Învățarea automată / AI poate identifica persoanele care au nevoie de îngrijire specializată pentru depresie
Cercetătorii au creat modele de decizie pentru a prezice care pacienți ar putea avea nevoie de mai mult tratament pentru depresia lor decât ceea ce poate oferi furnizorul lor de îngrijire primară. Oamenii de știință spun că algoritmii sunt proiectați special pentru a furniza informații pe care medicul le poate acționa și se pot încadra în fluxurile de lucru clinice existente.
Experții observă că depresia este cea mai frecventă boală mintală care apare în lume. Organizația Mondială a Sănătății estimează că afectează aproximativ 350 de milioane de oameni. Boala poate varia în intensitate, de la o tulburare de dispoziție relativ ușoară la depresie avansată sau severă.
Unele persoane pot să-și gestioneze depresia singure sau cu îndrumarea unui furnizor de asistență medicală primară. Cu toate acestea, alții pot avea depresie mai severă, care necesită îngrijire avansată de la furnizorii de servicii de sănătate mintală.
Oamenii de știință de la Regenstrief Institute și Indiana University au creat algoritmi pentru a extrage dosarul electronic de sănătate și a identifica persoanele care ar beneficia de îngrijiri avansate. Sistemul informațional oferă apoi furnizorilor de asistență medicală primară o notificare, astfel încât să poată îndruma persoana respectivă către specialiștii în sănătate mintală corespunzători.
Scopul nostru a fost de a construi modele reproductibile care se încadrează în fluxurile de lucru clinice, a spus Suranga N. Kasthurirathne, Ph.D., primul autor al lucrării și cercetător la Regenstrief Institute.
Acest algoritm este unic, deoarece ofera informatii actionabile pentru clinicieni, ajutandu-i sa identifice care pacienti pot fi mai expusi riscului de evenimente adverse de depresie.
Algoritmii au combinat o mare varietate de informații comportamentale și clinice din Rețeaua Indiana pentru îngrijirea pacienților, un schimb de informații de sănătate la nivel național. Dr. Kasthurirathne și echipa sa au dezvoltat algoritmi pentru întreaga populație de pacienți, precum și pentru mai multe grupuri diferite de risc ridicat.
Prin crearea de modele pentru diferite populatii de pacienti, oferim liderilor de sisteme de sanatate optiunea de a selecta cea mai buna abordare de screening pentru nevoile lor, a spus Kasthurirathne.
„Poate că nu au resurse de calcul sau resurse umane pentru a rula modele pe fiecare pacient. Acest lucru le oferă opțiunea de a selecta pacienții selectați cu risc crescut. ”
„Medicii de asistență primară au adesea timp limitat, iar identificarea pacienților cu forme mai severe de depresie poate fi o provocare și consumatoare de timp. Modelul nostru îi ajută să-și ajute pacienții mai eficient și să îmbunătățească calitatea îngrijirii simultan ”, a declarat Shaun Grannis, MD, MS, co-autor.
Abordarea noastra este, de asemenea, bine adaptata pentru a stimula adoptarea tot mai mare a tehnologiei informatiei in domeniul sanatatii si a interoperabilitatii pentru a permite ingrijirea preventiva si imbunatatirea accesului la serviciile de sanatate impachetate, a spus Grannis.
Studiul apare în Journal of Medical Internet Research.
Sursa: Regenstrief Institute / EurekAlert
