- Новое исследование, анализирующее очень большой набор реальных данных о пользователях приложений Nerivio, показывает, что модель искусственного интеллекта может предсказать риск мигрени на следующий день с точностью 91,2%.
- Модель показала, что тяжесть и характер головной боли человека в течение предыдущих 30 дней были более информативными, чем продромальные (ранние) симптомы непосредственно перед приступом.
- Исследователи подчеркивают, что технология призвана помочь людям подготовиться, а не диагностировать или изменить лечение мигрени, и отмечают, что дальнейшие исследования все еще необходимы.
Мигрень очень распространена в Соединенных Штатах, поражая примерно
Приступы мигрени часто начинаются с продромальной фазы, которая может возникнуть за несколько часов или даже дней до появления симптомов мигрени. Общие продромальные признаки могут включать усталость, зевота, изменения настроения или когнитивных функций, ригидность шеи, тягу к еде, тошноту и чувствительность к свету или звуку.
Повторяющийся продромальный паттерн у человека часто служит ранним предупреждением о возможном развитии эпизода. Выявление этих личных предупреждающих знаков может позволить человеку распознать надвигающийся приступ и, при необходимости, инициировать план раннего лечения, чтобы помочь снизить тяжесть или продолжительность приступа у некоторых людей.
Новое исследование предполагает, что модель машинного обучения, обученная на данных более чем 53 000 человек с мигренью, может предсказать, будет ли человек испытывать мигрень на следующий день, с точностью 91%.
Примечательно, что результаты, опубликованные в журнале Neurology Open Access, предполагают, что характер головной боли человека в течение предыдущего месяца может предоставить более полезную информацию о риске возникновения мигрени на следующий день, чем продромальные симптомы.
Прогнозирование мигрени до ее начала
Вместо того, чтобы сосредоточиться в первую очередь на продромальных симптомах, исследователи изучили долгосрочные закономерности в истории симптомов у людей. Они проанализировали данные 53 065 пользователей приложения Nerivio, в результате чего в период с января 2020 года по июль 2025 года было собрано 770 473 ежедневных отчета.
Набор данных включал информацию из электронных дневников мигрени, анкет, демографических характеристик и данных о погоде на основе местоположения.
Затем исследователи протестировали 7 алгоритмов машинного обучения, чтобы определить, смогут ли эти данные идентифицировать людей, у которых на следующий день может возникнуть мигрень. Самой эффективной моделью оказалась адаптированная версия алгоритма под названием XGBoost.
Модель достигла точности 91,2%, а это означает, что когда она предсказывала, что человек, скорее всего, испытает мигрень на следующий день, этот прогноз был верным примерно в 91% случаев в наборе данных исследования. Модель также достигла:
- Общая точность 81%
- Чувствительность 80 % позволяет определить, насколько хорошо он выявляет приступы мигрени на следующий день.
- Специфичность 83%, позволяющая определить, насколько хорошо он определяет дни без мигрени.
- 0,893 площадь под кривой (AUC), широко используемый показатель того, насколько хорошо модель прогнозирования различает два результата.
Исследователи отмечают, что результат включал головные боли от легкой до умеренной и сильной боли, а не ограничивался приступами мигрени, приводящими к инвалидности.
Особенно важна история головной боли у самого человека.
Одним из примечательных результатов исследования было то, что самая надежная прогностическая информация не была получена из продромальных симптомов. Вместо этого модель придала большое значение характеру головной боли человека в течение предшествующих 30 дней.
В частности, наиболее влиятельной индивидуальной характеристикой было скользящее среднее значение тяжести головной боли за предыдущий месяц. Функции, рассчитанные за 30 дней до атаки, в совокупности обеспечили около 56% производительности модели. Для сравнения, информация о продромальных симптомах составила около 11%.
Это говорит о том, что на риск мигрени может влиять не только то, что происходит незадолго до приступа, но и закономерности, возникающие в течение нескольких недель.
Может ли прогнозирование мигрени помочь пациентам?
Возможность предвидеть приступ мигрени потенциально может дать людям больше времени для подготовки к эпизоду.
Например, тот, кто знает, что на следующий день у него может быть повышен риск, может спланировать свой график, расставить приоритеты во сне, поддерживать регулярное питание и питье или обеспечить наличие назначенного лечения.
Авторы исследования предполагают, что лучшее прогнозирование также потенциально может уменьшить некоторую неопределенность и беспокойство, которые люди испытывают между приступами мигрени.
Однако инструмент искусственного интеллекта (ИИ) предназначен для предоставления информации о вероятности мигрени, а не для принятия решений о лечении.
