拍数、SpO2、SpO2 変動、患者の動きを測定し、研究者は機械学習とデータ モデリングを使用してそれらを分析します。時間の経過に伴う傾向。

Institute of Bioengineering & Bioimaging (IBB) によって開発されたウェアラブル バイオメトリック プラットフォーム (「呼吸センサー」と呼ばれる) である A*STAR は、医療グレードの粘着パッチを介して胸部に装着されます。 呼吸センサーには、加速度計と光ベースの方法を組み合わせて胸壁の拡張または呼吸を感知する非侵襲的センサーが含まれています。

呼吸センサーは、慢性心肺疾患の悪化の予測因子として追加の呼吸情報 (呼吸数、相対的な潮汐深度、およびデューティ サイクル) を収集し、おそらく従来のモデル (例: 臨床日誌）。 最終的に、これにより、外来患者の増悪を早期に予測して、早期の介入と再入院の削減を可能にする可能性があります（遠隔介入による）。

このプロジェクトで、Institute of Bioengineering & Bioimaging (IBB), A*STAR は、マサチューセッツ総合病院と協力して患者データを集約し、機械学習を使用してソフトウェア アルゴリズムをさらに開発したいと考えています (例: ランダム フォレスト モデル、長短期記憶モデルなど) および統計モデル (例: 心肺疾患患者 60 名の増悪と悪化を予測するための呼吸機能と血行動態に基づく回帰モデルと単変量解析および多変量解析による生存解析)。 このコラボレーションのエンドポイントには、次のものが含まれます。

1. 増悪を予測するために、モデル（疾患にとらわれない、および疾患に特異的な）で呼吸器に基づくバイオマーカーを使用するという仮説を検証する - ベンチマークとフォローアップのアンケートおよび電話による比較
2. コンプライアンスのレベル、ドロップアウト率、および患者をフォローアップさせるために追加の措置が必要かどうかを検証するため