Sistema di telemedicina intelligente per supportare la diagnosi di epilessia
01.09.2020 20:27
la disponibilità e l'opportunità di servizi diagnostici per l'epilessia è una sfida significativa, specialmente nei paesi in via di sviluppo con pochi neurologi. Il test più comune utilizzato per diagnosticare l'epilessia è l'elettroencefalogramma (EEG). Sebbene una tipica registrazione EEG duri dai 20 ai 30 minuti, uno specialista richiede molto più tempo per leggerla. Inoltre, non è stata trovata alcuna prova in letteratura sui sistemi open-source per la gestione economica delle informazioni sui pazienti utilizzando cartelle cliniche elettroniche (EHR) che integrano adeguatamente l'analisi EEG per l'identificazione automatica dei segnali anormali. Pertanto, abbiamo mirato a sviluppare un sistema EHR open source integrato per la gestione dei dati personali, clinici ed EEG dei pazienti e per l'identificazione automatica dei segnali EEG anormali.
Metodi: il cuore del sistema è un servizio di telemedicina e telemedicina basato sulla piattaforma OpenMRS, un progetto collaborativo open source per lo sviluppo di software a supporto della fornitura di assistenza sanitaria nei paesi in via di sviluppo. Inoltre, abbiamo sviluppato un componente intelligente per rilevare automaticamente segmenti anomali di test EEG utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, nonché un servizio per annotare e visualizzare segmenti anomali nei segnali EEG. Infine, abbiamo valutato il componente intelligente e il sistema integrato utilizzando metriche di precisione, richiamo e accuratezza.
Risultati: il sistema ha consentito di gestire correttamente le informazioni dei pazienti, archiviare e gestire i test EEG registrati con un dispositivo medico EEG e di rilevare segmenti anomali di segnali con una precisione dell'85,1%, un richiamo del 97,2% e un'accuratezza del 99,9 %.
Conclusione: la salute digitale è un campo di ricerca multidisciplinare in cui l'intelligenza artificiale svolge un ruolo significativo nel potenziamento dei servizi sanitari tradizionali. In particolare, il sistema sviluppato potrebbe ridurre significativamente il tempo che un neurologo dedica alla lettura di un EEG per la diagnosi di epilessia, risparmiando circa il 65-75% del tempo impiegato. Può essere utilizzato in un ambiente di telemedicina. In questo modo, la disponibilità e la fornitura di servizi diagnostici per la gestione dell'epilessia potrebbe essere migliorata, soprattutto nei paesi in via di sviluppo dove il numero di neurologi è basso.