Un projet conjoint reçoit un financement des NIH pour évaluer les avantages de la technologie de siège de toilette activée par l'IA

Les sièges de toilette équipés de capteurs de haute technologie pourraient être la technologie non invasive du futur qui pourrait aider à réduire les taux de retour à l'hôpital des personnes atteintes de maladie cardiaque.

Un projet conjoint de chercheurs du Rochester Institute of Technology et du Centre médical de l'Université de Rochester (URMC) déterminera si la surveillance à domicile peut réussir à enregistrer les signes vitaux et réduire les risques et les taux de réhospitalisation coûteux pour les personnes souffrant d'insuffisance cardiaque. Cette entreprise de 2,9 millions de dollars sur cinq ans est financée par les National Institutes of Health (NIH).

Le nouveau siège de toilette entièrement intégré, ou système de surveillance de siège FIT, intégrera l'intelligence artificielle et des interfaces utilisateur améliorées pour fournir aux médecins des données patient à jour au fil du temps et dans un format facilement lisible. La technologie de l'intelligence artificielle sera ajoutée dans le cadre d'un système d'alerte précoce pour aider les médecins à identifier plus tôt une éventuelle détérioration, a déclaré David Borkholder, professeur Bausch and Lomb au Kate Gleason College of Engineering du RIT. Lui et Wojciech Zareba, M.D., professeur de médecine, cardiologie, à l'Université de Rochester Medical Center, dirigeront une équipe de recherche multidisciplinaire pour développer davantage la fonctionnalité technologique du siège FIT.

L'insuffisance cardiaque est l'une des principales causes d'adultes admis dans les hôpitaux, et plus de 6 millions d'adultes aux États-Unis ont une maladie cardiaque, selon l'American Heart Association. Les réhospitalisations se produisent dans certains cas dans les 30 jours à six mois suivant le traitement initial. Avoir un moyen d'intercepter ces réhospitalisations pourrait permettre aux patients de mieux soigner et réduire les coûts.

Le coût de la réadmission dépasse généralement le coût de l'hospitalisation initiale lorsque les personnes reçoivent un diagnostic d'insuffisance cardiaque. Nous utilisons l'apprentissage automatique et l'IA pour développer un système d'alerte précoce afin que nous puissions identifier quand la santé d'un patient commence à se détériorer subtilement et, espérons-le, le voir beaucoup plus tôt que le patient ne le détectera lui-même. « 

David Borkholder, professeur Bausch and Lomb au Kate Gleason College of Engineering du RIT

Zareba était d'accord. «Il y a un certain nombre de facteurs qui peuvent être évalués chez ces patients. C'est comme avoir un patient sous surveillance au chevet dans une unité de soins intensifs. À la maison, les gens ne disposent généralement pas de ces outils de surveillance. Ce siège sert de bon outil de surveillance. Même s'il n'est pas continu, il sera utilisé par les patients plusieurs fois par jour, et à chaque fois, il enregistrera les données et les enverra pour traitement. « 

De nouvelles connexions pour améliorer la technologie fondamentale

En 2014, Borkholder et Nicholas Conn, boursier postdoctoral au RIT, ont développé la technologie FIT Seat originale, en collaboration avec le cardiologue URMC Karl Schwarz, MD Le système a fourni une solide collecte d'informations sur les patients grâce à ce qui pourrait être considéré comme un non-descriptif, sans prétention instrument. Le siège des toilettes avait des capteurs de haute technologie intégrés sur ses surfaces qui détectaient la fréquence cardiaque, le flux sanguin et l'oxygénation, avec le potentiel de fournir des informations en temps quasi réel aux médecins sur l'état du patient. Le siège est actuellement développé par Heart Health Intelligence.

« L'objectif est de déployer un système dans lequel les personnes souffrant d'insuffisance cardiaque reçoivent un dosage quotidien des médicaments et d'autres conseils basés sur les mesures FIT de leur santé cardiovasculaire, tout comme les personnes atteintes de diabète utilisent un glucomètre pour gérer leur glycémie », a déclaré Schwarz, qui sert également en tant que professeur de médecine et d'anesthésiologie et de médecine périopératoire au centre médical. Il a été un membre clé de l'équipe de développement des sièges FIT dès le début, et note que le système est un moyen de garantir la conformité des patients grâce à une utilisation régulière.

