Giảm đau nửa đầu: Hệ thống dự đoán có thể giúp ngăn ngừa cơn đau
Nghiên cứu mới trình bày mô phỏng của một hệ thống dự đoán sự khởi đầu của cơn đau nửa đầu với độ chính xác cao đáng kể. Có thể thấy trước cơn đau nửa đầu có thể giúp giảm hoặc thậm chí ngăn chặn cơn đau hoàn toàn.
Chứng đau nửa đầu được báo cáo ảnh hưởng đến hơn 14 phần trăm người dân ở Hoa Kỳ, cứ 7 người trưởng thành thì có 1 người bị ảnh hưởng mỗi năm và phụ nữ có nguy cơ mắc bệnh cao gấp đôi nam giới.
Mặc dù chứng đau nửa đầu có xu hướng tự biến mất, nhưng cơn đau thường rất dữ dội và nhu cầu về các biện pháp khắc phục là rất nghiêm trọng.
Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) báo cáo rằng chứng đau nửa đầu hiện là “nguyên nhân cao thứ sáu trên toàn thế giới trong những năm bị mất do tàn tật.”
Mặc dù thuốc giúp giảm đau nhưng việc mọi người phải đợi cho đến khi cảm thấy những dấu hiệu đầu tiên của cơn đau nửa đầu thường làm giảm hiệu quả của thuốc giảm đau.
Nhưng giờ đây, một nhóm các nhà nghiên cứu có trụ sở tại Tây Ban Nha đã mô phỏng một hệ thống dự đoán chứng đau nửa đầu có thể sớm cải thiện cuộc sống của những người bị ảnh hưởng bởi chứng đau nửa đầu.
Josué Pagán Ortiz, thuộc Đại học Politécnica de Madrid ở Tây Ban Nha, và các đồng nghiệp của ông đã thiết kế hệ thống, và họ đã trình bày nó tại Hội nghị mô phỏng mùa hè, được tổ chức ở Seattle, WA.
Các nhà khoa học hiện đã thực hiện một mô phỏng sử dụng dữ liệu bệnh nhân thực, đưa ra một kịch bản thực tế để dự đoán chứng đau nửa đầu. Các phát hiện đã được công bố trên tạp chí Hệ thống Máy tính Thế hệ Tương lai.
Các nhà nghiên cứu giải thích việc biết khi nào cơn đau sẽ tấn công có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của thuốc giảm đau, giúp bệnh nhân chấm dứt cơn đau.
Mô phỏng hệ thống dự báo chứng đau nửa đầu
Pagán Ortiz đã nói chuyện với Tin tức y tế hôm nay về tính mới của nghiên cứu gần đây của ông, nêu bật thực tế là mặc dù thiết bị chưa được thử nghiệm nhưng nó đã được mô phỏng theo một kịch bản thực tế.
Ông giải thích: “Trong nghiên cứu trước đây, chúng tôi đã phát triển một mẫu thử nghiệm để thu thập thông tin dữ liệu huyết động học từ những người bị đau nửa đầu trong một kịch bản cấp cứu.
Dữ liệu huyết động đề cập đến các biến “thông báo” sự khởi đầu của cơn đau nửa đầu và chúng bao gồm nhiệt độ bề mặt da, đặc tính điện của da, nhịp tim và độ bão hòa oxy của các mao mạch.
“Chúng tôi đã tạo các mô hình dự đoán được cá nhân hóa ngoại tuyến, trong máy chủ và máy tính của mình, đồng thời chúng tôi muốn kiểm tra chúng trong thời gian thực để tạo ra các cảnh báo và cho bệnh nhân biết trước khi cơn đau nửa đầu [sẽ] bắt đầu.”
“Thử nghiệm này là một công việc tốn thời gian và tốn kém, vì vậy chúng tôi quyết định mô phỏng nó trước,” Pagán Ortiz nói với chúng tôi, bổ sung thêm chi tiết về quy trình.
