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- Dados de rastreadores de saúde vestíveis revelam estratégias de tratamento que, de outra forma, poderiam ter sido subutilizadas.
- Pacientes avançados se beneficiariam de formulações de medicamentos que aumentassem a frequência de dosagem e integrassem comprimidos de liberação prolongada de maneira mais eficiente.
- O modelo conclui que, com uma estratégia de medicação recomendada utilizando dados de sensores vestíveis, os pacientes poderiam passar quase o dobro do tempo por dia (82% mais) com sintomas bem controlados.
Encontrar o regime medicamentoso certo para tratar a doença de Parkinson (DP) é um desafio complexo na área da saúde. Os rastreadores de saúde vestíveis fornecem aos médicos uma janela detalhada dos sintomas dos pacientes, mas pode ser difícil traduzir esses dados complexos em informações úteis sobre o tratamento. Nova pesquisa na revista INFORMS Ciência da Gestão realiza exatamente isso. Os pesquisadores descobriram que a combinação de dados de rastreadores de saúde vestíveis com algoritmos de última geração resulta em estratégias de tratamento promissoras que podem melhorar os resultados dos pacientes com DP.
“Nosso modelo identificou uma estratégia de medicação para a doença de Parkinson: dosagem frequente de uma formulação de medicamento de liberação lenta que beneficiaria quase todos os pacientes”, diz Matt Baucum, da Florida State University, um dos autores do estudo.
“Na verdade, o nosso modelo utiliza sensores vestíveis para prever que os pacientes passariam quase o dobro do tempo por dia (82% mais) com sintomas bem controlados sob a nossa estratégia de medicação recomendada, em comparação com os seus regimes de medicação existentes.”
O artigo, “Otimizando políticas de regime de medicação específicas do paciente usando sensores vestíveis na doença de Parkinson”, sugere que os modelos resultantes podem oferecer novos insights clínicos e estratégias de medicação que podem potencialmente democratizar o acesso a melhores cuidados.
“Nossa pesquisa sugere que a combinação de dados valiosos de rastreadores de saúde vestíveis com os recursos de descoberta de padrões do aprendizado de máquina pode revelar estratégias de tratamento que de outra forma poderiam ter sido subutilizadas”, diz Anahita Khojandi, coautora do estudo da Universidade do Tennessee, Knoxville.
“Os algoritmos que desenvolvemos podem até ser usados para prever pacientes que podem se beneficiar de terapias de DP mais avançadas, o que realmente destaca sua capacidade de extrair o valor máximo dos dados vestíveis.”
Baucum e Khojandi, juntamente com os colegas autores Dr. Rama Vasudevan do Laboratório Nacional de Oak Ridge e Dr. Abordagem de IA.
“Os resultados desta investigação oferecem o potencial para revolucionar o tratamento dos pacientes com DP, aproveitando o poder da IA para informar e melhorar as decisões de tratamento para uma doença cujos sintomas mudam frequentemente”, diz Ritesh Ramdhani.
Link para estudo completo.
Sobre INFORMAS e Ciência da Gestão
Ciência da Gestão é um periódico acadêmico revisado por pares de primeira linha, focado em pesquisas que utilizam abordagens quantitativas para estudar todos os aspectos da gestão em empresas e organizações. É publicado pela INFORMS, a principal associação internacional para profissionais de ciência de dados e decisão. Mais informações estão disponíveis em www.informs.org ou @informa.
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