Polski startup TakesCare kończy badania z udziałem pacjentów i rozpoczyna wdrażanie do praktycznego stosowania systemu monitorowania bólu u pacjentek z rakiem piersi, zarządzania bólem i skuteczniejszego reagowania na jego nasilanie się.
Ból jest znaczącym problemem dla pacjentów onkologicznych, często niedocenianym w procesie leczenia. Statystyki Światowej Organizacji Zdrowia z 2018 roku wskazują, iż znacząca część spośród 181 milionów pacjentów nowotworowych cierpi na ból chroniczny. W Polsce jakość leczenia przeciwbólowego w onkologii jest niezadowalająca, z uwagi na niskie zużycie leków opioidowych i brak wystarczającej wiedzy zarówno wśród chorych, jak i lekarzy. Około 33-40 proc. pacjentów onkologicznych cierpi z powodu bólu chronicznego, a jedna trzecia z nich nie otrzymuje należytej opieki bólowej.
Rak piersi stanowi znaczący problem zdrowotny, należy do najczęściej diagnozowanych nowotworów wśród kobiet na świecie. Skutki choroby obejmują nie tylko fizyczne, ale i psychiczne aspekty życia pacjentek. Ból, będący jednym z głównych objawów, często jest jednak niedoceniany i niewłaściwie leczony. Tymczasem efektywna kontrola bólu jest kluczowa nie tylko dla poprawy komfortu życia pacjentek, ale także może wpływać na skuteczność leczenia onkologicznego. Niedostateczna kontrola bólu może prowadzić do poważnych problemów, takich jak depresja, lęk i inne zaburzenia psychiczne, które dodatkowo komplikują proces leczenia.
W opiece nad pacjentem, doświadczającym bólu, najważniejsze jest monitorowanie bólu oraz możliwość jego prognozowania. Odgrywa ono główną rolę w poprawie jakości życia pacjentów. Jak mówi Dominik Mazur, prezes TakesCare – “Dzięki ciągłemu i precyzyjnemu monitorowaniu, możliwe jest wczesne wykrycie wzrostu intensywności bólu i odpowiednia interwencja. Zastosowanie sztucznej inteligencji do analizy zgromadzonych danych pozwala na identyfikację wzorców i prognozowanie przyszłych epizodów bólu. Daje to pacjentom i ich opiekunom lepszą kontrolę nad leczeniem, umożliwiając bardziej skuteczną i personalizowaną terapię przeciwbólową. Lepsze zarządzanie bólem poprawia również ogólny stan psychiczny pacjentów, co jest bardzo ważne w procesie leczenia onkologicznego.”
System monitorowania bólu u pacjentek z rakiem piersi
Polski startup TakeCare opracował innowacyjne rozwiązanie telemedyczne, które wspiera zarządzanie bólem u pacjentów onkologicznych, w szczególności u kobiet z rakiem piersi. Zaplanowano wykorzystanie nowoczesnych technologii, takich jak sztuczna inteligencja (AI), analiza dużych zbiorów danych (Big Data) oraz Internet Rzeczy (IoT), aby umożliwić dokładniejszą ocenę i monitorowanie bólu. Rozwiązanie oferuje personalizowaną opiekę, dostosowaną do indywidualnych potrzeb każdego pacjenta, co pozwala na lepsze dostosowanie terapii bólowej. Oczekuje się, iż dzięki niemu pacjenci będą mogli nie tylko skuteczniej zarządzać bólem, ale także poprawić ogólną jakość życia i zdrowie psychiczne, co jest najważniejsze w procesie leczenia i rekonwalescencji.
W ramach projektu zintegrowano system zdalnego monitorowania, który pozwala na ciągłą ocenę stanu pacjenta, wykorzystując zaawansowane algorytmy AI do analizy danych i przewidywania epizodów bólu. Zastosowanie odpowiednich urządzeń noszonych stale przez pacjentów (Internet Rzeczy) umożliwia automatyczne zbieranie danych i monitorowanie stanu zdrowia, co zapewnia bardziej kompleksowy obraz stanu pacjenta.
Trendy rozwoju telemedycyny
System TakesCare wpisuje się w trendy rozwoju sektora mHealth, telemedycyny i cyfrowych terapeutyków, zgodnie z którymi coraz większą uwagę zwraca się na personalizowanie opieki. W kontekście zarządzania bólem u pacjentów onkologicznych, istnieje znaczące zapotrzebowanie na rozwiązania technologiczne umożliwiające zdalne monitorowanie i wsparcie pacjentów. Wobec rosnącej liczby pacjentów onkologicznych oraz starzenia się społeczeństwa, takie technologie będą nabierać coraz większego znaczenia. Sztuczna inteligencja, Internet Rzeczy i zaawansowane platformy telemedyczne są najważniejsze w tworzeniu skutecznych rozwiązań, które odpowiadają na potrzeby zarówno pacjentów, jak i systemów opieki zdrowotnej.
