Использование результатов клинических испытаний и технологий ИИ для повышения ценности здравоохранения и улучшения взаимодействия клиник и пациентов

Ключевые выводы из исследования

Исследование продемонстрировало, что трансакутарная вагусная нервная стимуляция (taVNS) может эффективно различать здоровых людей и пациентов с нарушениями сознания (DoC) на основе модификации автономных ответов, измеряемых через вариабельность сердечного ритма (HRV). Значительные изменения в параметрах HRV указывают на возможность использования taVNS как терапевтической модальности для управления DoC.

Улучшение клинических услуг

Использование taVNS может улучшить точность диагностики и прогнозирования исходов у пациентов с DoC, что в свою очередь может привести к более целенаправленным и эффективным терапевтическим стратегиям.

AI и новые технологии для улучшения результатов в здравоохранении

Рекомендуется использование алгоритмов машинного обучения, таких как Support Vector Machine (SVM), для анализа данных HRV и прогнозирования изменений уровня сознания у пациентов с DoC. Эти технологии могут значительно повысить точность диагностики и индивидуализировать подход к лечению.

Пошаговые рекомендации по внедрению

Начать с пилотного проекта, включающего небольшую группу пациентов с DoC для тестирования taVNS.
Собрать данные HRV до, во время и после стимуляции для анализа изменений.
Использовать алгоритмы SVM для классификации и прогнозирования исходов на основе собранных данных.
Оценить результаты и адаптировать подход на основе полученных данных и обратной связи от медицинского персонала.
Расширить проект на более широкую популяцию пациентов, внедрив AI-решения для мониторинга и анализа данных.