パーソナライズされたデジタルツインを用いた脳卒中神経リハビリテーションにおけるAI支援連続層別化 (STRATIF-AI)

研究の概要 このプロジェクトは、STRATIF-AIリハビリテーションアプリケーション（アプリ）の実現可能性、ならびにその患者へのアクセシビリティ、有用性、パーソナライゼーションを評価するために設計されています。 このアプリの目的は、患者の脳卒中からの回復を支援することですが、開発の初期段階であるため、本研究の主な目的は、患者の回復にこのようなアプリを関与させることの実現可能性と、患者がそれを有用と感じるかどうかをテストすることです。

今日の最先端の層別化技術は、大規模コホートデータで訓練された機械学習（ML）アルゴリズムに基づいています。 これには2つの主な制限があります：a) そのようなMLモデルは、患者について生成される多様なデータのすべてを使用できません、b) 層別化は間欠的にしか行われないため、時代遅れで最適とは言えないケアの決定を意味します。 これを改善するため、STRATIF-AIプラットフォームを使用した新しい概念と技術 - 継続的層別化が開発されました。 継続的層別化では、患者について生成されるすべてのデータが、患者によって管理される個人データボールトに累積的に保存されます。 この個人データはデジタルツインプラットフォームを継続的に更新します。 このプラットフォームのユニークな可能性は、メカニスティック、マルチスケール、多臓器モデルとMLおよびバイオインフォマティクスを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャから生まれます。

この技術により、患者固有の治療変化への反応をシミュレーションし、脳卒中後の患者について、数秒から数年にわたる細胞内、臓器、全身レベルでの変化を特定することが可能になります。 意味的調和はフェデレーテッドラーニングと組み合わされ、コホートデータベースのいずれかで新しいデータが利用可能になったときに、さまざまなサブモデルを安全に再訓練します。 このプロジェクトは、脳卒中後の回復のリハビリテーション段階におけるデジタルツインの使用を探求し、リーズのチャペルアラートン病院のリハビリテーションサービスで実施されます。 これは、モデルを洗練・検証し、デジタルツインが脳卒中のすべての段階（予防から急性治療、リハビリテーションまで）をカバーする異なるアプリを介して患者をどのようにフォローできるかを実証することを目的とした、ヨーロッパの8つの病院で実施される6つの同時研究の1つです。 継続的層別化のためのスケーラブルなプラットフォームは、新しい相互接続された患者中心の医療システムの基盤を形成します。

このプロジェクトは、患者データを進化するデジタルツインに統合することで、利用可能なすべてのデータを使用したリアルタイム患者評価のための継続的層別化方法を開発するために、新しいアプリを利用することの実現可能性を評価することを目指しています。 この技術の使用は、標準的な脳卒中後リハビリテーションケアと比較して、患者の脳卒中後リハビリテーションケアへの関与を改善し、医療におけるデジタルツインの使用に関する将来の研究の機会を創出すると仮説立てられています。

背景と理論的根拠 リハビリテーションプログラムに従事する動機とリハビリテーションプログラムへの適合は、脳卒中後の人々の回復における2つの主要な制限であり、最適とは言えない結果につながる可能性があります。 脳卒中ケアのすべての段階における関連する中心的な問題は、データがサイロ化され、患者にデータが提供されず、治療の層別化が間欠的にしか行われないことです。 これらの理由から、デジタルツイン（患者のデジタルコピー）に基づき、脳卒中ケアのすべての段階内および段階間で継続的層別化を促進するSTRATIF-AIプラットフォームが作成されました。 コンソーシアム全体のパートナー病院によって実施される異なる研究は、予防措置や患者の急性期モニタリングなど、脳卒中ケアのより早期の段階に焦点を当てます。 これらの研究では、継続的モデルを開発するためのデータが収集されます。 この臨床研究では、患者と医療スタッフがリハビリテーションにおける新しいプラットフォームの使用をどのように経験するかが研究されます。 これはパイロット研究であり、原理実証を検証し、初期の実現可能性と受容性データを収集します。

