CogMe для профилактики и раннего выявления делирия (CogMe)

Делирий — это синдром, определяемый как острое нарушение как сознания, так и познания, которое имеет тенденцию к колебаниям во времени и вызвано физиологическими последствиями заболевания. Это распространенное заболевание в отделениях неотложной помощи, в отделениях внутренних болезней, у послеоперационных пациентов и в отделениях интенсивной терапии. Делирий связан с повышенной смертностью, более длительным пребыванием в больнице, долгосрочными когнитивными нарушениями и увеличением расходов на здравоохранение. Патофизиология делирия многофакторна и до конца не изучена.

Распространенность делирия увеличивается с возрастом и очень часто встречается у пожилых госпитализированных пациентов. В некоторых отделах частота делирия может достигать более 40%. Однако делирий не диагностируется почти в двух третях случаев или ошибочно диагностируется как депрессия или деменция. Кроме того, ранее было показано, что диагноз делирия часто ставится с опозданием, а распознавание и документирование делирия врачами и медсестрами далеки от оптимальных. Ранняя диагностика делирия может улучшить клинический исход за счет сокращения продолжительности симптомов, уменьшения продолжительности госпитализации и уменьшения долгосрочных осложнений.

Клинические исследования показали, что делирий можно предотвратить в трети случаев с помощью многофакторных немедикаментозных вмешательств, однако их реализация может быть дорогостоящей и требовать наличия специально обученного персонала. Кроме того, они обычно не учитывают физиологические параметры.

Три недавних технологических достижения открывают возможности для нового подхода к профилактике делирия. Во-первых, в последние годы мониторинг показателей жизнедеятельности с помощью носимых датчиков, работающих на передовых алгоритмах обработки данных, стал технически осуществимым. Это развитие может предоставить возможности для раннего выявления делирия и выявления физиологических триггеров делирия, таких как обезвоживание, инфекции и недостаток сна. Во-вторых, недавние достижения в системах виртуального диалога (например, Alexa от Amazon или Siri от Apple) открывают новые захватывающие возможности для автоматического взаимодействия с пациентами. Устройства с голосовой или мультимодальной связью могут использоваться пожилыми пациентами с небольшим опытом или без опыта работы с современными мобильными технологиями. Наконец, недавний прогресс в области сбора оцифрованных данных, вычислительной инфраструктуры и разработки алгоритмов теперь позволяет приложениям искусственного интеллекта и машинного обучения расширяться в областях медицины, которые ранее считались прерогативой только специалистов-людей. Комбинация этих трех источников данных может значительно улучшить существующие модели прогнозирования и обеспечить более раннее и точное прогнозирование бреда.

Автоматизированная система, которая может помочь в выявлении делирия и предупреждать клиницистов о возможном начале синдрома, может значительно улучшить лечение и результаты для пациентов. В системе CogMe используются современные технологии для обеспечения целостного и масштабируемого подхода к прогнозированию, обнаружению и предотвращению делирия, охватывающему как физиологические, так и когнитивные аспекты. Система использует носимые устройства для мониторинга физиологических показателей жизнедеятельности и общается с пациентами с помощью специального приложения для планшетов — CogMe Personal Assistant (PA). В этом исследовании данные, собранные носимыми устройствами и CogMe PA, в сочетании с данными пациентов из EMR, будут ретроспективно анализироваться с использованием методов машинного обучения (CogMe Data Analytics) для оценки способности системы CogMe прогнозировать и обнаруживать делирий. .