System zaproponowany przez polskich inżynierów stanowi pewien przełom na rynku mHealth i telemedycyny. Istniejące rozwiązania często koncentrują się na wsparciu pacjentów w zakresie zarządzania leczeniem, monitorowania terapii oraz edukacji zdrowotnej, jednak często brakuje im zaawansowanych funkcji, takich jak np. prognozowanie zmian zdrowotnych (np. wystąpienia incydentów bólu lub jego nasilenia) czy integracja z noszonymi przez pacjentów urządzeniami zbierającymi dane o ich stanie zdrowia (Internet Rzeczy). Wiele aplikacji opiera się głównie na subiektywnej samoocenie pacjenta, bez wykorzystania zaawansowanych technologii do oceny stanu zdrowia. Choć skuteczne w pewnych aspektach, wykazują one ograniczenia w zakresie kompleksowej opieki nad pacjentami onkologicznymi, szczególnie w kontekście zarządzania bólem i zdrowiem psychicznym. Niewątpliwie z punktu widzenia potrzeb pacjentów, a także systemowych trudności w dostępie do lekarzy, istnieje potrzeba pojawienia się rozwiązań integrujących technologie AI i IoT, a także opartych na pobieraniu i analizie danych, które mogą zapewnić lepszą jakość opieki i wsparcie dla pacjentów. Mogą także pomóc w personalizowaniu i dostosowaniu terapii do indywidualnych potrzeb pacjenta.
“Dzięki ciągłemu monitorowaniu i analizie danych, choćby bez bezpośredniego kontaktu z pacjentem, lekarze mogą szybciej reagować na zmiany stanu zdrowia i potrzeby pacjentów. Przekłada się to na lepsze wyniki leczenia a jednocześnie zmniejsza obciążenie systemu opieki zdrowotnej, dzięki zdalnej opiece zmniejsza się bowiem potrzeba częstych wizyt w placówkach medycznych” – wskazuje Dominik Mazur, prezes TakesCare.
Jak działa aplikacja:
- Przesyłanie danych do aplikacji: Zbieranie cyfrowych biomarkerów analizujących parametry życiowe Kobiety w czasie rzeczywistym + Przesyłanie z urządzeń do TakesCare przez REST API + Wysyłanie odebranych danych do konwersji ETL przez punkt REST
- Konwersja danych: Konwersja danych do formatu wektorowego i zasilanie modeli Machine Learning / Deep Learning
- Analiza i trenowanie modeli: Analiza danych i trendów. Budowanie i trenowanie modeli predykcyjnych. + Monitorowanie modeli i autokorekta na podstawie porównania baz danych X / Y / Predykcja
- Monitoring i informacja dla użykownika: Informacje przesyłane pacjentce, opcjonalnie krewnym, specjalistom o przewidywanym czasie wystąpienia bólu i pogorszenia stanu zdrowia psychicznego + W zależności od intensywności bólu TakesCare automatycznie uruchamia określoną procedurę prewencji bólu + Automatyczne ustawianie wymaganych zdarzeń i kroków w celu przeciwdziałania wystąpieniu bólu – proces skoordynowanej opieki, radzenia sobie z bólem, dobrostan psychiczny.
- Działania prewencyjne, aktualizacja modelu: Działania prewencyjne, konsultacje online ze specjalistami + Informacje zwrotne od Kobiety, rodziny, specjalistów do systemu, aktualizacja modelu Machine Learning / Deep Learning
Korzyści dla systemu ochrony zdrowia
Po skutecznym wdrożeniu systemu TakesCare do praktyki klinicznej opieki nad chorymi z rakiem piersi, planowane jest rozszerzenie jego zastosowania pną inne grupy pacjentów onkologicznych oraz na inne aspekty zdrowia, poza zarządzaniem bólem. Możliwe kierunki rozwoju obejmują adaptację technologii do innych przewlekłych chorób, gdzie zarządzanie bólem jest kluczowym elementem leczenia. Ciągły rozwój rozwiązań sztucznej inteligencji i IoT będzie poszerzał możliwości doskonalenia systemu, w tym bardziej precyzyjnego prognozowania epizodów bólu i coraz głębszej personalizacji opieki.
Tego typu projekty mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki opieka zdrowotna jest świadczona pacjentom onkologicznym. Wprowadzenie zintegrowanych rozwiązań, opartych na monitorowaniu i analizowaniu danych, pozwala na skuteczniejszą interwencję, lepsze zrozumienie stanu pacjenta i bardziej efektywną opiekę. Długoterminowo, może to przyczynić się do redukcji kosztów opieki zdrowotnej przy jednoczesnej poprawie jej efektywności i podniesienia jakości życia pacjentów onkologicznych.
