Miamin tutkijat suunnittelevat “digitaalisen kaksosen” potilaille digitaalisten terveystyökalujen avulla

Miamin yliopiston lääketieteellisen korkeakoulun tutkijat ovat käynnistäneet NIH:n rahoittaman tutkimuksen luodakseen “digitaalisen kaksosen”, joka auttaisi potilasta kaikissa testeissä tai uusissa hoidoissa sen määrittämiseksi, ovatko ne tehokkaita.

Miami Miller School of Medicine -yliopiston tutkijat luovat “digitaalista kaksoset”, joka korvaisi potilaan testien ja hoitojen aikana.

MLBox-niminen se käyttäisi digitaalisia terveydenhuollon puettavia laitteita ja älylaitteita kotona keräämään biologisia, kliinisiä, käyttäytymis- ja ympäristötietoja potilaasta ja luomaan sitten mallin, jota voitaisiin käyttää uusien hoitojen testaamiseen ennen kuin niitä kokeillaan nykyinen potilas.

Projektia johtaa Miller Schoolin Media- ja Innovation Lab (TheMIL), Amazon Web Services ja Open Health Network, ja se keskittyy aluksi uniongelmien, kuten uniapnean, hoitoihin ja niiden yhteyteen vakaviin terveysongelmiin. kuten dementia ja sydänsairaus.

“Haluamme osoittaa, että tällainen yksilöllinen tiedonkeruu voi vauhdittaa uutta tutkimuslinjaa ja personointia terveydenhuollossa”, Azizi Seixas, PhD, TheMI:n perustajajohtaja, Miller Schoolin Translational Sleep and Circadian Sciences -ohjelman apulaisjohtaja. lääketieteen ja yksi maan johtavista uniterveyden asiantuntijoista, sanoi lehdistötiedotteessa. “Kykyllä ​​löytää yksilöstä kaikki, mitä voimme, voimme muuttaa ihmisten ja heidän terveytensä välistä suhdetta.”

Seixas työskentelee National Institutes of Healthin rahoittaman hankkeen parissa yhdessä Girardin Jean-Louisin, PhD, Translational Sleep and Circadian Sciences -ohjelman johtajan ja psykiatrian ja käyttäytymistieteiden professorin kanssa.

Antureiden ja digitaalisten terveyslaitteiden avulla MILBox kehittää ja analysoi potilaan unirytmiä, painoa, ympäristöpaineita ja stressitasoja. Tietoja kerätään seitsemän peräkkäisen päivän aikana, jotta voidaan luoda biologinen terveysalgoritmi, joka toimisi potilaan digitaalisena kaksosena.

Ajatuksena on luoda malli, joka palvelee potilasta ja antaa hoidon tarjoajille mahdollisuuden tutkia, miten tietty lääke tai hoito toimii ilman, että potilasta joutuu stressiin tai vaaraan. Sen avulla lääkärit voisivat esimerkiksi tunnistaa ja suunnitella hoidon tietyntyyppiselle allergialle ilman, että potilasta tarvitsee suorittaa useita testejä selvittääkseen, jolle potilas on allerginen.

“Lopulta tällaiset digitaaliset kaksoset voisivat ymmärtää yksilöstä riittävästi yksityiskohtia, jotta tietokone voisi testata erilaisia ​​hoito- tai hyvinvointivaihtoehtoja mallia vastaan ​​ennustaakseen, mitkä tuottavat todennäköisimmin parhaat tulokset kyseiselle henkilölle”, tiedotteessa todettiin. “Sen sijaan, että määrättäisiin hoitoja, jotka perustuvat tilastolliseen tulosmalliin suurelle väestölle, tämä uusi lähestymistapa tarjoaisi jokaiselle potilaalle henkilökohtaisen suosituksen, joka on laskettu tuottamaan hänelle parhaan lopputuloksen.”

Suuri osa työstä tehdään PatientSphere 2.0 -alustalla, jonka on kehittänyt Mountain View, CA-pohjainen Open Health Network. Viranomaisten mukaan alusta tulee olemaan laiteagnostinen ja skaalautuva, jotta siihen voidaan lisätä enemmän antureita ja laitteita ja kerätä enemmän tietoa muiden terveysongelmien ratkaisemiseksi.

“Voit lisätä ja vähentää erilaisia ​​laitteita käyttötapauksen mukaan”, Seixas sanoi lehdistötiedotteessa. “Olemme suunnitelleet tämän tulevaisuudenkestäväksi ja tukevat laajempaa tehtäväämme luoda uudenlainen henkilökohtainen terveydenhuolto.”

Ohjelmaan ilmoittautui ensimmäiset osallistujat loppuvuodesta 2021, ja virkamiehet toivovat jopa 1500 osallistujaa tänä vuonna.

Eric Wicklund on HealthLeadersin teknologiatoimittaja.

.

Leave a Comment