Les maladies mentales graves (SMI) font un énorme nombre pour les individus, leurs amis et leur famille et la société dans son ensemble. Le SMI tel que la schizophrénie, le trouble bipolaire et les troubles dépressifs majeurs contribuent à la pauvreté, au chômage et au sans-abrisme, et peuvent conduire à l'hospitalisation et au suicide. Prédire quand une intervention intensive est nécessaire dans les cas individuels est un besoin majeur de santé mentale non satisfait.
Albert Einstein College of Medicine a reçu une subvention de 18 millions de dollars des National Institutes of Health (NIH) pour utiliser l'IA, la surveillance cognitive et les symptômes psychiatriques pour déterminer quand une personne diagnostiquée avec un SMI a besoin d'un soutien plus intensif. Le projet développera des algorithmes de prédiction utilisant l'IA et un nouvel outil d'évaluation cognitive pour aider à identifier les personnes à haut risque de crise afin qu'ils puissent se voir proposer des interventions pour prévenir l'escalade des symptômes, améliorer le temps de récupération et réduire l'hospitalisation. Les outils de surveillance cognitive seront disponibles sur une plate-forme numérique sans frais pour les professionnels de la santé mentale.
« L'un des plus gros problèmes des soins de santé mentale aux États-Unis est qu'il n'y a pas suffisamment de cliniciens et de ressources cliniques pour soutenir tous ceux qui en ont besoin », a déclaré Laura Germine, Ph.D., chercheuse principale de la subvention et directrice fondatrice de la Division de la technologie de la santé du cerveau et de la santé cognitive au Saul Korey Department of Neurology à Einstein. « Cette subvention nous permettra de développer des outils qui peuvent soutenir la prise de décision clinique et garantir que ces ressources limitées atteignent les bonnes personnes au bon moment. »
Connecter les fluctuations cognitives et une maladie mentale grave
Pour les personnes atteintes de SMI, les preuves suggèrent que leur attention cognitive attirant l'attention, se souvenant de nouvelles informations et résolvant des problèmes, vous aggravez considérablement avant que de graves épisodes psychiatriques ne se produisent. Pour cette raison, l'identification du moment où les patients atteints de SMI ont des problèmes cognitifs est un aspect clé des outils prédictifs que le nouveau projet développera. Les autres préludes aux crises sont des fluctuations majeures des symptômes, notamment les hallucinations, le retrait social, l'apathie, les pensées suicidaires et le comportement agressif.
Le Dr Germine a créé et affiné des outils numériques qui intègrent des mesures cognitives et comportementales depuis plus de 20 ans et développeront et valideront les méthodes nécessaires pour détecter ces changements dans la cognition et les symptômes avant l'apparition d'épisodes graves.
Pour développer des outils pour prédire quand les patients ont besoin de plus de soutien, nous effectuerons une étude clinique à grande échelle pour suivre les changements des patients dans la cognition, les symptômes et l'utilisation des soins de santé au fil du temps. Ces résultats nous permettront de développer un algorithme d'apprentissage qui peut identifier OMS est à risque. La surveillance régulière des patients atteints de SMI conduira également à des modèles personnalisés pouvant identifier quand Une personne spécifique est en danger. «
Dr Laura Germine, Ph.D., chercheur principal sur la subvention
Exploiter la technologie pour relever les défis
Le Dr Germine et ses collègues recruteront 1 500 participants recevant des soins psychiatriques hospitaliers à l'hôpital McLean de Boston. Pendant trois jours, les chercheurs effectueront une série de brèves évaluations cognitives tout au long de la journée, évalueront les modèles de veille du sommeil et examineront les dossiers cliniques afin qu'ils puissent prédire prospectivement les résultats de santé cliniques, y compris les changements de symptômes, la durée du séjour à l'hôpital et la réhospitalisation au cours de l'année prochaine.
L'équipe de recherche suivra ensuite 250 participants pendant trois mois après avoir quitté les soins psychiatriques pour patients hospitalisés, collectant des données sur les changements quotidiens de la cognition et des symptômes et construit des modèles de risques personnalisés. Ces mêmes outils numériques et algorithmes de prédiction des risques seront ensuite évalués chez les participants ayant des problèmes de santé mentale élevés qui sont des patients du système de santé Montefiore. « Nous voulons vérifier que ces outils fonctionnent aussi bien dans le Bronx comme à Boston, même parmi les personnes qui ne reçoivent pas de soins psychiatriques hospitaliers ou qui ont différents niveaux de maîtrise de l'anglais. » Le Dr Germine a déclaré.
« Nous nous engageons à garantir que cet outil est utile pour autant de personnes que possible », a déclaré le Dr Germine. « Surtout pour ceux qui sont confrontés aux plus grands obstacles aux soins et qui ont souvent le plus grand besoin. »
La subvention intitulée «Phénotypes cognitifs dynamiques pour la prédiction des résultats de santé mentale dans la maladie mentale grave» (1UF1MH135991) a été décerné par l'Institut national de la santé mentale, qui fait partie du NIH.
