In de zorg wordt doorgaans pas met een behandeling gestart wanneer de eerste symptomen van een ziekte of aandoening geconstateerd worden. Onderzoekers van McGill University Health Center en McGill University willen daar verandering in aanbrengen met behulp van een innovatieve toepassing bestaande uit een mix van AI en draagbare technologie. Het door de onderzoekers ontwikkelde AI-platform detecteert acute systemische ontstekingen, vroege tekenen van virale luchtweginfecties, nog voordat klachten ontstaan. Dit opent de weg opent naar vroegtijdige, gepersonaliseerde interventies.
De technologie maakt gebruik van gegevens uit alledaagse wearables, zoals slimme ringen, smartwatches en shirts met geïntegreerde sensoren. Door metingen van hartslag, ademhalingsfrequentie, lichaamstemperatuur, slaapkwaliteit en andere vitale functies te analyseren, identificeert het systeem subtiele fysiologische veranderingen die duiden op een opkomende immuunreactie.
Klinische studie
In een klinische studie ontvingen 55 gezonde vrijwilligers een verzwakt griepvaccin om een milde ontstekingsreactie uit te lokken. Zij droegen drie verschillende commerciële wearables en werden nauwkeurig gemonitord vanaf zeven dagen vóór tot vijf dagen na toediening. Tegelijk werden bloedmonsters genomen, PCR-tests uitgevoerd en symptomen via een app bijgehouden. In totaal leverde het onderzoek meer dan 2 miljard datapunten op.
Deze dataset voedde de AI-algoritmen die verschillende voorspellende modellen opleverden. Het best presterende model, dat slechts een beperkt aantal variabelen gebruikte, behaalde een gevoeligheid van bijna 90 procent, en was daarmee geschikt voor dagelijkse gezondheidsmonitoring. Het AI-systeem signaleerde ontstekingen zelfs bij deelnemers zonder symptomen of vóórdat PCR-tests positief waren, waaronder vier gevallen van een SARS-CoV-2-infectie.
Verbeterde diagnose
Opmerkelijk is dat modellen gebaseerd op fysiologische sensoren systematische ontstekingsreacties beter voorspelden dan modellen gebaseerd op zelfgerapporteerde symptomen. Dit komt onder meer door het nocebo-effect en asymptomatische infecties. Volgens de onderzoekers illustreert dit het potentieel van wearables in combinatie met AI voor vroegdiagnostiek, zonder dat bloedonderzoek of zorginstellingbezoek nodig is.
Deze benadering sluit aan bij de trend richting proactieve, preventieve en gepersonaliseerde gezondheidszorg. Toekomstige validatiestudies zullen moeten uitwijzen in hoeverre het systeem inzetbaar is voor detectie van andere veelvoorkomende virussen zoals rhinovirus, RSV en opnieuw SARS-CoV-2 – met alleen de inzet van commerciële draagbare apparaten. Het onderzoek is gepubliceerd in The Lancet Digital Health.
Wearables en AI
Er zijn de afgelopen jaren meer ontwikkelingen gaande waarbij de combinatie van AI en draagbare technologie (wearables) ingezet worden. Zo berichtten wij enkele maanden geleden over de draagbare ADAM-sensor. Die zorgt voor een aanzienlijke vermindering van nachtelijk krabben bij mensen met milde atopische dermatitis. Het device is bevestigd op de handrug en detecteert krabben met hoge nauwkeurigheid. Zodra krabgedrag wordt gedetecteerd, geeft de sensor een zachte trilfeedback.
In 2023 lanceerde TNO een spin-off, AIKON Health, dat gespecialiseerd is in medische wearables voor chronische zorgbeheer. In eerste instantie richtte het bedrijf zich op werables voor hartfalenmonitoring. Na ontslag uit het ziekenhuis worden de sensoren 24/7 door patiënten gedragen, waardoor zorgverleners op afstand kunnen ingrijpen bij vroege tekenen van verslechtering. Dit biedt mogelijkheden voor gepersonaliseerde interventies en verlaging van stressvolle ziekenhuisbezoeken
