Xavier Boyer
Les données des trackers de santé portables révèlent des stratégies de traitement qui autrement auraient pu être sous-utilisées. Les clients avancés bénéficieraient de formulations médicamenteuses qui augmentent la fréquence de dosage et intègrent moreover efficacement les comprimés à libération prolongée. Le modèle révèle qu’avec une stratégie médicamenteuse recommandée utilisant les données de capteurs portables, les clients pourraient passer presque deux fois as well as de temps chaque jour (82 % de furthermore) avec des symptômes bien gérés. Trouver le bon régime médicamenteux pour traiter la maladie de Parkinson (MP) est un défi complexe en matière de soins de santé. Les trackers de santé portables offrent aux médecins une fenêtre détaillée sur les symptômes des clients, mais traduire ces données complexes en informations utiles sur le traitement peut s’avérer difficile. Une nouvelle recherche publiée dans la revue INFORMS Administration Science accomplit exactement cela. Les chercheurs ont découvert que la combinaison des données de suivi de la santé des appareils portables avec des algorithmes de pointe aboutissait à des stratégies de traitement prometteuses qui pourraient améliorer les résultats pour les sufferers parkinsoniens.
“Notre modèle a identifié une stratégie thérapeutique pour la maladie de Parkinson : l’administration fréquente d’une formulation médicamenteuse à libération lente qui bénéficierait à presque tous les clients”, explique Matt Baucum de la Florida Condition College, l’un des auteurs de l’étude.
« En fait, notre modèle utilise des capteurs portables pour prédire que les sufferers passeraient presque deux fois moreover de temps chaque jour (82 % de plus) avec des symptômes bien gérés dans le cadre de notre stratégie médicamenteuse recommandée, par rapport à leurs régimes médicamenteux existants.
L’article intitulé « Optimisation des politiques de régime médicamenteux spécifiques au client à l’aide de capteurs portables dans la maladie de Parkinson » suggère que les modèles résultants peuvent offrir de nouvelles connaissances cliniques et des stratégies médicamenteuses susceptibles de démocratiser l’accès à des soins améliorés.
“Notre recherche suggère que la combinaison de riches données provenant de trackers de santé portables avec les capacités de découverte de modèles de l’apprentissage automatique peut révéler des stratégies de traitement qui autrement auraient pu être sous-utilisées”, explique Anahita Khojandi, co-auteur de l’étude de l’Université du Tennessee à Knoxville.
« Les algorithmes que nous avons développés peuvent même être utilisés pour prédire les sufferers qui pourraient bénéficier de thérapies additionally avancées contre la maladie de Parkinson, ce qui met vraiment en valeur leur capacité à extraire la valeur maximale des données portables. »
Baucum et Khojandi, aux côtés de leurs collègues auteurs, le Dr Rama Vasudevan du Laboratoire nationwide d’Oak Ridge et le Dr Ritesh Ramdhani, neurologue à Hofstra/Northwell, soulignent que ce travail est révolutionnaire pour les clients parkinsoniens qui peuvent bénéficier d’un meilleur contrôle des symptômes grâce à une surveillance carry on des capteurs et à un nouveau Approche IA.
« Les résultats de cette recherche offrent le potentiel de révolutionner les soins aux patients parkinsoniens en exploitant la puissance de l’IA pour éclairer et améliorer les décisions de traitement pour une maladie dont les symptômes changent fréquemment », explique Ritesh Ramdhani.
Lien vers l’étude complète.
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