Варианты лечения травмы головного мозга на подъеме

Те, кто являются заядлыми наблюдателями Национальной футбольной лиги (НФЛ), заметили, что лига начинает уделять серьезное внимание травмам головы. Повторные удары по голове несут в себе огромный риск, и совокупный эффект повторной травмы головного мозга часто проявляется только после того, как игроки выходят на пенсию и начинают испытывать множество проблем со здоровьем. Некоторые последствия могут также наблюдаться в дни и недели после травмы.Многие поклонники Трента Эдвардса, бывшего квотербека в «Баффало Биллс», считают, что он никогда не был таким же, как после сотрясения мозга во время игры с «Аризонскими кардиналами» в 2008 году. Эдвардс теперь вице-президент по разработке продуктов и исследований в STRIVR. стартап, который разрабатывает технологии виртуальной реальности, которые спортсмены могут использовать для улучшения своих тренировок и укрепления уверенности и доверия - что Трент Эдвардс якобы потерял после своей травмы.

Для борьбы с эпидемией сотрясения мозга в НФЛ эксперты по травме головного мозга предложили датчики каски для измерения удара. Тем не менее, были некоторые противоречия относительно использования этих датчиков - некоторые эксперты сомневались в точности исходных моделей - и, как таковые, шлемы NFL еще не были оснащены этой технологией. Тем не менее, НФЛ продолжает поддерживать тестирование датчиков, и по крайней мере 20 колледжей используют эти датчики для помощи тренерам и медицинскому персоналу в мониторинге, когда возникает опасная травма головы. В настоящее время разрабатываются более точные датчики, а также другие диагностические инструменты, которые могут определять сотрясение мозга. Кроме того, было приложено много усилий для повышения осведомленности о сотрясении мозга и обучения игроков и тренеров признакам и симптомам сотрясения мозга, чтобы о травмах головного мозга можно было оперативно сообщать и правильно управлять.

Исследование датчиков удара

Много ресурсов вкладывается в разработку более совершенных и точных технологий лечения и реабилитации травм головного мозга. Поскольку военнослужащие, проходящие боевую службу, часто подвергаются сотрясениям головы, армия США заинтересована в разработке новых систем, которые могут обнаруживать и предотвращать черепно-мозговые травмы (ЧМТ). На самом деле, они тесно сотрудничают с НФЛ в разработке датчиков, которые могут быть установлены в шлемах, автомобилях и торсах. Однажды эти датчики могут помочь врачам оценить человека после того, как он пережил военный взрыв.

Некоторые датчики удара используют систему предупреждения типа светофора: зеленый для нормального удара, желтый для умеренного воздействия и красный для серьезного воздействия. Таким образом, военнослужащие (или спортсмены) могут быть подвергнуты мониторингу и не отправлены обратно в действие (или на игровое поле), если они выдержали потенциально серьезное воздействие и нуждаются в восстановлении.

Одним из примеров современной технологии обнаружения сотрясения мозга является CheckLight, разработанный компанией-разработчиком электроники MC10 в партнерстве с Reebok. Это датчик, предназначенный специально для спортсменов. Он работает как индикатор удара головой и может быть надет как со шлемом, так и без него, то есть он измеряет удары по голове, а не только по шлему. Он визуально отображает степень тяжести конкретного удара (красный цвет используется для сильных ударов), что позволяет тренерам, родителям и спортсменам принимать решения относительно ухода, который необходим после удара.

Другие технологии и средства диагностики, которые могут помочь предотвратить и обнаружить сотрясение мозга, также находятся в стадии разработки. Исследователи из медицинского центра NYU Langone в Нью-Йорке представили диагностический инструмент, который может отслеживать движения глаз. Таким образом, он оценивает функцию мозга и повышает объективность измерения воздействия на голову. Эксперты надеются, что подобные инструменты помогут сократить количество пропущенных дел.

Мобильные приложения, которые могут помочь пациентам с ЧМТ

Проблема черепно-мозговых травм широко распространена и может затронуть любого в любое время, изменяя ход их жизни и ставя пациента и его семьи перед непредвиденными проблемами. По оценкам Центров по контролю и профилактике заболеваний, в Соединенных Штатах 1,7 миллиона человек ежегодно получают черепно-мозговые травмы. Степень тяжести колеблется от легких сотрясений до серьезных черепно-мозговых травм, которые могут привести к коме и смерти. Часто задачи, которые раньше были второй натурой, могут стать сложными усилиями и привычными навыками, которые трудно выполнить. Здесь тоже могут помочь цифровые технологии.

Мобильные приложения могут потенциально помочь людям с ЧМТ переучиться и / или улучшить когнитивные способности, такие как память, концентрация и коммуникационные навыки.

Например, приложение «Да / Нет» может помочь людям с серьезными проблемами связи, позволяя пользователю давать ответы «да» и «нет» нажатием кнопки. Приложение Audible может использоваться пациентами, у которых возникли проблемы с чтением визуально.

Проблемы с настроением и поведением часто могут быть симптомом ЧМТ. Приложение «Breathe2Relax» может потенциально помочь в управлении стрессом и тревогой, в то время как «Behavior Tracker Pro» потенциально может использоваться для отслеживания и графика изменения поведения с течением времени.

Переход к умным вариантам лечения

Прогноз и протокол для TBI зависит от обстоятельств человека и серьезности травмы. Проект TBIcare, исследовательская инициатива ЕС, учитывает это при разработке прогностической модели, которая потенциально будет использоваться в отделениях неотложной помощи. Модель поможет определить, какие травмы головного мозга лечить в первую очередь, как их лечить, а также настроить индивидуальный процесс стабилизации и восстановления.

Данные от сотен пациентов с TBI собираются и анализируются. Надежда состоит в том, что в конечном итоге врачи могут получить доступ к алгоритмической системе, которая может посоветовать им наиболее эффективный курс лечения. Этот новый, основанный на фактических данных подход к TBI объединит статистические модели и методы моделирования с обещанием более точной диагностики и лечения TBI в будущем.