Zdalne monitorowanie pacjentów wysokiego ryzyka z przewlekłymi chorobami układu krążenia

Zaostrzenia przewlekłych chorób sercowo-płucnych są główną przyczyną zachorowalności i śmiertelności na całym świecie. Szacuje się, że na całym świecie żyje około 23 milionów pacjentów z niewydolnością serca, a przewiduje się, że częstość występowania niewydolności serca w Stanach Zjednoczonych wzrośnie w ciągu następnych czterech dekad, a szacunkowo 772 000 nowych przypadków niewydolności serca przewiduje się w roku 2040. Zaostrzenia przewlekłej choroby układu oddechowego mogą przyspieszyć pogorszenie czynności płuc i zmniejszyć przeżywalność. Mogą również prowadzić do znacznego wzrostu kosztów opieki zdrowotnej. Zaostrzenia przewlekłej obturacyjnej choroby płuc (POChP) są ważną przyczyną ponownych przyjęć z 30-dniowym odsetkiem ponownych przyjęć wynoszącym około 20% i wynikającymi z nich wydatkami na opiekę zdrowotną w wysokości 15 miliardów USD rocznie. Mukowiscydoza (CF), choroba genetyczna, która wpływa na oczyszczanie dróg oddechowych i wydzielanie, ma 30-dniowy wskaźnik ponownej hospitalizacji na poziomie około 11%.

Ze względu na wysokie koszty pobytu w szpitalu i wizyt na oddziałach ratunkowych, a zwłaszcza w warunkach pandemii COVID-19, bardziej opłacalne modele zarządzania „pozaszpitalnego” stają się coraz bardziej atrakcyjne. Takie modele nie tylko zapewniają korzyści kosztowe pacjentom, płatnikom i szpitalom, ale także zwiększają możliwości zapewniania opieki ludziom w domu.

Wykazano, że zmienne oddechowe są jednymi z najbardziej czułych wskaźników zaostrzenia POChP i zaobserwowano istotną korelację między częstością oddechów a objawami POChP. W połączeniu z częstością tętna i wysyceniem tlenem zmienne te stanowią użyteczną metodę identyfikacji zaostrzeń. Obecne modele analityczne są zaprojektowane do wyzwalania alarmów, które są zasadniczo oparte na tradycyjnych analizach opartych na progach. Takie metody nie są w stanie identyfikować i rozpoznawać trendów ze względu na ograniczony dostęp do zaawansowanej analityki (np. metod uczenia maszynowego). Urządzenie proponowane do użycia w tym badaniu będzie mierzyć częstość oddechów, stosunek wdechu do wydechu (I:E), głębokość oddechu, częstość akcji serca, SpO2, zmienność SpO2, ruch pacjenta, a badacze wykorzystają uczenie maszynowe i modelowanie danych do analizy swoich trendy w czasie.

Platforma biometryczna do noszenia (nazywana „czujnikiem oddechu”) opracowana przez Instytut Bioinżynierii i Bioobrazowania (IBB), A*STAR, ma być noszona na klatce piersiowej za pomocą plastra samoprzylepnego klasy medycznej. Czujnik oddechu zawiera nieinwazyjny czujnik łączący akcelerometr i metody wykorzystujące światło do wykrywania rozszerzania się ściany klatki piersiowej lub oddychania.

Czujnik oddechu umożliwia gromadzenie dodatkowych informacji dotyczących oddychania (częstość oddechów, względna głębokość oddechów i cykl pracy) jako predyktorów zaostrzenia przewlekłych chorób sercowo-płucnych i być może ulepszanie zaawansowanych modeli analitycznych, które mogą zapewnić lepszą czułość i specyficzność w porównaniu z tradycyjnymi modelami (np. dzienniki kliniczne). Ostatecznie może to pozwolić na wczesne przewidywanie zaostrzeń ambulatoryjnych, aby umożliwić wczesną interwencję i zmniejszyć liczbę ponownych przyjęć (poprzez zdalne interwencje).

W ramach tego projektu Instytut Bioinżynierii i Bioobrazowania (IBB) A*STAR chciałby współpracować z Massachusetts General Hospital w celu agregowania danych pacjentów i dalszego rozwijania swojego algorytmu oprogramowania z wykorzystaniem uczenia maszynowego (np. losowe modele lasów i modele pamięci długookresowej itp.) oraz modele statystyczne (np. modele regresji i analiza przeżycia z analizą jedno- i wieloczynnikową) oparte na cechach układu oddechowego i hemodynamice do przewidywania zaostrzeń i pogorszenia stanu u 60 pacjentów z chorobami sercowo-płucnymi. Punkty końcowe tej współpracy obejmują:

1. Aby zweryfikować hipotezę wykorzystania biomarkerów oddechowych w modelach (niezależnych od choroby i specyficznych dla choroby) w celu przewidywania zaostrzeń - należy przeprowadzić analizę porównawczą w porównaniu z kwestionariuszami kontrolnymi i rozmowami telefonicznymi
2. Aby zweryfikować poziom zgodności, wskaźnik rezygnacji i czy wymagane są dodatkowe środki, aby skłonić pacjentów do kontynuacji