Федеральное государственное бюджетное учреждение НАЦИОНАЛЬНЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР КАРДИОЛОГИИ ИМЕНИ АКАДЕМИКА Е.И. ЧАЗОВА Министерства здравоохранения Российской Федерации
Москва, ул. Академика Чазова, д.15А
Телемедицина Связаться с нами

Федеральное государственное бюджетное учреждение НАЦИОНАЛЬНЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР КАРДИОЛОГИИ ИМЕНИ АКАДЕМИКА Е.И. ЧАЗОВА Министерства здравоохранения Российской Федерации


  • Новости
  • Использование приложения с алгоритмом на основе искусственного интеллекта ускоряет подбор оптимальной дозы базального инсулина у пациентов с сахарным диабетом: рандомизированное исследование
  • Использование приложения с алгоритмом на основе искусственного интеллекта ускоряет подбор оптимальной дозы базального инсулина у пациентов с сахарным диабетом: рандомизированное исследование

    На определенном этапе у пациентов с СД 2 типа и плохо контролируемой гликемией возникает потребность в инсулинотерапии. Титрация дозы с достижением оптимальных значений чаще всего происходит в амбулаторных условиях, часто очень затягивается или не приводит к достижению оптимальных доз и контролю гликемии, прежде всего в силу организационных причин. В последнее время показаны преимущества самостоятельной титрации дозы под контролем медсестер/фармацевтов, в том числе с использованием удаленных систем поддержки. Чаще всего такие системы сводятся к обучению пациентов и напоминаниям о необходимости приема лекарств. В журнале JAMA Network Open опубликованы результаты небольшого рандомизированного исследования, выполненного под эгидой Стенфордского университета. В рандомизированное исследование было включено 32 пациента с СД 2 типа, которым требовалась инициация или увеличение дозы базального инсулина, вводимого 1 раз в сутки. В группе ИИ использовался алгоритм, в основу которого заложены действующие клинические рекомендации, включая экстренные протоколы при гипер- и гипогликемии.

    Исходно в приложение загружалась информация о пациенте, стартовая доза инсулина и цели лечения по уровню гликемии. Ежедневно в течение 8 недель участники сообщали алгоритму уровень гликемии натощак и использованную дозу инсулина, а тот при необходимости корректировал дозу препарата.

    Было показано, что использование приложения ассоциировалось с существенно более быстрым достижением оптимальной дозы инсулина (15 против 56 дней). Также достоверно чаще удавалось достичь целевых значений гликемии, выше была приверженность к лечению, менее выражен эмоциональный стресс, ассоциирующийся с СД. Тяжелых гипо-и гипергликемий не было ни в одно группе, число нетяжелых гипогликемий между группами не различалось.

    По материалам:

    Nayak A, Vakili S, Nayak K, et al. Use of Voice-Based Conversational Artificial Intelligence for Basal Insulin Prescription Management Among Patients With Type 2 Diabetes: A Randomized Clinical Trial. JAMA Netw Open. 2023;6(12):e2340232. doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.40232

    https://jamanetwork.com

    Текст: Шахматова О.О.