Menu

Telemedicina si copilul insulinodependent

Telemedicina si copilul insulinodependent

Inteligenţa artificială aplicată în medicină: Big Data si Machine Learning în sprijinul îmbunătăţirii calităţii vieţii şi sănătăţii copiilor cu diabet tip 1 insulino-dependent.

Ingrijirea diabetului zaharat tip 1 este intocmai rezolvarii unei ecuatii matematice cu multe variabile si necunoscute. Avem valoarea glicemica oferita de testarea glicemiei prin intepare sau senzorul de glicemie. Apoi calculam si introducem in ecuatie cantitatea de glucide cuprinsa in masa pe care o vom servi. La aceasta adaugam doza de insulina necesara corectiei glicemiei, daca aceasta depaseste valoarea normala. In final rezulta doza de insulina optima pentru acest moment. Pare simplu, dar abia acum vine partea cea mai dificila – adaugam variabilele care pot influenta activitatea insulinei in mod semnificativ – locul unde injectam insulina, modul in care am injectat insulina, lungimea acului, unghiul sub care injectam, temperatura ambientului, daca dupa masa urmeaza o perioada de repaus sau dimpotriva este programat un exercitiu fizic, daca copilul are febra sau alta afectiune intercurenta, etc. Foarte multe date a caror integrare este dificila pentru micul pacient si familia sa. Toate aceste informatii trebuie inregistrate, prelucrate si transformate intr-o decizie privind doza de insulina sau alimentatia copilului, la orice ora din zi dar mai ales la orice ora din noapte.

Apoi intervine a doua componenta a managementului diabetului insulinodependent, TEHNOLOGIA, respectiv monitorizarea continua a glicemiei prin senzori de glicemie. In proiectele derulate cu sprijinul generos si sustinut al Fundatiei Vodafone Romania am deschis “calea” accesarii si utilizarii acestor dispozitive in tara noastra. Proiectele noastre au creat nu doar posibilitatea folosirii gratuite a senzorilor de glicemiei de catre 200 de copii cu diabet insulinodependent dar au facilitat accesul gratuit, prin program national de sanatate, al copiilor din toata tara la aceste dispositive. Toata aceasta tehnologie genereaza insa foarte multa informatie, multe date a caror interpretare si transformare intr-o actiune terapeutica este dificila pentru pacient, in absenta unei “antrenari” prealabile si sustinerii de catre un cadru medical specializat.

Prin proiectul demarat in anul 2018 am vizat tocmai imbunatatirea acestor aspecte, cu integrarea si analiza acestei cantitati uriase de informatie in mod sistematizat si apoi individualizat prin intermediul Inteligentei Artificiale (IA) de tip Machine Learning.

Astfel, anul 2018 a adus sisteme de monitorizare a glicemiei pentru inca 50 de copii, cu varste cuprinse intre 1 si 18 ani, de pe intreg teritoriul tarii, o parte din ei purtatori de pompe de insulina. Tot atunci a inceput si colectarea de date ce au stat la baza generarii de algoritmi si patternuri ce vor putea fi ulterior folosite in ajustarea tratamentului insulinic.

Intocmai ca in orice domeniu al medicinei moderne, proiectul nostru face inca un pas. Trecem de la vizualizarea de la distanta a datelor si colectarea lor la interpretarea cu ajutorul inteligentei artificiale si crearea de algoritmi si patternuri, generand premise pentru un management dinamic al diabetului insulinodependent. “Piatra de incercare” ramane insa introducerea datelor in aplicatia de telemedicina cu rigurozitate, in timp real si sustinut in timp, pentru ca, ruland informatiile prin IA sa obtinem tipare “comportamentale” pentru anumite situatii si sa putem genera sugestii de schimbare a tratamentului insulinic. Pentru a genera indicatii de tratament corecte si sigure medical este nevoie de cat mai multe informatii privind variabilele implicate in MATEMATICA DIABETULUI si acestea trebuie introduse in sistemul de telemedicina de catre pacient / familie.

Aplicatia, functionala la nivel de clinica medicala, preia date de la pacienti purtatori de pompe de insulina; datele incarcate de pacient sunt prelucrate de catre IA care genereaza un raport sugerand schimbari optime ale tratamentului (modificari ale ratei bazale sau alte altor indicatori precum raportul insulina/carbohidrati sau factorul de sensibilitate la insulina). Acest raport este revizuit de medic, ce ia in considerare si particularitatilor pacientului, in mod individualizat. Rezulta astfel un raport medical ce este apoi transmis pacientului, indicandu-i modificarile in tratament pe care trebuie sa le aplice si sa le urmeze. Acest proces de validare a datelor si generarea unui raport medical poate avea loc oricand, chiar in afara consultatiilor programate, fara sa fie necesara prezenta pacientului la clinica, facilitand accesul la ingrijire medicala indiferent de locatia pacientului sau medicului. Singura conditie, esentiala, ramane popularea cat mai completa si complexa a aplicatiei de telemedicina cu date privind activitatile curente.

Rezultatele proiectelor noastre:

  • Imbunatatirea ingrijirii medicale a diabetului
  • Cresterea calitatii vietii copiilor si familiilor implicate
  • Zero spitalizari in care cauza principala este diabetul
  • Zero accidente glicemice precum convulsii sau coma hipoglicemica
  • Toti copiii implicati in sistemul de invatamant prescolar si, respectiv, scolar
  • Zero copii neintegrati in comunitatea prescolara din cauza fricii de hipoglicemie sau nepotrivirii programului de insulinoterapie si mese cu programul institutiei prescolare sau cu orar prelungit

Folosim tehnologia pentru a schimba în bine viețile oamenilor!