В России разрабатывается алгоритм мониторинга состояния пациентов с шизофренией

В России разрабатывается алгоритм мониторинга состояния пациентов с шизофренией

Специалисты Сеченовского университета работают над разработкой алгоритма, который будет предотвращать обострения у пациентов, страдающих шизофренией. В будущем этот алгоритм будет интегрирован в мобильное приложение для смартфонов, сообщает пресс-служба университета.

Цель данного проекта – достижение и поддержание длительной ремиссии у пациентов с шизофренией. Для поддержания стабильного состояния при минимальной необходимой терапии, важно своевременно распознавать начальные признаки ухудшения состояния, пояснила заведующая кафедрой психиатрии и наркологии Сеченовского университета, Марина Кинкулькина. Часто эти признаки могут быть практически незаметными для пациентов и их близких, что может привести к задержке в обращении к врачу. Однако, лучше всего реагировать на ухудшение состояния в самом начале, так как купирование симптомов на ранней стадии обострения более быстрое и эффективное, чем при полноценном приступе, отметила эксперт.

Специалисты университета анализируют различные варианты течения шизофрении, ранние признаки обострения и качество ремиссии. На основе этих данных они разрабатывают алгоритм, который поможет пациентам лучше контролировать свое состояние.

Мобильное приложение оценивает состояние пациента, анализируя комплекс различных параметров. С помощью алгоритма, который имеет высокую достоверность, приложение может предсказать ухудшение состояния и рекомендовать пациенту обратиться к врачу. Пользователь может согласиться на предоставление результатов анализа врачу, так как в приложении предусмотрена соответствующая функция. Если алгоритм выявит признаки дестабилизации, специалист пригласит пациента на дополнительный прием для коррекции терапии, говорится в сообщении.

Однако, следует отметить, что это не означает ежедневного контроля состояния пациента со стороны врача, подчеркнула Кинкулькина. Интеллектуальный анализ параметров (например, изменение сна, интересов и повседневной активности) будет определять предвестники наступающего обострения. Алгоритм будет протестирован в клинике, а после оценки его эффективности планируется внедрение в практику, добавила эксперт.

Источник: ТАСС

Science XXI