В пресс-релизе Theranica, которая владеет и разрабатывает приложение Nerivio, заявляет, что его функция «Ваш день впереди», которая включает в приложение модель машинного обучения, не диагностирует мигрень и не рекомендует изменения в назначенном лечении. Также стоит отметить, что многие авторы исследования также связаны с Theranica.
Медицинские новости сегодня поговорил с Верноном Уильямсом, доктором медицинских наук, спортивным неврологом и директором-основателем Центра спортивной неврологии и медицины боли при Cedars-Sinai Orthopedics and Sports Medicine в Лос-Анджелесе и B-ASE Performance, Inc, который не принимал участия в исследовании, о том, что человек может рассмотреть по-другому, если приложение предсказывает, что у кого-то риск мигрени завтра высок.
«Если приложение прогнозирует, что на следующий день у кого-то риск мигрени будет высоким, это может быть полезным напоминанием о том, что нужно особенно придерживаться образа жизни, который помогает снизить риск мигрени», — отметил он.
«Достаточный, регулярный сон, достаточное количество жидкости, регулярное употребление питательной пищи и минимизация ненужного стресса могут помочь повысить индивидуальный порог развития мигрени. Другими словами, цель состоит в том, чтобы сделать мозг менее восприимчивым к известным триггерам».
— Вернон Уильямс, доктор медицины
«Также важно обращать внимание на личный характер мигрени. Если кто-то знает, что определенные продукты питания, алкоголь, пропуск приема пищи, недостаток сна или другие факторы обычно вызывают у него мигрень (эпизоды), прогноз высокого риска может быть хорошей причиной для того, чтобы особенно стараться избегать этих триггеров», — сказал Уильямс.
«Тем не менее, люди должны помнить, что приложения для прогнозирования мигрени — это инструменты, а не диагностические устройства. Их прогнозы основаны на доступной им информации и алгоритмах и не могут точно предсказать, что произойдет для каждого человека», — подчеркнул он.
Уильямс также подчеркнул, что одного лишь приложения, дневников/журналов и показателей образа жизни может быть недостаточно для людей, которые испытывают частые и инвалидизирующие приступы мигрени.
«Существуют эффективные профилактические лекарства, которые могут снизить частоту приступов мигрени, а также лекарства, предназначенные для остановки приступов после их начала. Любой, кто страдает от частой мигрени, должен обсудить эти варианты со своим врачом, чтобы разработать индивидуальный план лечения», — сказал он.
Каковы ограничения?
Несмотря на большой размер набора данных, полученные результаты не доказывают, что модель будет одинаково хорошо работать для каждого человека, страдающего мигренью.
Все участники были пользователями приложения Nerivio, а это означает, что исследуемая популяция может отличаться от более широкой популяции людей, живущих с мигренью. Кроме того, в когорте также преобладали люди с более частой мигренью и те, кто активно участвовал в лечении.
Поэтому исследователи отмечают, что полученные результаты необходимо подтвердить на более широких популяциях, страдающих мигренью.
Еще одним важным соображением является то, что модель прогнозирования — это не то же самое, что диагностический тест или лечение. Прогноз повышенного риска мигрени не гарантирует, что приступ произойдет, а низкий прогнозируемый риск не обязательно означает, что приступ не может произойти.
«Прогноз высокого риска не означает, что мигрень неизбежна, а прогноз низкого риска не гарантирует, что мигрень не произойдет. Люди должны использовать эти прогнозы как дополнительный источник информации, а не позволять приложению заменять их собственный опыт, клиническое заключение или совет врача».
— Вернон Уильямс, доктор медицины
Исследование также было основано на наблюдательных данных реальных приложений, а не на рандомизированных клинических испытаниях, проверяющих, улучшает ли действие прогнозов исходы мигрени.
Что может быть дальше для прогнозирования мигрени?
Полученные данные свидетельствуют о том, что продольные данные, полученные от пациентов, могут содержать полезные сигналы для прогнозирования приступов мигрени.
Вместо того, чтобы полагаться исключительно на продромальные симптомы, будущие инструменты прогнозирования мигрени потенциально могут объединять информацию о частоте головной боли, ее тяжести, характере недавних приступов, индивидуальных характеристиках и факторах окружающей среды.
Для людей, живущих с мигренью, практическая ценность может в конечном итоге зависеть от того, приведет ли более точное прогнозирование к значимым улучшениям в повседневной жизни, таким как лучшая подготовка, меньшее количество сбоев, снижение тревоги или улучшение управления приступами.
На данный момент результаты показывают, что машинное обучение может выявлять закономерности в регулярно собираемых дневниковых данных о мигрени и использовать эти закономерности для предоставления информации о рисках на следующий день, а не заменять клинический диагноз или решения о назначении лекарств.