AI-systeem detecteert fouten bij zelfmedicatie

Onderzoekers aan het MIT hebben een systeem ontwikkeld dat gebruikmaakt van draadloze radiosignalen en kunstmatige intelligentie (AI) om fouten te detecteren wanneer patiënten zelf medicijnen toedienen. Deze nieuwe ontwikkeling kan een grote impact hebben, gezien het alarmsignalen aantal patiënten dat niet voldoet aan de instructies van artsen, wat leidt tot duizenden doden en miljarden dollars aan medische kosten per jaar. 

Het systeem gebruikt draadloze sensoren en AI samen om te bepalen wanneer een patiënt een insulinepen of inhalator gebruikt. Mogelijke fouten worden door het systeem gedetecteerd wanneer een patiënt zelf medicijnen toedient. 

Dina Katabi is de Andrew en Erna Viteri Professor aan het MIT. Katabi’s onderzoeksgroep was verantwoordelijk voor de ontwikkeling van het nieuwe systeem.

“Enkele eerdere studies melden dat tot 70% van de patiënten hun insuline niet innemen zoals voorgeschreven, en veel patiënten gebruiken inhalators niet correct”, zegt Katabi. 

Volgens de onderzoekers kan het nieuwe systeem thuis worden geïnstalleerd en patiënten en verzorgers waarschuwen voor medicatiefouten, wat helpt om onnodige ziekenhuisbezoeken te verminderen. 

Het onderzoek werd vorige maand gepubliceerd in het tijdschrift Nature Medicine. De hoofdauteurs van de studie zijn Mingmin Zhao, PhD-student in het Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) van het MIT, en Kreshnik Hoti, voormalig gastonderzoeker aan het MIT en huidig faculteitslid aan de Universiteit van Prishtina in Kosovo. Medeauteurs van het onderzoek zijn Hao Wang, voormalig CSAIL-postdoc en huidig faculteitslid aan de Rutgers Universiteit, en Aniruddh Raghu, CSAIL PhD-student.

Geneesmiddeltoedieningsmechanismen

Veel geneesmiddelen vereisen complexe toedieningsmechanismen. 

“Bijvoorbeeld, insulinepennen vereisen priming om ervoor te zorgen dat er geen luchtbellen in zitten. En na injectie moet je 10 seconden vasthouden”, zegt Zhao. “Al die kleine stappen zijn nodig om het geneesmiddel correct toe te dienen.” 

Met elke extra stap komen er meer kansen voor fouten, wat nog verergerd wordt als er geen apotheker aanwezig is. Aangezien patiënten vaak fouten maken zonder het te beseffen, heeft het team een geautomatiseerd systeem ontwikkeld.

Het nieuwe systeem heeft drie brede stappen, beginnend met een sensor die de bewegingen van een patiënt binnen een straal van 10 meter volgt. Deze stap wordt uitgevoerd met radiogolven die van hun lichaam afketsen. Vervolgens kijkt de AI naar de gereflecteerde signalen om te bepalen of een patiënt een inhalator of insulinepen gebruikt. De laatste stap is voor het systeem om de patiënt of de zorgverlener te waarschuwen wanneer een fout wordt gedetecteerd bij de toediening van het medicijn.

“Een leuk ding aan dit systeem is dat het de patiënt niet verplicht om enige sensoren te dragen”, zegt Zhao. “Het kan zelfs werken door occlusies heen, net zoals je toegang hebt tot je Wi-Fi wanneer je in een andere kamer bent dan je router.” 

Sensor en neurale netwerk

De sensor zit op de achtergrond van een huis en gebruikt AI om de gemoduleerde radiogolven te interpreteren. Een neurale netwerk werd ontwikkeld om patronen in het gebruik van het medicijn te detecteren en werd getraind om voorbeeldbewegingen uit te voeren. Door middel van versterkend leren detecteerde het netwerk met succes 96 procent van de toedieningen van insulinepennen en 99 procent van de inhalatorgebruiken. 

Nadat het netwerk eventuele fouten heeft geïdentificeerd, kan het ze ook corrigeren. De correcte toediening van medicijnen volgt vergelijkbare sequenties, wat betekent dat het systeem elke afwijking in de specifieke stappen kan identificeren. Die informatie kan vervolgens naar de patiënt of zijn arts worden gestuurd, wat helpt om de techniek te corrigeren.

“Door het te breken in deze stappen, kunnen we niet alleen zien hoe vaak de patiënt zijn apparaat gebruikt, maar ook zijn toedieningstechniek beoordelen om te zien hoe goed hij het doet”, zegt Zhao. 

“Een alternatieve manier om dit probleem op te lossen is door camera’s te installeren”, vervolgt Zhao. “Maar het gebruik van een draadloos signaal is veel minder intrusief. Het toont geen mensen af.” 

Volgens het team kan dit nieuwe systeem uiteindelijk worden aangepast voor andere medicijnen door het neurale netwerk opnieuw te trainen.