Megjósolható-e az öngyilkosság a betegek nyilvántartásából?

Egy új tanulmány bebizonyítja, hogy egy prediktív számítógépes modell az elektronikus egészségügyi nyilvántartásukban szereplő minták alapján képes azonosítani az öngyilkossági kísérlet veszélyét jelentő betegeket - átlagosan két évvel idő előtt.

Az ilyen modellek potenciálisan figyelmeztethetik az egészségügyi szakembereket egy látogatás előtt, segítve a betegeket a megfelelő beavatkozásokban - állítják a bostoni Gyermekkórház és a Massachusettsi Általános Kórház kutatói.

A megállapításokat JAMA Network Open.

„A számítógépek nem helyettesíthetik az ellátó csoportokat a mentális egészségi problémák azonosításában. De úgy érezzük, hogy a számítógépek, ha jól megterveztek, azonosítani tudják a magas kockázatú betegeket, akik jelenleg áteshetnek a repedéseken, az egészségügyi rendszer észrevétele nélkül ”- mondta Ben Reis, Ph.D., a Prediktív Orvostudomány Csoport igazgatója, a Bostoni Gyermekkórház Számítógépes Egészségügyi Informatikai Programja (CHIP), és a cikk egyik vezető szerzője.

„Olyan rendszert képzelünk el, amely elmondhatja az orvosnak, hogy„ az összes beteg közül ez a három magas kockázatú kategóriába tartozik. Szánjon néhány további percet arra, hogy beszéljen velük. "

A tanulmányhoz a kutatók több mint 3,7 millió 10 és 90 év közötti beteg elektronikus egészségügyi nyilvántartási adatait elemezték öt különböző amerikai egészségügyi rendszerben: a Partners HealthCare System Bostonban; Boston Medical Center; Bostoni Gyermekkórház; Wake Forest Orvosi Központ Észak-Karolinában; és a Texasi Egyetem Egészségtudományi Központja Houstonban.

6 és 17 év közötti adatok álltak rendelkezésre a különböző központokból, beleértve a diagnosztikai kódokat, a laboratóriumi vizsgálatok eredményeit, az orvosi eljárások kódjait és a gyógyszereket.

A feljegyzések összesen 39 162 öngyilkossági kísérletet tártak fel. A modellek 38 százalékukat (ez az öt központban 33-39 százalék között mozgott) 90 százalékos specificitással tudták kimutatni. Az eseteket átlagosan 2,1 évvel a tényleges öngyilkossági kísérlet előtt (1,3 és 3,5 év között) vették fel.

A legerősebb előrejelzők nem meglepő módon a kábítószer-mérgezéseket, a kábítószer-függőséget, az akut alkohol-mérgezést és számos mentális egészségi állapotot tartalmaztak. De más prediktorok voltak olyanok, amelyek általában nem jutnak eszembe, mint például a rabdomyolysis, a cellulitis vagy a kéz tályogja és a HIV-gyógyszerek.

"Nem volt egyetlen prediktor" - mondja Reis. "Ez inkább egy gestalt vagy bizonyítékegyensúly, egy általános jel, amely az idő múlásával felépül."

A csapat két lépésben fejlesztette ki a modellt, gépi tanulási megközelítést alkalmazva. Először a betegadataik felét mutatták ki egy számítógépes modellnek, irányítva azt, hogy olyan mintákat találjon, amelyek dokumentált öngyilkossági kísérletekhez kapcsolódtak.

Ezután levonták a „képzési” gyakorlatból levont tanulságokat, és az adatok másik felének felhasználásával validálták őket; arra kérve a modellt, hogy jósolja meg, kizárólag e minták alapján, hogy mely betegek kísérelnek meg végül öngyilkosságot.

Összességében a modell mind az öt orvosi központban hasonlóan teljesített, de a modell átképzése az egyes központokban jobb eredményeket hozott.

"Létrehozhatnánk egy modellt, amely minden orvosi központba illeszthető, ugyanazon kódok felhasználásával" - mondta Yuval Barak-Corren, MD, CHIP, a cikk első szerzője. "De olyan megközelítést választottunk, amely automatikusan egy kissé eltérő modellt épít, amely az egyes egészségügyi helyszínek sajátosságaihoz igazodik."

Az öngyilkosság ma a második leggyakoribb halálok az amerikai fiatalok körében. A halálos öngyilkosságok 2000 és 2016 között 30 százalékkal emelkedtek, és csak 2016-ban 1,3 millió nem halálos öngyilkossági kísérlet történt.

Az eredmények megerősítik a modell minden helyszínhez történő adaptálásának értékét, mivel az egészségügyi központoknak egyedi prediktív tényezői lehetnek, a különböző kórházi kódolási gyakorlatok, valamint a helyi demográfiai és egészségügyi minták alapján.

Forrás: Bostoni Gyermekkórház