AntiStress 2.0: Främja hälsa med digital vård genom machine learning vid stressrelaterad ohälsa

Tina Arvidsdotters AntiStress-projekt fortsätter! Förra året fick hon lite pengar av VGR:s innovationsfond att undersöka potentialen att använda sensorer som mäter hjärnvågor och dra nytta av AI-tekniken machine learning. Nu fick Tina en större pott pengar, denna gång för att genomföra denna innovation.

Den första versionen av appen, den utan stöd för sensorer, släpps nu i början av 2019. Med den befintliga appen kan man öva medveten andning och föra dagbok över sina framsteg mot en bättre hälsa. Appen finns på 10 olika språk och är därför relevant för flyktingar och andra med stressrelaterad psykisk ohälsa, och även för oss som kanske ännu inte hittat balansen mellan jobb och avslappning.

Genomförande

Vi vill vill vaska fram de bästa faktorerna med hjälp av digital teknik för att minska stressrelaterade besvär. Detta kommer att ske genom machine learning. Ett arbete som sker i ett nära samarbete med teknik, vårdgivare och patienter som söker vård för sina stressrelaterade besvär inom primärvård.

Det tekniska utvecklingsarbetet kommer att integrera klinikers bedömning, patienters upplevelse, medveten andning och en sensor som mäter hjärnans aktivitet. Vi vill undersöka vilka funktioner som måste finnas. Hur den uppfattades av klient och patient. Nyttan, användbarhet, enkelhet, tillgänglighet etc.

Bakgrund till behovet

Stressrelaterad psykisk ohälsa har ökat globalt sedan 1990-talet och enligt WHO det snabbast växande och största hotet mot människors hälsa i framtiden. I Sverige är stress sedan 2010 den vanligaste orsaken till sjukskrivning, ofta med långa och krävande läkningsprocesser till följd. Det är till sin vårdcentral personer i första hand söker vård för sina stressrelaterade besvär.

Medveten andning är en av flera metoder som effektivt kan minska stressnivån. Medveten andning bygger på ett personcentrerat förhållningssätt integrerat med helhetsinriktad behandling som systematiskt har metodutvärderats vid stressrelaterad psykisk ohälsa.

Vi har redan prövat olika sensorer genom att utvärdera neurofysiologisk bio-feedback vid medveten andning. Sensorn Muse mäter med EEG-teknik (elektroencefalografi), det vill säga mängden aktivitet i hjärnan. Bio-feedbacken består grovt indelat i tre nivåer;

  • om hjärnan går på högvarv
  • mellanläge, eller
  • om användaren lyckas ta sig ner i en mer avslappnad nivå

Detta är fynd som vi planerar dra nytta av med hjälp av machine learning i nuvarande projekt.

Det bedrivs inte någon forskning inom innovationsarbetet och projektet ska ses som ett tekniskt utvecklingsarbete där etikansökan kommer att ske då projektet involverar patienter. Det finns ett nära samarbete mellan FoU-enheten Fyrbodal, Hälsoakademin vid Högskolan Väst och Allmänmedicin Sahlgrenska akademin.

Behovet och varför projektet är viktigt

Av samtliga stressrelaterade sjukskrivningar står kvinnor för ca 70% av dessa i jämförelse med män. Den stressrelaterade ohälsan förväntas inte att minska, snarare tvärtom. För gruppen nyanlända upplever många ohälsotillstånd på grund av stress. Hur många som besöker sin vårdcentral på grund av stress är det svårt att uppskatta då mörkertalet är stort

Symtom är exempelvis trötthet, utmattning, ångest, nedstämdhet, smärta, koncentrations- minnes- eller sömnproblem, ibland med bestående förändringar på hjärnan. Det har visat sig i studier att kroppen efter en utmattningsdiagnos kan bli extra stresskänslig och på nytt riskera att återinsjukna. Därför är det av största vikt att vården kan ge förutsättningar för patienters delaktighet, öka kunskap och förståelse om tillståndet samt ge verktyg att främja hälsa och förebygga stress och stressrelaterade sjukdomar.

Behovet från verksamhetens sida är att försöka optimera effektiviteten i behandlingen. Det skulle leda till snabbare tillfrisknande och en möjlighet att befintliga resurser räcker till att behandla fler personer. Interventionen förväntas bidra till nytta på flera nivåer; patientnytta, vårdgivarenytta och verksamhetsnytta.

Genomförandet

Tina Arvidsdotter har över 20 års erfarenhet inom stressrelaterad psykisk ohälsa och disputerade 2014 med avhandlingen Stressrelaterad psykisk ohälsa; upplevelser och behandling inom primärvård. Under de senaste tre åren har hon jobbat med och utvärderat ett AntiStress-program, en helhetsinriktad rehabilitering i kombination med interpersonella samtal både individuellt och i grupp. Deltagare kan rekryteras från pågående rehabiliteringsverksamhet.

