Это распространенный сценарий в отделениях неотложной помощи по всей Канаде — пациент внезапно прекращает регулярное чрезмерное употребление алкоголя и у него развивается синдром отмены.Абстинентный синдром — это потенциально смертельное состояние, которое легко лечится бензодиазепиновыми препаратами, классом седативных средств, используемых для лечения алкогольной абстиненции, беспокойства, судорог, бессонницы и многого другого. Но врачи часто не хотят их прописывать, потому что ими часто злоупотребляют и могут быть опасны при смешивании с другими наркотиками, особенно с алкоголем и опиатами.
Наиболее часто используемый клинический признак отмены — тремор, особенно в кистях и предплечьях. Оценить тяжесть тремора сложнее, чем кажется — это требует значительных медицинских знаний, и даже оценки опытных врачей могут сильно различаться. Хронические злоупотребляющие алкоголем часто приходят в отделение неотложной помощи, утверждая, что у них абстинентный синдром, чтобы получить бензодиазепины, и неопытным клиницистам может быть трудно определить, действительно ли пациент находится в абстинентном состоянии или «симулирует» абстинентный тремор. У рядовых медицинских работников не было объективного способа отличить пострадавших от фальсификаторов — до сих пор.
Наргес Норузи и профессора Бьюг Боргундвааг с медицинского факультета и Пархам Аараби с кафедры электричества Эдварда С. Роджерса-старшего Компьютерная инженерия в Университете Торонто разработала первое в мире приложение для измерения силы тремора, которое дает объективные рекомендации для принятия решений о лечении. Приложение также показывает многообещающие прогнозы относительно того, настоящий или фальшивый тремор.
Команда исследователей из Института неотложной медицины Шварца / Райсмана в Торонто при больнице Маунт-Синай, больнице Святого Михаила и больнице женского колледжа протестировала свое приложение на 49 пациентах, испытывающих тремор в отделении неотложной помощи, и 12 медсестрах, пытающихся имитировать симптом.Их исследование показывает, что три четверти пациентов с подлинными симптомами имели тремор со средней пиковой частотой выше семи циклов в секунду. Только 17% медсестер, пытавшихся «имитировать» тремор отмены, смогли вызвать тремор с такими же характеристиками, что позволяет предположить, что это может быть разумным критерием для различения реального и фальшивого.
Приложение использует данные встроенного в iPod акселерометра для измерения частоты тремора обеих рук в течение 20 секунд.В отделении неотложной помощи клиницисты снимали тремор рук своих пациентов во время использования приложения и впоследствии показали отснятый материал врачам.
Норузи обнаружила, что способность ее приложения оценивать силу тремора не уступает способности младших врачей, в то время как более старшие врачи могут оценивать симптомы с большей точностью. Следующий шаг Норузи — продолжить оттачивать инструмент и сравнивать его эффективность с субъективными оценками врачей, а также продолжить изучение влияния леворукости или правши.
«В этой области предстоит проделать очень много работы», — сказал Норузи. «Есть и другие методы лечения тремора Паркинсона, но гораздо меньше — лечения тремора от алкогольной абстиненции».«Самое захватывающее в нашем приложении — то, что последствия глобальны, — сказал профессор Боргундвааг, который также является врачом скорой помощи в Центре неотложной помощи Шварца / Райсмана в больнице Маунт-Синай. «Заболевания, связанные с алкоголем, часто встречаются не только в отделении неотложной помощи, но и в других местах больницы, и это дает врачам гораздо более простой способ оценки пациентов с использованием реальных данных».«Наше приложение также может быть полезно для оказания помощи персоналу, занимающемуся отменой, который обычно не имеет клинической подготовки, и для определения пациентов, которые должны быть переведены в отделение неотложной помощи для лечения или обследования.
Мы считаем, что наше приложение имеет большой потенциал для улучшения лечения этих пациентов. общий."«Мы только начали царапать поверхность того, что возможно, применяя обработку сигналов и машинное обучение к датчикам, подключенным к телу», — сказал профессор Аараби. «По мере того, как сенсоры совершенствуются, а алгоритмы становятся умнее, есть большая вероятность, что мы сможем решить больше медицинских проблем и сделать медицинскую диагностику более эффективной».Норузи и его команда представят эту работу 29 августа 2014 г. на Международной конференции IEEE Engineering in Medicine and Biology Society в Чикаго.