Mašīnmācība / AI var identificēt cilvēkus, kuriem nepieciešama speciālista aprūpe depresijas gadījumā
Pētnieki ir izveidojuši lēmumu modeļus, lai prognozētu, kuriem pacientiem varētu būt nepieciešama lielāka depresijas ārstēšana nekā tas, ko var piedāvāt primārās aprūpes sniedzējs. Zinātnieki saka, ka algoritmi ir īpaši izstrādāti, lai sniegtu informāciju, pēc kuras ārsts var rīkoties un iekļautos esošajās klīniskajās darbplūsmās.
Eksperti atzīmē, ka depresija ir visbiežāk sastopamās garīgās slimības pasaulē. Pēc Pasaules Veselības organizācijas aplēsēm tā skar aptuveni 350 miljonus cilvēku. Slimības intensitāte var būt dažāda, sākot no salīdzinoši viegliem garastāvokļa traucējumiem līdz progresējošai vai smagai depresijai.
Daži cilvēki, iespējams, paši vai ar primārās aprūpes sniedzēja vadību var pārvaldīt depresiju. Tomēr citiem var būt smagāka depresija, kas prasa garīgās veselības aprūpes sniedzēju uzlabotu aprūpi.
Regenstrief institūta un Indianas universitātes zinātnieki izveidoja algoritmus, lai izraktu elektronisko veselības reģistru un identificētu personas, kuras gūtu labumu no uzlabotas aprūpes. Pēc tam informācijas sistēma paziņo primārās aprūpes sniedzējiem, lai viņi varētu nosūtīt personu pie atbilstošiem garīgās veselības speciālistiem.
"Mūsu mērķis bija izveidot reproducējamus modeļus, kas iekļaujas klīniskajās darbplūsmās," sacīja Suranga N. Kasthurirathne, Ph.D., raksta pirmā autore un pētniece Regenstrief institūtā.
"Šis algoritms ir unikāls, jo tas sniedz praktisku informāciju ārstiem, palīdzot viņiem noteikt, kuri pacienti var būt vairāk pakļauti depresijas izraisīto nevēlamo notikumu riskam."
Algoritmi apvienoja visdažādāko uzvedības un klīnisko informāciju no Indianas slimnieku aprūpes tīkla, valsts mēroga veselības informācijas apmaiņas. Dr Kasthurirathne un viņa komanda izstrādāja algoritmus visai pacientu populācijai, kā arī vairākām dažādām augsta riska grupām.
"Izveidojot modeļus dažādām pacientu grupām, mēs veselības aprūpes sistēmu vadītājiem piedāvājam izvēlēties labāko skrīninga pieeju viņu vajadzībām," sacīja Kasthurirathne.
"Varbūt viņiem nav aprēķinu vai cilvēkresursu, lai palaistu modeļus katram pacientam. Tas viņiem dod iespēju atlasīt paaugstināta riska pacientus. ”
“Primārās aprūpes ārstiem bieži ir ierobežots laiks, un identificēt pacientus ar smagākām depresijas formām var būt sarežģīti un laikietilpīgi. Mūsu modelis palīdz viņiem efektīvāk palīdzēt pacientiem un vienlaikus uzlabot aprūpes kvalitāti, ”sacīja līdzautors Šons Grannis, M.D., M.S.
"Mūsu pieeja ir arī piemērota, lai palielinātu veselības informācijas tehnoloģiju ieviešanu un savietojamību, lai veicinātu profilaktisko aprūpi un uzlabotu piekļuvi visaptverošiem veselības pakalpojumiem," sacīja Grannis.
Pētījums parādās Medicīnas interneta pētījumu žurnāls.
Avots: Regenstrief institūts / EurekAlert