“Những gì chúng tôi mô phỏng là hành vi của nguyên mẫu hiện tại của chúng tôi trong một kịch bản thực tế,” ông tiếp tục. “Chúng tôi đã mô phỏng các điều kiện mà các thiết bị giám sát xe cứu thương thực sự phải chịu: ngắt kết nối cảm biến, tiếng ồn, v.v. và chúng tôi đã nghiên cứu xem điều này có thể ảnh hưởng như thế nào đến độ tin cậy của dự đoán đau nửa đầu.”
“[W] e đã chỉ ra các kỹ thuật để giảm thiểu hiệu ứng này và giữ các dự đoán chính xác,” Pagán Ortiz nói thêm. “Mặt khác, chúng tôi đã nghiên cứu cách hệ thống này có thể cảnh báo bệnh nhân. Chúng tôi đã thấy hành vi của các mô hình dự đoán và cách thiết bị giám sát mô phỏng tạo ra cảnh báo ”.
Dự đoán chính xác hơn 75 phần trăm
Pagán Ortiz cho biết, “Mô phỏng cho thấy nó phù hợp để mang đến thế giới thực tất cả các phương pháp mà chúng tôi đã phát triển để dự đoán chứng đau nửa đầu và tạo ra các cảnh báo trong thời gian thực để cảnh báo trước cho bệnh nhân”.
Cụ thể hơn, “tỷ lệ dự đoán thành công trung bình” của hệ thống là 76% và khoảng thời gian trung bình trước khi bắt đầu là 25 phút - đủ thời gian để can thiệp để giảm bớt cơn đau hoặc ngăn chặn nó hoàn toàn.
Pagán Ortiz tiếp tục, “Các dự đoán được đưa ra trong khoảng thời gian mà thuốc có hiệu quả theo dược động học của thuốc. Với [hệ thống] này, chúng tôi ước tính [rằng] chúng tôi sẽ có thể dự đoán, và do đó tránh được khoảng 75 [phần trăm] cuộc khủng hoảng. "
“Điều này sẽ làm giảm số lần đến [phòng y tế] khẩn cấp,” ông nói và nói thêm, “[Tôi] sẽ không cho phép [dùng] thuốc cá nhân hóa (thuốc [cho] giai đoạn cấp tính của cơn đau), và nó sẽ cải thiện [ chất lượng cuộc sống. Nó cũng sẽ làm giảm đáng kể hóa đơn của các hệ thống y tế quốc gia và tư nhân và bảo hiểm y tế do tiết kiệm kinh tế trong các chi phí trực tiếp và gián tiếp. ”
Phát hiện có thể 'thay đổi cuộc sống'
Trong bài báo của mình, Pagán Ortiz và các đồng nghiệp của ông giải thích những lợi ích của nghiên cứu của họ, nói rằng: “Dự đoán sự khởi phát của chứng đau nửa đầu sẽ làm giảm đáng kể cơn đau của bệnh nhân và do đó ảnh hưởng của chứng đau nửa đầu trong suốt cuộc đời của họ. Điều này cũng sẽ dẫn đến tiết kiệm kinh tế đáng kể theo thời gian ”.
“Bệnh nhân đau nửa đầu không thể đi làm hoặc thực hiện cuộc sống bình thường của họ (các hoạt động xã hội, v.v.). Nếu chúng ta có thể nói trước cho họ biết khi nào họ sẽ phải chịu đựng nỗi đau, điều đó sẽ thay đổi cuộc sống của họ ”.
Josué Pagán Ortiz
Pagán Ortiz cũng đã chia sẻ với MNT một số hướng nghiên cứu của các nhà nghiên cứu trong tương lai.
“[Bước] tự nhiên tiếp theo sẽ là triển khai và thử nghiệm [ing] một thiết bị thực với bệnh nhân thực. Làm việc với những bệnh nhân thực sự để đề xuất những thay đổi trong cách điều trị bệnh của họ là một vấn đề nghiêm trọng cần giải quyết và điều đó đòi hỏi rất nhiều sự đồng ý của pháp luật mà chúng tôi đang làm việc. "
Những phát hiện này là kết quả của sự hợp tác của Universidad Complutense de Madrid và Universidad Politécnica de Madrid, cùng làm việc với Trung tâm Mô phỏng Tính toán và Nhóm Thần kinh của Bệnh viện Universitario de la Princesa de Madrid.
