Stroke:使用人工智能来减少抗凝治疗患者的不依从风险
2017-04-08 xing.T MedSci原创
一些使用智能手机经验很少的患者成功地使用了该技术,并表现出了依从性改善了50%,基于血浆药物浓度水平。对于服用直接口服抗凝剂的患者,绝对改善率提高到了67%。实时监测有可能增加依从性,并且改变行为,特别是在直接口服抗凝治疗的患者。
近日,卒中领域权威杂志Stroke上发表了一篇研究文章,这项研究旨在评估移动设备上人工智能平台在测量和提高卒中患者抗凝治疗服药依从性上的使用情况。开始接受直接口服抗凝剂治疗,然而减量时需要进行监测,这给患者自我管理带来了压力。常规的实验室检查无法发现的欠佳的依从性,是不可靠的依从性指标,会使患者卒中和出血的风险增加。
这是一项在新近诊断的缺血性卒中接受抗凝治疗的成年患者中进行的随机、平行组、为期12周的研究中(n=28)。患者被随机分为采用人工智能平台进行日常监测(干预)或没有日常监测(对照)。人工智能应用程序直观地识别病人、药物和确认服用。依从性是通过两组的药丸数和血浆样品来测量的。
所有患者(n=28)的平均(SD)年龄为57岁(13.2岁),53.6%是女性。基于人工智能平台的平均(SD)累积依从性为90.5%(7.5%)。血浆药物浓度水平表明干预组和对照组的依从性分别为100%(15/15)和50%(6/12)。
一些使用智能手机经验很少的患者成功地使用了该技术,并表现出了依从性改善了50%,基于血浆药物浓度水平。对于服用直接口服抗凝剂的患者,绝对改善率提高到了67%。实时监测有可能增加依从性,并且改变行为,特别是在直接口服抗凝治疗的患者。
原始出处:
Daniel L. Labovitz,et al. Using Artificial Intelligence to Reduce the Risk of Nonadherence in Patients on Anticoagulation Therapy.Stroke. 2017. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.116.016281
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iPad的siri算吗
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