Gépi tanulás / AI képes azonosítani azokat az embereket, akiknek depresszió esetén speciális ellátásra van szükségük

A kutatók döntési modelleket hoztak létre annak megjóslására, hogy mely betegeknél lehet szükség több kezelésre depressziója miatt, mint amit az alapellátás-szolgáltató tud nyújtani. A tudósok szerint az algoritmusokat kifejezetten arra tervezték, hogy információt nyújtsanak a klinikus számára és a meglévő klinikai munkafolyamatokba illeszkedjenek.

Szakértők megjegyzik, hogy a depresszió a leggyakrabban előforduló mentális betegség a világon. Az Egészségügyi Világszervezet becslései szerint körülbelül 350 millió embert érint. A betegség intenzitása változhat, a viszonylag enyhe hangulati rendellenességtől az előrehaladott vagy súlyos depresszióig.

Néhány ember képes lehet önmagában vagy az alapellátást nyújtó orvos útmutatásával kezelni a depresszióját. Mások azonban súlyosabb depresszióban szenvedhetnek, amely fejlett ellátást igényel a mentális egészségügyi szolgáltatóktól.

A Regenstrief Intézet és az Indiana Egyetem tudósai algoritmusokat hoztak létre az elektronikus egészségügyi nyilvántartás bányászatára és az egyének azonosítására, akik részesülnének a fejlett ellátásban. Az információs rendszer ezt követően értesítést küld az alapellátást nyújtóknak, hogy az egyént a megfelelő mentálhigiénés szakorvosokhoz irányítsák.

"Célunk a klinikai munkafolyamatokba illeszthető reprodukálható modellek felépítése volt" - mondta Suranga N. Kasthurirathne, Ph.D., a cikk első szerzője és a Regenstrief Intézet kutatója.

"Ez az algoritmus egyedülálló, mivel hasznos információkkal szolgál a klinikusok számára, segít abban, hogy azonosítsák, mely betegeknél lehet nagyobb a kockázata a depresszióból származó nemkívánatos eseményeknek."

Az algoritmusok sokféle viselkedési és klinikai információt kombináltak az egész államra kiterjedő egészségügyi információcsere Indiana Network for Patient Care-től. Dr. Kasthurirathne és csapata algoritmusokat dolgozott ki a teljes betegpopulációra, valamint számos különféle, magas kockázatú csoportra.

"A különböző betegpopulációkra vonatkozó modellek létrehozásával az egészségügyi rendszerek vezetőinek lehetőséget kínálunk arra, hogy az igényeiknek megfelelő szűrési módszert válasszák ki" - mondta Kasthurirathne.

- Talán nincs számítási vagy emberi erőforrásuk ahhoz, hogy modelleket futtassanak minden egyes betegnél. Ez lehetőséget ad számukra a kiválasztott, magas kockázatú betegek szűrésére. ”

„Az alapellátás orvosainak gyakran korlátozott az idejük, és a depresszió súlyosabb formáiban szenvedő betegek azonosítása kihívást és időigényes lehet. Modellünk segíti őket abban, hogy hatékonyabban segítsék pácienseiket és egyidejűleg javítsák az ellátás minőségét ”- mondta Shaun Grannis, M.D., M.S., társszerző.

"A mi megközelítésünk alkalmas arra is, hogy kihasználja az egészségügyi informatika növekvő mértékű átvételét és átjárhatóságát a megelőző ellátás és az átfogó egészségügyi szolgáltatásokhoz való hozzáférés javítása érdekében" - mondta Grannis.

A tanulmány a Journal of Medical Internet Research.

Forrás: Regenstrief Intézet / EurekAlert