Dispozitiv purtabil pentru monitorizarea modificărilor în afectarea mișcărilor brațului după accidentul vascular cerebral
O echipă de cercetători de la Universitatea din Massachusetts Amherst a dezvoltat un dispozitiv purtabil pentru încheietura mâinii, alimentat de un algoritm de învățare automată, capabil să urmărească în mod continuu modificările în afectarea mișcărilor brațului cauzate de accidentele vasculare cerebrale.
Monitorizarea modificărilor pe parcursul întregului proces de reabilitare va permite clinicianilor să facă ajustări în timp real ale programelor de terapie pentru intervenții personalizate, în locul standardului actual „one-size-fits-all”.
„Suntem primul grup care arată că, folosind datele purtabile, putem extrage informații despre gravitatea motorie a pacienților, pe care clinicianii le pot utiliza pentru a determina dacă intervenția lor este eficientă sau nu”, afirmă Sunghoon Ivan Lee, profesor asociat la Manning College of Information and Computer Sciences de la UMass Amherst.
Cercetarea a fost realizată împreună cu colegii de la Universitatea Washington din St. Louis, Shirley Ryan AbilityLab și Harvard Medical School/Mass General Brigham.
Anual, peste 795.000 de americani suferă accidente vasculare cerebrale, iar problemele de mobilitate a membrelor superioare afectează până la 77% dintre pacienți imediat după eveniment. Aproximativ 40% dintre pacienți continuă să aibă probleme cronice, ceea ce reprezintă o limitare majoră pentru viața independentă.
Deși terapia fizică îmbunătățește aceste probleme de mobilitate, aceasta nu este lipsită de limitări. În prezent, progresul este măsurat prin evaluarea observațională a clinicianului, care durează aproximativ 30 de minute. Din cauza acestui proces consumator de timp, evaluarea are loc, de obicei, doar înainte și după reabilitare.
„Asta înseamnă că, în timpul procesului de terapie, nici pacientul, nici terapeutul nu au o idee clară despre cum răspund pacienții la tratamentele primite”, spune Lee. „În prezent, clinicianții nu pot vedea dacă pacienții răspund exercițiilor prescrise, iar pacienții nu au nicio modalitate de a ști cum progresează.”
Prin intermediul unui monitor portabil, colectarea datelor despre recuperare poate fi continuă și poate avea loc în afara sesiunilor de terapie, permițând terapeutului să facă ajustări rapide ale strategiilor de tratament pentru o reabilitare cu adevărat personalizată.
De asemenea, urmărirea mișcărilor într-un mediu real al pacientului poate fi mai indicativă pentru performanța reală, spre deosebire de mișcarea artificială realizată într-o clinică. Dispozitivul purtabil pentru încheietura mâinii capturează mișcarea în orice moment al zilei, în loc de a oferi doar o imagine de ansamblu într-un singur moment. În plus, pacienții pot constata că urmărirea propriului progres în recuperare le crește angajamentul față de practicile terapeutice și îi menține motivați.
Lee este optimist că această transparență crescută va conduce la rezultate terapeutice îmbunătățite.
Un senzor accelerometru din dispozitiv captează mișcările membrelor superioare, care sunt apoi interpretate de un algoritm de învățare automată dezvoltat de Lee și de studentul său absolvent, Ryan Wang.
„[Mișcarea și gravitatea afectării] sunt corelate pentru că, cu cât ești mai puțin sever, cu atât este mai probabil să te miști mai mult, dar nu sunt exact aceleași”, afirmă Lee. „Îmbunătățind utilizarea membrelor – da, putem încuraja persoana să folosească mai mult membrul. Dar pacienții nu pot face modificări imediate în gravitatea motorie prin schimbări comportamentale pe termen scurt.”
Modelul lor, descris în Science Translational Medicine, a fost antrenat pe datele accelerometrului și scorurile de evaluare ale clinicianului pentru pacienții cu accidente vasculare cerebrale subacute (de la o săptămână la șase luni după un accident vascular cerebral) și indivizi sănătoși. Aceștia au descoperit că algoritmul lor a fost cu 40-50% mai precis – ceea ce înseamnă o reflectare mai bună a stării reale a pacientului – comparativ cu evaluarea clinicianului.
Pe lângă aplicația clinică a utilizării dispozitivului pentru a informa intervențiile personalizate, munca lui Lee a demonstrat că dispozitivul are o aplicație puternică în cercetare. Reproducând un studiu anterior folosind propriul biomarker digital în loc de observațiile clinicianului, cercetătorii au constatat că au generat rezultate statistic semnificative cu 50% mai puțini participanți.
„Putem obține o idee clară despre eficiența intervenției folosind un număr mai mic de eșantioane și cu mult mai puține resurse”, spune Lee. Acest lucru poate accelera procesul de cercetare și reduce costurile.
Această lucrare a fost susținută de Institutele Naționale de Sănătate. Cu un brevet provizoriu depus, Lee urmărește comercializarea prin startup-ul Lumid Health, cu sprijinul Institutului pentru Științe Aplicate ale Vieții de la UMass Amherst, al Fondului pentru Dezvoltarea Tehnologiei al Oficiului de Comercializare și Venture de la UMass și al participării în Programul de Formare NSF I-Corps.
Pentru a dezvolta și mai mult tehnologia, partenerii de cercetare ai lui Lee recrutează în prezent pacienți cu accidente vasculare cerebrale pentru un studiu desfășurat la Spitalul de Reabilitare Spaulding din Boston.
