Algoritma, nöbet kümelerinin başlangıcını tahmin edebilir
Birmingham’daki Alabama Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, epilepsi gibi nöbet bozuklukları olan hastaların ne zaman bir dizi nöbet riski altında olabileceğini tahmin etmek için bir yöntem geliştirdiler. Nöbet kümeleri, birkaç saat veya gün içinde hızlı bir şekilde art arda meydana gelen ve hastaneye yatış ve ani ölümdeki artışla bağlantılı nöbetlerdir.
UAB Marnix E. Heersink Tıp Fakültesi Nöroşirürji Anabilim Dalı’nda ikamet eden ve dergide yayınlanan çalışmanın ilk yazarı olan Adeel İlyas, “Güvenilir nöbet kümesi tahmini, epilepsili bireylere son derece fayda sağlayacaktır” dedi. Epilepsi.
Araştırma ekibi, daha önce NeuroPace’den RNS Sistemi implantı almış 10 hastada elektrokortikografi yoluyla kaydedilen beyin sinyallerinden elde edilen verileri kullandı. RNS, duyarlı nörostimülasyon anlamına gelir. Kontrol edilmesi zor epilepsi hastalarında nöbet aktivitesinin kontrolüne yardımcı olmak için kullanılan cihaz, beynin içine stratejik olarak yerleştirilmiş elektrotlarla kafatasına implante edilen bir elektrik stimülatörüdür. Hastanın spesifik beyin aktivitesini kaydeder ve nöbetlerle ilişkili kalıpları tanıyabilir. Sistem daha sonra bu nöbetleri modüle etmek için uyarı verir.
İlyas, “10 hastanın geçmiş kayıtlarını analiz ederek, bir nöbet kümesinin ne zaman muhtemel olacağını doğru bir şekilde tahmin edebilecek bir algoritma oluşturabildik.” Dedi.
Bir hastanın nöbet kümesi için yüksek risk altında olduğunu bilmek, tıp uzmanlarının artan izleme, ilaç ayarlamaları veya hastanın stimülatöründe ince ayarlar gibi riski azaltmak için müdahale etmesine olanak tanır. İlyas, algoritmayı hava tahminine benzetiyor.
“Hava tahmini biliminde olduğu gibi, gelecekteki olayları tahmin etmek için gerçek sonuçlara atıfta bulunulan geçmiş bilgileri kullanabiliyoruz” dedi. “Tahminlerin, kümelerin başlangıcından yaklaşık iki buçuk gün önce bir pencere belirleyebildiğini gösterebildik, bu da hastalara ve tıbbi bakım ekibine bir müdahale planı oluşturmaları için zaman tanıyor.”
Tahminler, 10 çalışma deneğinin hepsinde etkiliydi, ancak İlyas, bu erken sonuçların çok daha büyük çalışmalarla doğrulanması gerektiğini söylüyor. Doğrulanırlarsa, artan küme riski uyarısı vermek için bir mobil uygulamanın oluşturulabileceğini tahmin ediyor. NeuroPace veya başka herhangi bir kafa içi EEG sistemi olan hastalar, risklerini kendi kendilerine izleyebilirler.
