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Hopkins AITC anuncia premiados adicionais da segunda rodada de financiamento

Casal sênior em um dia de caminhada na floresta

Os beneficiários das subvenções receberão financiamento para desenvolver novas tecnologias de inteligência artificial para promover o envelhecimento saudável

O Johns Hopkins Artificial Intelligence and Technology Collaboratory for Aging Research, ou JH AITC, anunciou o último grupo de premiados que receberá apoio de sua segunda rodada de financiamento. Totalizando pouco mais de 1 milhão de dólares, esta rodada apoia a missão do laboratório, financiando o desenvolvimento e implementação de tecnologias de inteligência artificial para melhorar a saúde e o bem-estar dos idosos.

Quatro candidatos adicionais da academia, da indústria e da prática clínica foram selecionados para financiamento no final do ano passado. Cada um dos premiados receberá até US$ 200.000 em custos diretos durante o período de um ano, bem como acesso a recursos e orientação de especialistas universitários.

Lançado em 2021 com uma doação de US$ 20 milhões do Instituto Nacional sobre Envelhecimento, o JH AITC é um centro nacional para inovações em envelhecimento saudável e colaboração interdisciplinar dentro da comunidade Johns Hopkins e além.

“O JH AITC continua a ampliar os limites de tecnologias inteligentes novas e reaproveitadas para melhorar a vida dos americanos mais velhos na atual rodada de bolsas piloto”, diz Phillip Phan, professor de estratégia e empreendedorismo na Carey Business School e diretor de o Núcleo de Networking e Engajamento do JH AITC.

Os quatro pilotos adicionais financiados por esta ronda centram-se na promoção da independência dos idosos através de assistência ambulatorial e manutenção da saúde mental. Chien-Ming Huang, professor de ciência da computação na Escola de Engenharia Whiting, e Junxin Li, professor associado da Escola de Enfermagem Johns Hopkins, propõem uma abordagem inovadora para melhorar a mobilidade e a qualidade de vida dos idosos: Eles querem desenvolver exosuits com tecnologia de IA, leves e acessíveis para ajudar os usuários a caminhar.

Este esforço interdisciplinar preenche a lacuna entre robótica avançada, IA e cuidados geriátricos. Acompanhada por Hao Su, um colaborador industrial da Picasso Intelligence, a equipe planeja desenvolver um sistema de controle pessoal baseado em aprendizagem para assistência à caminhada habilitada por exosuit, avaliar a eficácia da intervenção em um estudo comunitário e traduzir o produto em um produto viável para uso doméstico. usar.

“Ao concentrarmo-nos em ajudas de mobilidade personalizadas, esperamos demonstrar melhorias significativas na mobilidade, independência e qualidade de vida geral dos adultos mais velhos – não só beneficiando os utilizadores individuais, mas também resultando em implicações mais amplas para as práticas e políticas de cuidados de saúde relacionadas com o envelhecimento da população, “, diz Huang.

Em outro piloto liderado por pesquisadores da Johns Hopkins, uma equipe de psiquiatras clínicos da Escola de Medicina da Johns Hopkins – Muhammad Haroon Burhanullah, professor assistente de psiquiatria e ciências comportamentais, e Paul Barton Rosenberg, professor de psiquiatria e ciências comportamentais e co -diretor do Centro de Tratamento de Memória e Alzheimer da Divisão de Psiquiatria Geriátrica e Neuropsiquiatria – estão colaborando com a empresa de tecnologia médica EyeControl para combater os efeitos negativos do delirium na saúde em pacientes de UTI.

Delirium é um estado alterado de consciência, caracterizado por episódios de confusão, que podem se desenvolver ao longo de horas ou dias. E para os adultos mais velhos, é um problema grave que resulta em resultados desfavoráveis, como aumento da mortalidade, internamentos hospitalares mais longos, taxas mais elevadas de declínio cognitivo e aumento dos custos com cuidados de saúde.

No entanto, foi demonstrado que intervenções eficazes de comunicação e reorientação ajudam a reduzir o delirium, de acordo com os investigadores-piloto. Mas para pacientes não-verbais, uma comunicação como esta torna-se um pouco mais complicada. Para resolver este problema, a equipe planeja usar o dispositivo de comunicação vestível de rastreamento ocular do EyeControl e a plataforma de IA associada para detectar e gerenciar o delirium em um estudo na UTI.

“Ao permitir a comunicação em todo o espectro de recuperação do paciente, este esforço poderia melhorar a adesão às atuais diretrizes de tratamento do delirium, melhorando potencialmente os resultados dos pacientes, como mortalidade, uso de ventilação mecânica, coma, delirium, demência/comprometimento cognitivo, cuidados sem contenção, readmissões na UTI, e disposição pós-alta da UTI”, dizem os pesquisadores.

Outros pilotos financiados nesta rodada incluem:

  • Avaliação automática de sintomas neuropsiquiátricos usando tecnologias de inteligência ambiental sem contato não intrusivas (Ehsan Adeli, Universidade de Stanford): Este piloto planeja desenvolver métodos automatizados de inteligência artificial para detectar e rastrear os sintomas neuropsiquiátricos (NPS) de um indivíduo usando ambiente não intrusivo e que preserva a privacidade. sensores em casa. O software documentará a sequência de ocorrências de NPS, preverá eventos adversos e fornecerá dados interpretáveis ​​para um diagnóstico preciso durante uma consulta clínica.
  • Predição do risco de queda em idosos usando aprendizado de máquina (Rita Patterson, Centro de Ciências da Saúde da Universidade do Texas): Este piloto planeja coletar dados de equilíbrio do paciente por meio de plataforma de força no local de atendimento em um ambulatório geriátrico para fornecer informações sobre quais condições médicas e os determinantes sociais da saúde influenciam o equilíbrio e o risco subjacente de lesões para os idosos. Este algoritmo será implantado no local de atendimento para informar os prestadores clínicos sobre indivíduos em risco, para que as estratégias de intervenção possam ser discutidas com seus pacientes.

“Essas tecnologias espalhadas pelos EUA ajudarão os médicos e as famílias a detectar o declínio neurológico antes da apresentação sintomática”, diz Phan. “O objetivo é apoiar intervenções precoces que aumentem a independência”.

Saúde, Ciência+Tecnologia

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