Британская компания Cambridge Consultants разработала новую цифровую медицинскую платформу Verum, которая использует алгоритмы машинного обучения для улучшения мониторинга здоровья пациентов. Первая версия системы фокусируется на улучшении процесса клинических исследований и контроле влияния стресса, испытываемого пациентом, на результаты исследования.
Платформа состоит из сенсоров, интегрированных с приложением, которое собирает и хранит данные, полученные от носимых устройств, и специализированного виджета* для медицинской контрольной панели, который использует существующие данные вместе с прогнозной информацией, касающейся конкретного пациента. Система применяет алгоритм машинного обучения для получения численной оценки уровня стресса пациента на любой стадии исследований.
По словам руководителя направления цифровой медицины в Cambridge Consultants Джеки Финна,
Все возрастающая стоимость клинических исследований, а также коммерческий риск, связанный с их неудачей, означает, что сейчас стало жизненно важным получить возможность опираться на мощь систем искусственного интеллекта и непрерывного мониторинга пациентов, чтобы уменьшить влияние стресса на результаты исследований.
Стресс является основной причиной поведенческих и болезненных состояний и до сих пор его было сложно характеризовать и учитывать, что в итоге приводило к плохой контролируемости клинических исследований, количество неудач которых достигает сегодня 30%.
Система Verum использует возможности биометрических данных, в первую очередь голосовых и электромиографических**, а также машинного обучения для того, чтобы лучше понимать результаты и повысить вероятность успеха клинического исследования.
Verum способна проводить глубокий анализ состояния пациента во время исследований, используя систему триггеров и сигналов, срабатывающих в реальном времени. Это позволяет медицинским специалистам предпринимать меры по смягчению стресса и отслеживать влияние стресса на результаты, что дает возможность более эффективно вести исследования.
* Виджет – это визуальный элемент интерфейса программы, помогает получить оперативный доступ к тому или иному стандартному действию.
** Электромиография (ЭМГ) – это диагностический метод, посредством которого оценивают функциональное состояние скелетных мышц и окончаний периферических нервов. Оценка происходит по уровню их электрической активности.