В исследовании , опубликованном в журнале Nature Medicine, изучалось, могут ли коммерчески доступные фитнес-трекер и смартфон непрерывно отслеживать реакцию на лекарства и предоставлять клиническую информацию, аналогичную очной оценке в больнице.

Носимые устройства , состоящие из браслета и подключенного смартфона, собрали огромный объем данных о реакции на два различных препарата, назначенных в рамках клинического исследования под названием RATE-AF.

Под руководством исследователей из кардиологической группы Бирмингемского университета команда использовала искусственный интеллект для анализа более 140 миллионов точек данных о частоте сердечных сокращений у 53 человек в течение 20 недель. Они обнаружили, что дигоксин и бета-блокаторы оказывают схожее влияние на частоту сердечных сокращений , даже после учета различий в физической активности. Это контрастировало с предыдущими исследованиями, в которых оценивалось только краткосрочное воздействие дигоксина.

Была разработана нейронная сеть , которая учитывала недостающую информацию, чтобы избежать чрезмерно оптимистичного взгляда на поток данных носимых устройств. Используя этот подход, команда обнаружила, что носимые устройства были эквивалентны стандартным тестам, часто используемым в больницах и клинических испытаниях, которые требуют времени и ресурсов персонала. Средний возраст участников исследования составил 76 лет, что подчеркивает возможную будущую ценность независимо от возраста или опыта работы с технологиями.

Профессор Дипак Котеча из Института сердечно-сосудистых наук при Университете Бирмингема и ведущий автор исследования сказал: «Люди во всем мире все чаще используют носимые устройства в повседневной жизни, чтобы контролировать свою активность и состояние здоровья. Это исследование показывает потенциал использования этой новой технологии для оценки реакции на лечение и внесения положительного вклада в повседневный уход за пациентами».

«Ожидается, что распространенность таких заболеваний сердца, как мерцательная аритмия и сердечная недостаточность, удвоится в течение следующих нескольких десятилетий, что приведет к большой нагрузке на пациентов, а также к существенным расходам на здравоохранение. Это исследование является захватывающей демонстрацией того, как искусственный интеллект может поддерживать новые способы, помогающие лучше лечить пациентов».