Bantuan migrain: Sistem prediksi dapat membantu mencegah rasa sakit
Penelitian baru menyajikan simulasi sistem yang memprediksi permulaan serangan migrain dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Mampu meramalkan migrain dapat membantu meredakan atau bahkan mencegah rasa sakit sama sekali.
Migrain dilaporkan mempengaruhi lebih dari 14 persen orang di Amerika Serikat, dengan 1 dari 7 orang dewasa terkena setiap tahun, dan wanita dua kali lebih mungkin mengembangkannya daripada pria.
Meskipun migrain cenderung hilang dengan sendirinya, rasa sakitnya sering kali menyiksa, dan kebutuhan akan pengobatannya sangat parah.
Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) melaporkan bahwa migrain sekarang adalah "penyebab tertinggi keenam di seluruh dunia dari tahun-tahun yang hilang karena kecacatan".
Meskipun obat-obatan membantu meredakan rasa sakit, fakta bahwa orang harus menunggu sampai mereka merasakan tanda-tanda pertama migrain sering kali mengurangi keefektifan obat penghilang rasa sakit.
Tapi sekarang, tim peneliti yang berbasis di Spanyol telah mensimulasikan sistem prediksi migrain yang dapat segera meningkatkan kehidupan orang yang terkena migrain.
Josué Pagán Ortiz, dari Universidad Politécnica de Madrid di Spanyol, dan rekan-rekannya merancang sistem tersebut, dan mereka mempresentasikannya pada Konferensi Simulasi Musim Panas, yang diadakan di Seattle, WA.
Para ilmuwan sekarang telah melakukan simulasi menggunakan data pasien yang sebenarnya, menyajikan skenario nyata untuk prediksi migrain. Penemuan itu dipublikasikan di jurnal Sistem Komputer Generasi Mendatang.
Mengetahui kapan serangan akan menyerang dapat secara drastis meningkatkan keefektifan obat penghilang rasa sakit, para peneliti menjelaskan, membantu pasien menghentikan rasa sakit.
Mensimulasikan sistem prediksi migrain
Pagán Ortiz berbicara dengan Berita Medis Hari Ini tentang kebaruan penelitiannya baru-baru ini, menyoroti fakta bahwa meskipun perangkat tersebut belum diuji, perangkat tersebut telah disimulasikan dalam skenario nyata.
“Dalam penelitian kami sebelumnya, kami mengembangkan prototipe untuk mengumpulkan informasi data hemodinamik dari penderita migrain dalam skenario rawat jalan,” jelasnya.
Data hemodinamik mengacu pada variabel yang "mengumumkan" permulaan serangan migrain, dan itu termasuk suhu permukaan kulit, sifat listrik kulit, detak jantung, dan saturasi oksigen kapiler.
“Kami membuat model prediksi yang dipersonalisasi secara offline, di server dan komputer kami, dan kami ingin mengujinya secara real time untuk menghasilkan alarm dan memberi tahu pasien sebelumnya, kapan nyeri migrain [akan] dimulai.”
“Eksperimen ini adalah tugas yang memakan waktu dan mahal, jadi kami memutuskan untuk mensimulasikannya terlebih dahulu,” kata Pagán Ortiz kepada kami, menambahkan detail lebih lanjut tentang prosedurnya.
“Apa yang kami simulasi adalah perilaku prototipe kami saat ini dalam skenario nyata,” lanjutnya. "Kami menyimulasikan kondisi yang dialami perangkat pemantauan rawat jalan yang sebenarnya: pemutusan sambungan sensor, kebisingan, dll., Dan kami mempelajari bagaimana hal ini dapat memengaruhi keandalan prediksi migrain."
"[W] e menunjukkan teknik untuk mengurangi efek ini dan menjaga prediksi yang akurat," tambah Pagán Ortiz. “Di sisi lain, kami mempelajari bagaimana sistem ini dapat menyiagakan pasien. Kami melihat perilaku model prediktif dan bagaimana perangkat pemantauan yang disimulasikan menghasilkan peringatan. "
Akurasi prediksi lebih dari 75 persen
Pagán Ortiz berkata, “Simulasi menunjukkan bahwa sangat cocok untuk membawa ke dunia nyata semua metodologi yang telah kami kembangkan untuk memprediksi migrain dan menghasilkan alarm secara real time untuk memperingatkan pasien sebelumnya.”
Lebih khusus lagi, “tingkat rata-rata keberhasilan prediksi” sistem adalah 76 persen, dan periode waktu rata-rata sebelum onset adalah 25 menit - waktu yang cukup untuk melakukan intervensi sehingga dapat mengurangi rasa sakit atau mencegahnya sama sekali.
Pagán Ortiz melanjutkan, “Prediksi dibuat dalam jendela waktu di mana obat tersebut efektif sesuai dengan farmakokinetik obat tersebut. Dengan [sistem] ini, kami memperkirakan [bahwa] kami akan dapat memprediksi, dan dengan demikian menghindari, sekitar 75 [persen] krisis. ”
“Ini akan mengurangi kunjungan ke ruang gawat darurat,” katanya, menambahkan, “[Saya] tidak akan mengizinkan [untuk] obat yang dipersonalisasi (obat [untuk] fase akut nyeri), dan itu akan meningkatkan [ kualitas hidup. Ini juga akan sangat mengurangi tagihan sistem kesehatan nasional dan swasta dan asuransi kesehatan karena penghematan ekonomi dalam biaya langsung dan tidak langsung. "
Penemuan dapat 'mengubah hidup'
Dalam makalah mereka, Pagán Ortiz dan rekan-rekannya menjelaskan manfaat penelitian mereka, dengan mengatakan, “Memprediksi timbulnya migrain akan sangat mengurangi rasa sakit pasien dan dengan demikian efek migrain selama hidup mereka. Ini juga akan menghasilkan penghematan ekonomi yang besar dari waktu ke waktu. "
“Penderita migren tidak bisa pergi bekerja atau menjalani kehidupan normal (aktivitas sosial, dll). Jika kita dapat memberi tahu mereka sebelumnya kapan mereka akan menderita kesakitan, itu akan mengubah hidup mereka. "
Josué Pagán Ortiz
Pagán Ortiz juga berbagi dengan MNT beberapa arahan peneliti untuk penelitian selanjutnya.
“Langkah alami berikutnya adalah implementasi dan pengujian perangkat nyata dengan pasien yang sebenarnya. Bekerja dengan pasien nyata untuk menyarankan perubahan dalam cara mereka mengobati penyakit mereka adalah masalah serius yang harus dihadapi, dan itu membutuhkan banyak persetujuan hukum yang sedang kami kerjakan sekarang. ”
Penemuan ini merupakan hasil kolaborasi Universidad Complutense de Madrid dan Universidad Politécnica de Madrid, bekerja sama dengan Pusat Simulasi Komputasi dan Grup Neurologi Rumah Sakit Universitario de la Princesa de Madrid.
