Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Solvvy (Shinjuku, Tokyo) thông báo rằng kết quả của một nghiên cứu lâm sàng được tiến hành tại Trung tâm điều trị đau của Bệnh viện Đại học Chiba sử dụng ứng dụng Neuro Switch do Solvvy LAB của công ty phát triển đã được công bố trên Scientific Reports. Nghiên cứu này kiểm tra hiệu quả của phương pháp sàng lọc sử dụng độ phức tạp của sóng não như một dấu ấn sinh học mới để dự đoán hiệu quả của liệu pháp hành vi nhận thức đối với bệnh nhân bị đau lưng dưới mãn tính.

Nghiên cứu đã xác nhận tính hữu ích của Multiscale Fuzzy Sample Entropy (MFSE), một chỉ số về độ phức tạp của sóng não. Giá trị MFSE ở dải tần số thấp nói riêng cho thấy độ chính xác phân biệt cao và góp phần vào đánh giá tính phù hợp của CBT. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các đặc điểm như IQ ngôn ngữ thấp và khó chuyển sự chú ý có liên quan đến việc làm giảm hiệu quả của CBT.

Phương pháp sàng lọc này tránh điều trị quá mức cho những bệnh nhân mà CBT không được kỳ vọng là có hiệu quả và góp phần tối ưu hóa các nguồn lực y tế. Hơn nữa, người ta cho rằng nó có thể áp dụng cho việc đánh giá tính phù hợp của CBT không chỉ đối với chứng đau lưng dưới mãn tính mà còn đối với các bệnh mãn tính khác như trầm cảm và rối loạn phát triển.

Solvvy có kế hoạch tiếp tục mở rộng hợp tác với các viện nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau với mục đích hiện thực hóa hỗ trợ sức khỏe tâm thần bằng công nghệ này. Để biết thêm thông tin về công ty, vui lòng truy cập trang web chính thức của công ty.