Deltagare kan också rekryteras från Närhälsans flyktingmedicinska mottagning där det finns en specialist i allmänmedicin med mångårig erfarenhet inom stressrelaterad psykisk ohälsa. I innovationens utvecklingsarbete är det värdefullt att både svensktalande och icke svensktalande deltagare ingår, då medveten andning finns på 10 olika språk.

Stöd från VGR:s koncernkontor

Från koncernkontorets avdelning, Vårdens digitalisering stöttar Mikael Wintell och Marcus Österberg. Mikael som digitaliseringsrådgivare och Marcus som utvecklingsledare. Båda har minst 20 års erfarenhet av att genom teknik utveckla verksamheter. Marcus har under tre års tid specialiserat sig inom machine learning och släppte 2018 rapporten “AI och machine learning för beslutstöd inom hälso- och sjukvård”. Marcus är också senior rådgivare i VGR:s GDPR-projekt och kan tänka till kring individernas rätt till privatliv.

Tekniskt genomförande

Numera finns goda möjligheter att göra machine learning direkt i användarnas mobil och vi behöver därför inte samla på oss data. I förlängningen får vi avidentifierade insikter och besked om de testbara hypoteser vi vill ha svar på, som den bästa balansen av antalet andningsövningar och upplevd livskvalitet.

Lovande algoritmer inom machine learning är k-means clustering för att på gruppnivå kunna urskilja mönster, men även för att gruppera data för en enskild individ (på hens mobil). På så sätt kan man upptäcka mönster som beskriver vissa användare, samtidigt kan man efter ett tag se saker som upprepar sig hos en viss användare – som att hen alltid självskattar mer negativt en viss dag och det skulle appen kunna agera på för att stötta bättre över tid. En annan algoritm är support vector machines (SVM). SVM är bra på att upptäcka trender i data och ett sätt att inte dra för långtgående slutsatser på data eller avvikelser.

Vi avser utveckla digital teknik i form av en app med hjälp av machine learning. Mycket av det som sker på en vårdcentral idag, och den kunskap som finns där, skulle genom innovationen bli tillgänglig, vilket skulle innebära kostnads- och resursbesparingar för verksamheten.

Genom att validera digital teknik, klinikers bedömning, patientens upplevelse och neurofysiologisk feedback är vår hypotes att allt sammantaget kan ge återkoppling på vad som fungerar för den enskilda patienten. Detta skulle innebära en ökad delaktighet för patienten och en kvalitetshöjning när det gäller vårdinsatser.

Utöver primärvården skulle lösningen på ganska kort sikt kunna användas inom andra områden. Det finns ett flertal, som till exempelvis internetbaserad stöd och behandling, inom mödravården till blivande mammor och pappor, eller inför/under förlossningsarbetet där andningen har en avgörande roll att underlätta värkarbetet och uthärda smärta. Andra områden kan vara vid smärtkliniker.

Innovationen är inte genus-bunden och stödjer VGR:s strategiska satsningar; bygga ut den nära vården, koncentrera vård för en bättre kvalitet, utveckla nya digitala vårdformer samt fokusera på kvalitetsdriven verksamhetsutveckling. På sikt finns miljömässiga vinster om patienternas behov av resor till och från behandling minskas, vilket också underlättar för de där resande innebär svårigheter eller besvär i vardagen. Exempelvis synskadade eller rörelsehindrade, eller där resandet i sig innebär extra stress.

Innovationshöjd

Att studera och dra slutsatser baserat på hjärnans aktivitet är inte direkt nytt, inte heller vetskapen om att stress påverkar hjärnan. Det innovativa är snarare att hjärnaktiviteten mäts oftare jämfört med vad som är möjligt genom återkommande sjukhusbesök. Detta i kombination med medveten andning och att mäta aktiviteten med förhållandevis billig portabel teknik, samt hur mätvärden ger nya möjligheter att utforma en personaliserad behandling genom machine learning.

Utrustningen kostar cirka 3000 kr per enhet, vilket möjliggör att vården på sikt skulle kunna låna ut ett övningspaket till patienter för att ta med sig hem. Patienter kan då träna på sin andning och genom att följa mätvärden via neurofysiologisk feedback öka tilltron till sin egen förmåga att hantera sina stressrelaterade besvär, istället för att söka vård vid sin vårdcentral. Ett sådant scenario ligger i linje med ambitionen att på sikt uppnå en effektiv digitaliserad vård.

Ett befintligt alternativ är att förlägga behandlingarna till sjukhusen och använda den medicinteknik som finns där. Då uppnår man mer precisa mätvärden. Dock till priset av centralisering av vård till få platser, mer resor, kostsam utrustning och personalekvationen går inte ihop med efterfrågan.

Vi vill istället pröva konsumentteknik som tycks vara precis nog för att se trender i data snarare än enskilda datapunkter och på vilket sätt detta fungerar i den befintliga och mer nära primärvården. Vi kan inte se att någon annan gör detta.

Har du tips för hur vi gör detta projekt så framgångsrikt som möjligt? Hör av dig eller skriv en kommentar.

Lämna ett svar

E-postadressen publiceras inte. Obligatoriska fält är märkta *