世界的に、脳卒中は成人の障害の4番目に一般的な原因であり、2021年には1190万人が脳卒中を経験し、最新の統計は1990年から2021年までの脳卒中発生率の増加を示しています。 脳卒中の世界的な経済的影響は年間8900億米ドルを超え、この数字は2050年までに倍増すると予想されています。 経済的影響に加えて、脳卒中が影響を受ける個人の生活の質に及ぼす影響は大きく、英国では脳卒中生存者の3分の2以上が、継続的なケアニーズを必要とする障害を抱えて退院します。 脳卒中予防と急性期管理の分野ではさらなる取り組みが必要ですが、世界的には世界保健機関が世界的なリハビリテーションの「深刻な、満たされていないニーズ」を認め、国内では最新の英国脳卒中リハビリテーションガイダンスが脳卒中のリハビリテーション段階の重要な役割と回復を最大化するために必要なリハビリテーション量の増加を概説しているように、脳卒中後のリハビリテーション段階の重要性は国際的に認識されつつあります。

もともと産業用に開発され、医療では比較的新しい概念であるデジタルツインは、物理的オブジェクト、システム、またはプロセスの仮想的な対応物であり、機能と外観の両方でその現実世界の同等物を反映すると定義できます。 デジタルツイン技術の継続的な進展は、複雑な行動をシミュレートできるように時間とともに継続的に適応する高度なモデルの進化につながっています。 デジタルツインは従来のデジタルモデリングとは異なり、物理的実体とデジタル実体の間の双方向データ交換を必要とし、それにより物理的実体がそのデジタル対応物からのフィードバックを受け取り、データの継続的層別化を促進します。 医療における個別化アプローチへの移行を考慮すると、デジタルツインの可能性はますます探求されています。 しかし、人間の感情と行動の複雑さ、および個人の好み、動機付け、疲労、一般的な健康状態などの要因の変動性は、医療で使用するための洗練されたデジタルツインを必要とします。

デジタルツインの使用が有望な分野は脳卒中リハビリテーションの分野であり、そこでデジタルツインは、個人の回復パターンをモデル化し治療法を最適化することで、脳卒中生存者がしばしば必要とするリハビリテーション期間を支援するために使用される可能性があります。 運動パターン、コミュニケーション、認知能力などのリアルタイム患者データを統合することにより、デジタルツインはリハビリテーションの結果をシミュレーションして個々の患者に合わせた治療を調整し、治療をリアルタイムで調整し、意思決定支援と動機付けフィードバックを提供し、患者の関与を潜在的に増加させ回復を促進することができます。 デジタルツインの概念は、筋骨格モデリングで検証されたOpenSimなどの市販プラットフォームを通じて人間の運動分析ですでに使用されており、医療におけるデジタルツインの実現可能性を示しています。

STRATIF-AIプロジェクトは、脳卒中後のリハビリテーションにデジタルツインを活用することを目的としたHorizon Europe資金提供プロジェクトです。 リハビリテーションにおける従来の患者層別化は、多職種チームによって実施される定期的な目標設定に依存し、患者とその家族または介護者と2〜3週間ごとにリハビリテーションプログラムの活動を指示するリハビリテーション目標を合意します。 しかし、このアプローチは目標設定のエピソード間の貴重なデータを見逃す可能性があり、最新の目標が患者の現在の状態を正確かつ完全に反映していないことを意味します。 目標設定エピソード間のこのデータ損失は、患者の状態が進化した場合でも、患者と医療専門家の次の正式な相互作用まで治療が変更されないため、現在の医療慣行では制限的である可能性があります。 この理由から、STRATIF-AIは、これらのデータを進化するデジタルツインに統合することで、利用可能なすべてのデータをリアルタイム患者評価に利用する継続的層別化方法を開発し、その後患者と医療チームにリアルタイムフィードバックを提供することを提案します。

脳卒中ケアにおける層別化で従来使用されてきたデータ、例えば患者の診断、脳卒中のリスク要因、過去の病歴、ベースライン観察、スキャンおよび血液検査結果は、ウェアラブル技術（市販のスマートウォッチ）、患者日記、および形式化されたリハビリテーション評価ツールである機能的独立度評価尺度と機能的評価尺度（FIM+FAM）からの中間情報で補完されます。 これらのデータは、人間の体の主要機能のためのメカニスティックモデルと機械学習およびバイオインフォマティクスモデルを統合するハイブリッド技術を使用して、患者の個別化されたデジタルツインを更新するために使用されます。

STRATIF-AIプロジェクトは、リーズ教育病院NHSトラストの適格患者に対して脳卒中のリハビリテーション段階全体で継続的層別化を実施し、プロジェクトの結果は、他のセンターで実施される脳卒中の予防および急性治療段階におけるプラットフォームの使用に関する進行中の研究を補完します。