L'application distingue les tremblements réels des faux tremblements chez les patients recevant de l'alcool


L'application distingue les tremblements réels des faux tremblements chez les patients recevant de l'alcool

Le syndrome de retrait d'alcool est une situation potentiellement mortelle qui peut être facilement traitée avec une classe de sédatifs appelés médicaments benzodiazépine. Cependant, ces médicaments sont souvent maltraités et peuvent être dangereux lorsqu'ils sont mélangés avec de l'alcool et des opiacés, rendant les médecins réticents à les prescrire. Maintenant, des chercheurs de l'Université de Toronto au Canada ont créé une application téléphonique qui peut prédire si les tremblements d'alcool d'un patient sont authentiques ou faux.

"Nous venons de commencer à rayer la surface de ce qui est possible en appliquant le traitement du signal et l'apprentissage par machine aux capteurs connectés au corps", explique le Prof. Parham Aarabi de la nouvelle application de détection de tremblement de l'équipe.

Bien que les tremblements dans les mains et les bras soient les signes les plus communs de retrait d'alcool, juger la gravité de ces tremblements est délicat et nécessite un peu d'expertise médicale.

Étant donné que les maltraitants chroniques de l'alcool prétendent souvent être en retrait pour recevoir des benzodiazépines, il est important pour les cliniciens de déterminer avec précision si le patient est en train de le retirer ou de le facher.

Les travailleurs de la santé n'ont eu aucun moyen de déterminer objectivement si un patient est véritablement en retrait, donc Narges Norouzi et Profs. Bjug Borgundvaag et Parham Aarabi ont travaillé à développer la première application pour fournir des conseils sur la force du tremblement.

Les chercheurs, issus de l'Institut de médecine d'urgence Schwartz / Reisman de Toronto, à l'hôpital Mount Sinai, à l'hôpital St. Michael's et au Women's College Hospital, affirment que leur application est prometteuse pour faire des prédictions cohérentes quant à savoir si un tremblement est réel ou non.

Norouzi et son équipe présenteront leur travail aujourd'hui à la Conférence internationale de la Société d'ingénierie et de médecine et de biologie de l'IEEE à Chicago, Illinois.

"Ce qui est passionnant à propos de notre application, c'est que les implications sont globales", explique le Prof. Borgundvaag. "Les maladies liées à l'alcool sont fréquemment rencontrées non seulement dans la salle d'urgence, mais aussi ailleurs dans l'hôpital, ce qui donne aux cliniciens un moyen beaucoup plus facile Pour évaluer les patients en utilisant des données réelles ".

«Il y a tellement de travail à faire dans ce domaine»

L'équipe a testé leur application sur 49 patients qui ont présenté à la salle d'urgence avec des tremblements et chez 12 infirmières qui ont tenté d'imiter les tremblements. Ils disent que les trois quarts des patients souffrant de tremblements authentiques avaient une fréquence de pointe moyenne supérieure à sept cycles par seconde.

Et seulement 17% des infirmières qui ont essayé de fausser un tremblement ont pu produire une avec une fréquence de pointe moyenne supérieure à sept cycles par seconde, ce qui suggère que ce pourrait être le seuil pour déterminer les tremblements réels des faux.

En utilisant les données provenant de l'accéléromètre intégré d'un iPod, l'application mesure la fréquence des tremblements pendant 20 secondes dans les deux mains.

Les cliniciens ont filmé les tremblements de main des patients lors de l'utilisation de l'application dans la salle d'urgence et ont ensuite montré les images aux médecins. La vidéo ci-dessous montre l'application en action avec une description pour son utilisation:

Bien que l'application ait pu évaluer la force du tremblement avec une précision similaire à celle des médecins juniors, Norouzi dit que les médecins supérieurs étaient plus en mesure de juger les symptômes. Elle a l'intention de continuer à affiner l'application et de comparer ses performances avec des évaluations subjectives des médecins.

"Il y a tellement de travail à faire dans ce domaine", dit-elle. "Il y a d'autres travaux sur les tremblements de Parkinson, mais beaucoup moins sur les tremblements du retrait d'alcool".

Le professeur Aarabi dit:

Nous venons de commencer à gratter la surface de ce qui est possible en appliquant le traitement du signal et l'apprentissage par machine aux capteurs connectés au corps. À mesure que les capteurs s'améliorent et que les algorithmes deviennent plus intelligents, il est fort possible que nous puissions résoudre plus de problèmes médicaux et rendre le diagnostic médical plus efficace.

Le professeur Borgundvaag ajoute que leur application pourrait aider le personnel de gestion du retrait - qui n'ont généralement pas de formation clinique - à évaluer les patients qui devraient aller au service d'urgence pour un traitement ultérieur.

«Nous pensons que notre application a un grand potentiel pour améliorer le traitement pour ces patients en général», dit-il.

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Section Des Questions Sur La Médecine: Psychiatrie