Новий інструмент на основі штучного інтелекту виявляє прогалини в лікуванні епілепсії

Епілепсія залишається одним із неврологічних захворювань, ведення яких потребує тривалого, мультидисциплінарного та чітко скоординованого підходу. Траєкторія лікування пацієнта часто охоплює роки зміни протисудомної терапії, повторні інструментальні обстеження та консультації вузьких спеціалістів. У таких умовах навіть незначні прогалини в діагностиці або маршрутизації можуть мати серйозні клінічні наслідки.

На цьому тлі особливу увагу привертають результати пілотного впровадження реєстру на основі генеративного штучного інтелекту, представлені на 79-й щорічній зустрічі Американського товариства епілепсії (AES) у грудні 2025 року. Дослідження продемонструвало, що автоматизований аналіз медичної документації дозволяє системно виявляти пацієнтів із лікарсько-резистентною епілепсією, а також численні прогалини в наданні рекомендованої допомоги.

У дослідженні використовували платформу Autonomous Registry and Analytics, яка охоплює понад 3300 дорослих і дітей з епілепсією. Протягом 90 днів система штучного інтелекту проаналізувала медичні записи 820 запланованих візитів, включно з клінічними нотатками, результатами нейровізуалізації та попередніми обстеженнями. На відміну від традиційних реєстрів, які часто потребують ручного оновлення і швидко втрачають актуальність, цей підхід дозволив працювати з даними майже в режимі реального часу.

Одним із ключових результатів стало виявлення пацієнтів, які відповідали критеріям лікарсько-резистентної епілепсії — тобто мали неефективність щонайменше двох адекватно підібраних протисудомних препаратів, — але не були направлені на хірургічне обстеження. Попри те, що клінічні настанови рекомендують розгляд хірургічного лікування в таких випадках, лише незначна частка цих пацієнтів фактично отримувала відповідне направлення. Це має особливе значення з огляду на відомий ризик раптової несподіваної смерті при епілепсії та прогресуючого когнітивного зниження на тлі неконтрольованих нападів.

Окрім маршрутизації до хірургічного лікування, система виявила значні прогалини у виконанні стандартних діагностичних рекомендацій. У більш ніж половини пацієнтів рекомендовані магнітно-резонансні томографії були застарілими або взагалі відсутні. У третини не проводилася електроенцефалографія в рекомендовані терміни, а нейропсихологічні обстеження були відсутні у переважної більшості випадків. Такі знахідки підкреслюють, наскільки складно клініцистам у реальній практиці відстежувати всі елементи довготривалого ведення пацієнта з епілепсією.

Окрему увагу дослідники звернули на питання профілактичного консультування. Аналіз показав, що рекомендації щодо прийому фолієвої кислоти, критично важливі для жінок репродуктивного віку, які отримують протисудомну терапію, були задокументовані лише в незначної частки пацієнток. Це вказує не на відсутність знань, а радше на перевантаження клінічної практики, коли важливі, але «негострі» питання можуть залишатися поза фокусом.

Автори підкреслюють, що мета впровадження штучного інтелекту не полягає в заміні лікаря. Навпаки, такі інструменти розглядаються як спосіб зменшити адміністративне та когнітивне навантаження, автоматизувавши перегляд великих обсягів медичних даних і своєчасно сигналізуючи про відхилення від рекомендованого маршруту лікування. У подальших планах — створення систем нагадувань для лікарів, а також розширення платформи на інші неврологічні стани, зокрема інсульт і рухові розлади.

Таким чином, результати цього пілотного проєкту демонструють потенціал штучного інтелекту як інструменту підвищення якості медичної допомоги при епілепсії. Системне виявлення прогалин у діагностиці, лікуванні та профілактичному консультуванні може стати важливим кроком до більш своєчасного, безпечного й ефективного ведення цієї складної групи пацієнтів.

ДЖЕРЕЛО: medscape

На платформі Accemedin багато цікавого! Аби не пропустити — підписуйтесь на наші сторінки! Facebook. Telegram. Viber. Instagram.