Система искусственного интеллекта обнаруживает ошибки при самостоятельном приеме лекарств

Исследователи из Массачусетского технологического института разработали систему, которая использует беспроводные радиосигналы и искусственный интеллект (ИИ) для обнаружения ошибок, когда пациенты самостоятельно принимают лекарства. Новая разработка может иметь большое значение, учитывая тревожное количество пациентов, которые не соблюдают предписания врачей, что приводит к тысячам смертей и миллиардным медицинским расходам каждый год. 

Система использует беспроводное зондирование и ИИ вместе, чтобы определить, когда пациент использует инсулиновую ручку или ингалятор. Потенциальные ошибки обнаруживаются им при самостоятельном приеме лекарств пациентом. 

Дина Катаби — профессор Эндрю и Эрны Витери в Массачусетском технологическом институте. Исследовательская группа Катаби отвечала за разработку новой системы.

«Некоторые прошлые работы сообщают, что до 70% пациентов не принимают инсулин в соответствии с предписаниями, и многие пациенты не используют ингаляторы должным образом», — говорит Катаби. 

По словам исследователей, новая система может быть установлена ​​дома и предупреждать пациентов и лиц, осуществляющих уход, об ошибках приема лекарств, что помогает сократить количество ненужных посещений больниц. 

Исследование было опубликовано в прошлом месяце в журнале Nature Medicine. Ведущими авторами исследования являются Мингмин Чжао, аспирант Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL), и Крешник Хоти, бывший приглашенный научный сотрудник Массачусетского технологического института и нынешний преподаватель Приштинского университета в Косово. Соавторами исследования являются Хао Ван, бывший постдоктор CSAIL и нынешний преподаватель Университета Рутгерса, и Анируд Рагху, аспирант CSAIL.

Механизмы доставки лекарств

Многие лекарства требуют сложных механизмов доставки. 

«Например, инсулиновые шприц-ручки требуют заливки, чтобы убедиться, что внутри нет пузырьков воздуха. А после укола надо держать 10 секунд», — говорит Чжао. «Все эти маленькие шаги необходимы, чтобы правильно доставить лекарство к его активному участку». 

С каждым дополнительным шагом увеличивается вероятность ошибки, которая увеличивается еще больше, если фармацевт отсутствует. Поскольку пациенты часто совершают ошибки, не осознавая этого, команда стремилась создать автоматизированную систему.

Новая система состоит из трех широких шагов, начиная с датчика, который отслеживает движения пациента в радиусе 10 метров. Этот шаг выполняется с помощью радиоволн, которые отражаются от их тела. Затем ИИ анализирует отраженные сигналы, чтобы определить, использует ли пациент ингалятор или инсулиновую ручку самостоятельно. Последним шагом является оповещение системой пациента или поставщика медицинских услуг об обнаружении ошибки при самостоятельном приеме лекарства.

«Одно из преимуществ этой системы заключается в том, что она не требует от пациента ношения каких-либо датчиков», — говорит Чжао. «Она может работать даже через преграды, подобно тому, как вы подключаетесь к Wi-Fi, находясь в другой комнате от роутера».

Датчик и нейронная сеть

Датчик находится на заднем плане дома, а искусственный интеллект интерпретирует модулированные радиоволны. Нейронная сеть была разработана для выявления закономерностей использования лекарства и обучена выполнять примерные движения. Благодаря обучению с подкреплением сеть успешно обнаружила 96 процентов случаев введения инсулиновой шприц-ручки и 99 процентов случаев использования ингаляторов. 

После выявления каких-либо ошибок сеть также может их исправить. Правильное введение лекарств следует аналогичной последовательности, что означает, что система может идентифицировать любые аномалии на определенных этапах. Затем эта информация может быть отправлена ​​пациенту или его врачу, что помогает исправить технику.

«Разбив его на эти этапы, мы можем не только увидеть, как часто пациент использует свое устройство, но и оценить технику его введения, чтобы увидеть, насколько хорошо он справляется», — говорит Чжао. 

«Альтернативный способ решения этой проблемы — установка камер, — продолжает Чжао. — Но использование беспроводного сигнала гораздо менее навязчиво. Он не показывает внешность людей».

По словам команды, эту новую систему в конечном итоге можно будет адаптировать для других лекарств путем переобучения нейронной сети.