En utilisant cette technologie non invasive comme base, le nouveau projet a été lancé à l'été 2020, les deux équipes effectuant les préparatifs nécessaires pour construire le système de test, y compris la gestion des données et l'interface utilisateur, et pour commencer le recrutement des patients de l'étude.

Les capteurs du siège FIT mesureront la pression artérielle, le poids, la fréquence cardiaque et d'autres indicateurs clés de la santé cardiaque. Les points de données seront également propres à chaque personne impliquée dans l'étude.

« Les individus ont des caractéristiques uniques – de la couleur distincte des yeux et des cheveux aux caractéristiques biologiques telles qu'un électrocardiogramme (ECG) », a déclaré Zareba. L'algorithme de capteur du siège FIT est «intelligent» en ce sens qu'il peut être formé pour reconnaître des modèles et des caractéristiques qui seront distincts pour chaque personne, même en tenant compte de la nature commune du siège de toilette dans la maison d'un individu. « En regardant l'ECG de deux personnes, les médecins peuvent voir des différenciations, de sorte que les données sur un patient donné ne seront pas mélangées. »

Une avancée clé dans le système de surveillance FIT est la combinaison d'un moniteur domestique discret avec des technologies d'intelligence artificielle et des interfaces utilisateur innovantes pour les patients et les médecins qui permettront à terme la gestion quotidienne semi-automatisée de l'insuffisance cardiaque et d'autres maladies cardiaques. . La capacité de recueillir et de synthétiser des données peut aider les médecins à identifier ou à prévoir les changements et éventuellement à modifier le traitement pour éviter une nouvelle hospitalisation. L'utilisation des technologies d'IA et les progrès de l'apprentissage automatique peuvent accélérer la reconnaissance des tendances et permettre une analyse prédictive. En fin de compte, l'objectif global est de démontrer que la technologie est suffisamment fiable pour être bien intégrée au système de soins de santé.

«L'un des principaux défis de toute technologie comme celle-ci est l'intégration efficace dans le système de soins de santé», a déclaré Borkholder. « Une partie de ce que nous avons intégré dans la conception du système – et c'est là que l'équipe de l'Université de Rochester est importante – nous avons un panel de médecins et de prestataires de pratique avancée qui vont nous aider à affiner la façon dont nous présentons les informations. qu'il est facile à digérer. C'est la clé. « 

Expertise en recherche

L'effort de collaboration entre le RIT et l'URMC est soutenu par le programme de subventions et de financement des chercheurs à principes multiples du NIH, un modèle de recherche dirigé par plus d'un chercheur principal, souvent de différentes organisations, et qui reconnaît les différents domaines d'expertise nécessaires. Le NIH oblige un financement d'année en année et la dépense initiale sera de 597 754 $.

Borkholder travaillera avec Hye Jin Nae, professeur adjoint à la School of Design du College of Art and Design du RIT. Son rôle sera de créer des interfaces utilisateurs pour les médecins et les patients. Linwei Wang, professeur d'informatique au Golisano College of Computing and Information Sciences du RIT, dirigera le volet intelligence artificielle du projet. Elle possède une vaste expérience dans le développement d'algorithmes pour la biomédecine.

L'équipe URMC de Zareba comprend des cardiologues et des membres du corps professoral de recherche: Schwarz; Leway Chen, directeur médical du programme avancé d'insuffisance cardiaque; et Robert Strawderman, président et professeur émérite de biostatistique et de biologie computationnelle.

«La médecine d'aujourd'hui est orientée vers la prévention; si vous avez de bons outils qui vous permettront de détecter certains signes et symptômes qui pourraient s'aggraver, ce sera plus facile de le faire. C'est l'avenir de la médecine», a déclaré Zareba.

La source:

Institut de technologie de Rochester

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