Egy új eszköz segíthet az agykárosító rohamok előrejelzésében
A kórházi intenzív osztályokon a neurológusok gyakran használnak egy egyszerű pontrendszert, a kritikus állapotú betegeknél, hogy gyorsan felmérhessék az agykárosító rohamok kialakulásának valószínűségét, és így megelőzhessék azokat. A pontrendszer életeket ment, csökkenti a költségeket és segít az orvosoknak a drága orvosi berendezések hatékonyabb használatában.
De nem mindig volt így. 2019-ig a kórházaknak nem volt módjuk gyorsan monitorozni a betegek agyi aktivitását és pontosan megjósolni, hogy várható-e roham. Gyakran 24-48 órás folyamatos EEG-monitorozásra volt szükség a biztos diagnózishoz.
Ezek a gépek drágák, a legtöbb kórházban csak egy-kettő van belőlük, ami azt jelenti, hogy egyszerre csak néhány beteg használhatja őket. Gyakran előfordult, hogy a monitorokat alacsony rohamkockázatú betegeknél használták, míg a magasabb kockázatú betegek várniuk kellett.
2016-ban a MIT egy csapata Cynthia Rudin vezetésével, akkori doktorandusz hallgatója, Berk Ustun, valamint neurológus kollégái, Aaron Struck és Brandon Westover segítségével megkezdte egy új eszköz kidolgozását az orvosok számára. A csapat mesterséges intelligenciát felhasználva több ezer beteg adatait elemezte, hogy jobb módszert találjon az agysérült betegek gyors értékelésére.
Az így létrehozott ponttáblázat – amely a „2HELPS2B” nevet kapta – a cEEG-adatokban talált minták alapján pontokat rendel a betegekhez, és 5-95% közötti tartományban megbecsüli annak valószínűségét, hogy a beteg rohamot fog-e kapni.
„Ezelőtt nem volt erre alkalmas modell” – mondta Rudin, aki jelenleg a Duke Egyetem mérnöki és informatikai professzora, de korábban, az MIT-n kezdett dolgozni ezen a projekten.
Rudin csapata egy gépi tanulási algoritmust használt, amely több mint 5000 beteg adataiból származó mintegy 70 különböző tényezőt értékelt. Ez egy bonyolult eljárás, amelynek kidolgozása több évig tartott. Most mindössze 60 perc alatt elvégezhető egy olyan agymonitorozási folyamat, amely korábban akár két napig is eltarthatott – mondta Westover, a harvardi neurológus.
A cEEG monitor adatokat gyűjt a beteg agyi aktivitásáról, amelyeket egy szakember értékel a ponttáblán. A tábla pontokat rendel olyan tényezőkhöz, mint például egy bizonyos elektromos mintázat jelenléte vagy az, hogy a betegnek volt-e korábban rohama. A nulla pont azt jelenti, hogy a betegnél nagyon valószínűtlen a roham; a 2 pont 27%-os roham-valószínűséget jelez; a 6 vagy annál több pont a maximális érték, ami segít az orvosoknak a források hatékony elosztásában.
„Ez egy nagyon-nagyon hasznos eszköz” – mondta Westover. „A kritikus állapotú betegek, akiknek agyi monitorozásra van szükségük, általában zavart vagy kómás állapotban vannak, így nem lehet tudni, hogy éppen kapnak-e rohamot. A rohamok tovább károsíthatják az agyat, és ha a betegnek már van agyi sérülése, a roham ronthatja az állapotát.”
Az UNC Chapel Hill kutatói által 2025 márciusában végzett tanulmány megállapította, hogy a pontszámkártya jelentős előnyökkel jár. A Neurology Clinical Practice folyóiratban megjelent tanulmány szerint a pontszámkártya segítségével a kórházak gyorsan meghatározhatják, mely betegek kockázata alacsony, és erőforrásaikat más, kritikusabb állapotú betegekre fordíthatják. A kutatók arra a következtetésre jutottak, hogy ezáltal a monitoring eszközök hatékonyabban használhatók anélkül, hogy csökkenne a rohamok pontos előrejelzésének képessége.
„A ponttábla egyik legjobb tulajdonsága az egyszerűsége: nem igényel bonyolult matematikai számításokat, csak kis számok, 1-esek és 2-esek gyors összeadását. Ez az egyik oka annak, hogy ma már széles körben használják” – mondta Westover.„Becslésem szerint azoknak a kórházaknak, amelyek rendelkeznek intenzív osztályon EEG-szolgáltatással, legalább 90%-a használni fogja ezt a pontszámkártyát.”
Rudin számára különösen örömteli, hogy a szövetségi kormány által a adófizetők pénzéből finanszírozott eszköz az interneten bárki számára elérhető. „Ez nem lehetséges, ha magánvállalatnál dolgozol” – mondta Rudin. „Azért tudom nyilvánosságra hozni a modelljeimet és algoritmusaimat, mert olyan finanszírozásban részesülök, amely lehetővé teszi, hogy a közjóért tegyek valamit. Célom olyan eszközök létrehozása, amelyeket mindenki használhat.”