Nat Med:人工智能帮助居家用药安全
2021-03-28 网络 网络
这项研究的结果表明,该方法可以自动检测患者何时使用吸入器(曲线下面积(AUC)=0.992)或胰岛素笔(AUC=0.967),并评估患者是否按照适当的步骤使用这些设备(AUC=0.952)。
目前,药物治疗依从性差是一个主要的医疗问题,仅在美国就造成了10%的住院、每年12.5万例死亡和高达2900亿美元的医疗费用。实现药物依从性的一个关键步骤是确保正确的自我用药(MSA)--即确保患者在规定的时间服用药物,并使用正确的自我给药技术。当患者不能正确地进行MSA时,最终的结果是药物不能被送到预定的作用部位,导致病情管理失败。
不幸的是,MSA错误是很常见的,特别是在慢性疾病中,高达50%的患者不按规定服药。当药物输送需要胰岛素笔或吸入器等设备时,问题更加严重。与药物输送装置相关的MSA错误(例如,在使用前没有摇动吸入器或没有启动胰岛素剂量)导致管理失败,随后出现高水平的不依从性,减少疾病控制和医疗资源的非计划使用。
医生报告说,高达70%的患者不按规定使用胰岛素。同样,超过50%的患者错误使用吸入器。这些统计数字令人震惊,因为全世界有数亿患者依赖这些设备进行药物管理。
最近,研究人员针对上述问题,提出了一种非接触式且不引人注目的人工智能(AI)框架,它可以通过分析患者家中的无线信号来检测和监测MSA错误,而不需要物理接触。
该系统是通过观察志愿者进行的自我管理而开发的,并通过将其预测与人类注释进行比较而作出评估。
这项研究的结果表明,该方法可以自动检测患者何时使用吸入器(曲线下面积(AUC)=0.992)或胰岛素笔(AUC=0.967),并评估患者是否按照适当的步骤使用这些设备(AUC=0.952)。
这项工作表明,利用基于人工智能的解决方案,可以以最小的开销为患者和卫生专业人员提高用药安全的潜力。
原始出处:
Mingmin Zhao et al. Assessment of medication self-administration using artificial intelligence. Nature Medicine (2021).
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#Nat#
75
这是在用捕捉到的生物电信号还是热感动作做到的啊?好厉害
115
#用药安全#
84
#Med#
68
令人震惊的创新
120
好文章!
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