KI-System erkennt Fehler beim Selbstverabreichen von Medikamenten

Forscher am MIT haben ein System entwickelt, das auf drahtlose Funkwellen und künstlicher Intelligenz (KI) setzt, um Fehler beim Selbstverabreichen von Medikamenten durch Patienten zu erkennen. Diese neue Entwicklung könnte einen großen Einfluss haben, wenn man bedenkt, dass eine alarmierend hohe Anzahl von Patienten den Anweisungen der Ärzte nicht folgt, was jedes Jahr zu Tausenden von Todesfällen und Milliarden von Dollar an medizinischen Kosten führt.

Das System verwendet drahtloses Sensing und KI zusammen, um zu bestimmen, wenn ein Patient einen Insulin-Pen oder einen Inhalator verwendet. Potenzielle Fehler werden erkannt, wenn ein Patient Medikamente selbst verabreicht.

Dina Katabi ist Professorin am MIT. Katabis Forschungsgruppe war für die Entwicklung des neuen Systems verantwortlich.

“Einige frühere Arbeiten berichten, dass bis zu 70% der Patienten ihr Insulin nicht wie verschrieben einnehmen, und viele Patienten verwenden Inhalatoren nicht richtig”, sagt Katabi.

Laut den Forschern kann das neue System zu Hause installiert werden und Patienten und Pflegekräfte über Medikationsfehler alarmieren, was unnötige Krankenhausaufenthalte reduziert.

Die Forschung wurde letztes Monat in der Zeitschrift Nature Medicine veröffentlicht. Die Hauptautoren der Studie sind Mingmin Zhao, PhD-Student im Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT, und Kreshnik Hoti, ehemaliger Gastwissenschaftler am MIT und derzeitige Fakultätsmitglied an der Universität Prishtina im Kosovo. Co-Autoren der Forschung sind Hao Wang, ehemaliger CSAIL-Postdoc und derzeitige Fakultätsmitglied an der Rutgers University, und Aniruddh Raghu, CSAIL-PhD-Student.

Medikamentenabgabemechanismen

Viele Medikamente erfordern komplexe Abgabemechanismen.

“Zum Beispiel erfordern Insulin-Pens ein Vorkonditionieren, um sicherzustellen, dass sich keine Luftblasen im Inneren befinden. Und nach der Injektion muss man 10 Sekunden halten”, sagt Zhao. “All diese kleinen Schritte sind notwendig, um das Medikament richtig an seinem Wirkungsort abzuliefern.”

Mit jedem zusätzlichen Schritt kommen mehr Chancen für Fehler hinzu, was noch verstärkt wird, wenn kein Apotheker anwesend ist. Da Patienten oft Fehler machen, ohne es zu merken, zielt das Team darauf ab, ein automatisiertes System zu erstellen.

Das neue System hat drei breite Schritte, beginnend mit einem Sensor, der die Bewegungen eines Patienten innerhalb eines 10-Meter-Radius verfolgt. Dieser Schritt wird durch Funkwellen durchgeführt, die von seinem Körper reflektiert werden. Dann analysiert die KI die reflektierten Signale, um zu bestimmen, ob ein Patient einen Inhalator oder Insulin-Pen selbst verabreicht. Der letzte Schritt besteht darin, den Patienten oder den Gesundheitsdienstleister zu alarmieren, wenn ein Fehler bei der Selbstverabreichung des Medikaments erkannt wird.

“Eine nette Sache an diesem System ist, dass es nicht erforderlich ist, dass der Patient Sensoren trägt”, sagt Zhao. “Es kann sogar durch Hindernisse funktionieren, ähnlich wie Sie auf Ihr Wi-Fi zugreifen können, wenn Sie sich in einem anderen Raum als Ihr Router befinden.”

Sensor und Neuronales Netzwerk

Der Sensor sitzt im Hintergrund eines Hauses und verwendet KI, um die modulierten Funkwellen zu interpretieren. Ein neuronales Netzwerk wurde entwickelt, um Muster in der Verwendung des Medikaments zu erkennen, und es wurde trainiert, Beispielbewegungen durchzuführen. Durch Verstärkungslernen erkannte das Netzwerk erfolgreich 96% der Insulin-Pen-Verabreichungen und 99% der Inhalator-Anwendungen.

Nachdem Fehler identifiziert wurden, kann das Netzwerk diese auch korrigieren. Die richtige Medikamentenabgabe folgt ähnlichen Sequenzen, was bedeutet, dass das System Anomalien in den spezifischen Schritten erkennen kann. Diese Informationen können dann an den Patienten oder seinen Arzt gesendet werden, was hilft, die Technik zu korrigieren.

“Indem wir es in diese Schritte aufteilen, können wir nicht nur sehen, wie häufig der Patient sein Gerät verwendet, sondern auch seine Abgabetechnik bewerten, um zu sehen, wie gut er es macht”, sagt Zhao.

“Eine alternative Möglichkeit, dieses Problem zu lösen, besteht darin, Kameras zu installieren”, fährt Zhao fort. “Aber die Verwendung eines drahtlosen Signals ist viel weniger aufdringlich. Es zeigt nicht das Aussehen der Menschen.”

Laut dem Team könnte dieses neue System eventually für andere Medikamente adaptiert werden, indem das neuronale Netzwerk neu trainiert wird.