約翰霍普金斯大學(xué)臨床醫(yī)生和工程師團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，移動(dòng)檢測(cè)設(shè)備(例如手機(jī)中的設(shè)備)可用于預(yù)測(cè)嚴(yán)重腦損傷患者的預(yù)后。
目前評(píng)估SBI患者反應(yīng)能力的方法主要依賴于床邊體檢，這很容易出錯(cuò)，因?yàn)榛颊呓?jīng)常在意識(shí)水平受損或波動(dòng)中掙扎。
為了提高這些預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，約翰霍普金斯醫(yī)學(xué)院的臨床醫(yī)生和懷廷工程學(xué)院的工程師進(jìn)行了一項(xiàng)研究，他們?cè)诩s翰霍普金斯醫(yī)院收治的 SBI 患者的腳踝、肘部和手腕上放置了可穿戴加速度計(jì)神經(jīng)科學(xué)重癥監(jiān)護(hù)病房。這些設(shè)備記錄了被發(fā)現(xiàn)與患者意識(shí)水平相關(guān)的運(yùn)動(dòng)信號(hào)，并可能幫助醫(yī)生預(yù)測(cè)每個(gè)患者的康復(fù)軌跡。結(jié)果最近出現(xiàn)在《自然科學(xué)報(bào)告》上。
“嚴(yán)重腦損傷患者的神經(jīng)系統(tǒng)狀況主要通過不同類型的運(yùn)動(dòng)來表達(dá)，或者更準(zhǔn)確地說，是通過不同的運(yùn)動(dòng)反應(yīng)來表達(dá)。我們的結(jié)果表明，持續(xù)分析來自這些運(yùn)??動(dòng)檢測(cè)器設(shè)備的數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)告知臨床醫(yī)生他們的情況?；颊叩牟∏椴⒅甘径唐诮Y(jié)果，”該項(xiàng)目的首席研究員、醫(yī)學(xué)院麻醉學(xué)和重癥監(jiān)護(hù)醫(yī)學(xué)、神經(jīng)學(xué)、放射學(xué)副教授羅伯特·史蒂文斯說。“我們未來研究的目標(biāo)之一是測(cè)試如何將運(yùn)動(dòng)傳感器提供的數(shù)據(jù)和信息整合到臨床工作流程中并為治療決策提供信息。”
這項(xiàng)研究使用了德州儀器的 SensorTags，這是一種 2.25 盎司的方形設(shè)備，大小與 Apple Watch 表面相當(dāng)，連接到患者和他們的床上以確定不是由患者發(fā)起的運(yùn)動(dòng)，例如患者被轉(zhuǎn)移到另一個(gè)房間.當(dāng)患者移動(dòng)時(shí)，運(yùn)動(dòng)感應(yīng)傳感器信號(hào)由人工智能進(jìn)行數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換，以產(chǎn)生指示患者能夠進(jìn)行有目的運(yùn)動(dòng)的可能性的信息，例如遵循基本命令，以及患者恢復(fù)中度殘疾或出院時(shí)更好。
盡管之前的研究檢查了使用運(yùn)動(dòng)傳感器來跟蹤 ICU 中的身體活動(dòng)，但這是首次探索加速度計(jì)與特定于 SBI 患者的臨床變量之間的關(guān)系。
“主要結(jié)果是，基于加速度計(jì)的特征可以檢測(cè)能夠進(jìn)行有目的運(yùn)動(dòng)的 SBI 患者，預(yù)測(cè)他們中的哪些患者最多可以恢復(fù)中度殘疾，”該研究的主要作者 Shubhayu Bhattacharyay 說，他是 2020 年 JHU 生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的畢業(yè)生，并應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)誰目前是博士。劍橋大學(xué)臨床神經(jīng)科學(xué)候選人。
標(biāo)簽：
免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，如有侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除！