Специалисты Сеченовского университета создают алгоритм для предотвращения обострений у пациентов с шизофренией. Впоследствии его можно будет использовать в приложении для смартфона, сообщили в среду ТАСС в пресс-службе вуза.
"На кафедре психиатрии и наркологии Первого МГМУ и в Клинике психиатрии имени Корсакова создают новый метод анализа данных, позволяющий предотвращать обострения у пациентов с шизофренией. Разрабатываемый алгоритм можно будет использовать в приложении для смартфона", - говорится в сообщении.
Самая эффективная стратегия при шизофрении - достижение и сохранение длительной ремиссии. Чтобы поддерживать стабильное состояние на фоне минимальной достаточной терапии, важно вовремя распознавать начальные признаки ухудшения состояния, пояснила врач-психиатр, заведующая кафедрой психиатрии и наркологии Сеченовского университета Марина Кинкулькина. Эти признаки могут быть практически незаметными для пациента и его близких, поэтому человек может не обратиться к врачу вовремя. Вместе с тем купировать состояние в самом начале обострения удается гораздо быстрее и эффективнее, чем при уже развившемся повторном приступе, отметила эксперт.
Она добавила, что специалисты вуза анализируют различные варианты течения шизофрении, ранние симптомы обострения этого заболевания и качество ремиссии. На основе данных анализа ученые разрабатывают алгоритм, который поможет пациентам лучше контролировать заболевание.
"Приложение оценивает состояние пациента путем анализа комплекса различных параметров. Обрабатывая результаты, алгоритм с максимальной степенью достоверности сможет предсказать ухудшение состояния и подскажет пациенту о необходимости обратиться к врачу. При согласии пользователя результаты анализа увидит лечащий врач - в приложении предусмотрена такая функция. Если алгоритм выявит признаки дестабилизации, специалист пригласит пациента на внеплановый прием для коррекции терапии", - говорится в сообщении.
Вместе с тем речь не идет о ежедневном контроле состояния пациента со стороны врача, заметила Кинкулькина. Интеллектуальный анализ изучаемых параметров (ухудшение сна, изменение интересов и повседневной активности) определит признаки надвигающегося обострения. Алгоритм апробируют в клинике, после оценки его планируют внедрить в практику, добавила эксперт.
https://nauka.tass.ru/nauka/18134213
|