Прогнозирование и дистанционный мониторинг эпилептических припадков на основе изменений вегетативной регуляции и двигательной активности DOI: 10.29188/2542-2413-2020-6-2-10-16

Для цитирования: Лебедев Г.С., Нагорняк А.В., Шадеркин И.А.,, Шадеркина А.И. Прогнозирование и дистанционный мониторинг эпилептических припадков на основе изменений вегетативной регуляции и двигательной активности. Журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2020;(2):10-16
  • Лебедев Г.С. – д.т.н., профессор, заведующий кафедрой информационных и интернет-технологий Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова; заведующий отделом инновационного развития и научного проектирования ФГБУ «Центральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения» МЗ РФ,  AuthorID 144872
  • Нагорняк А.В. – студент 6 курса Института клинической медицины Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова (Сеченовского университета), nagartem@gmail.com
  • Шадеркин И.А. – к.м.н., заведующий лабораторией электронного здравоохранения Института цифровой медицины Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова (Сеченовский университет); AuthorID 695560
  • Шадеркина А.И. – студентка 1го курса Института клинической медицины Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М. Сеченова (Сеченовского университета), SPIN-код автора 1046-4039
141

Введение. Автоматическое выявление эпилептических припадков дает возможность дистанционного наблюдения за пациентами с эпилепсией, минимизации связанных с припадком осложнений, улучшения оказания медицинской помощи. Вегетативные изменения часто предшествуют иктальным электроэнцефалографическим признакам и, следовательно, являются перспективным инструментом для прогнозирования и раннего выявления эпилептических припадков. В ином случае, специфические двигательные паттерны представляют собой не меньшую прогностическую ценность, и их автоматический анализ также может служить эффективным способом диагностики разных видов приступов.

Материалы и методы. В базе данных PubMed и Google Scholar проводился поиск оригинальных исследований на людях, которые проверяют алгоритм автоматического обнаружения припадков на основе изменения вегетативных функций. Авторами были найдены 103 таких исследования. Результаты. 12 исследований из 103 включены в анализ. В n исследованиях представлен алгоритм унимодальности, основанный на ВСР (n = 5), ЧСС (n = 5), SpO2 (n = 2), в то время как в (n = 3) исследованиях использовались мультимодальные алгоритмы с использованием различных комбинаций показателей. Качество приведенных исследований является недостаточно высоким, в основном, из-за коротких периодов наблюдения. Большинство исследований являются ретроспективными, с небольшим размером выборки и короткими сроками наблюдения, только в 2 исследованиях была проведена проспективная проверка. У ретроспективных исследований с применением мультимодальных алгоритмов наблюдаемая чувствительность была выше, а частота ложных срабатываний ниже, по сравнению с теми, которые использовали единичные модальности.

Выводы. Приведенные показатели вегетативной нервной системы и специфическая двигательная активность являются ценным и многообещающим инструментом в диагностике эпилептических припадков. Необходимо создание оборудования, позволяющего одновременно фиксировать и анализировать данные параметры для долгосрочной проверки приведенных алгоритмов и дальнейшего внедрения технологии в клиническую практику.

Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов

Прикрепленный файлРазмер
Скачать статью90.94 кб
дистанционный мониторинг, эпилепсия, вариабельность сердечного ритма, электродермальная активность, сатурация O2