Машинско учење / АИ Може да идентификује људе којима је потребна специјалистичка нега за депресију
Истраживачи су креирали моделе одлучивања како би предвидели којим пацијентима ће можда требати више третмана за депресију од онога што њихов пружалац примарне здравствене заштите може понудити. Научници кажу да су алгоритми посебно дизајнирани да пруже информације на које клиничар може да делује и уклопе се у постојеће клиничке токове посла.
Стручњаци примећују да је депресија најчешће ментална болест на свету. Светска здравствена организација процењује да то погађа око 350 милиона људи. Интензитет болести може варирати у распону од релативно благог поремећаја расположења до напредне или тешке депресије.
Неки људи могу самостално да се изборе са депресијом или уз упутства пружатеља примарне здравствене заштите. Међутим, други могу имати озбиљнију депресију која захтева напредну негу од пружалаца услуга менталног здравља.
Научници са Института Регенстриеф и Универзитета Индиана створили су алгоритме за минирање електронског здравственог картона и идентификовање појединаца који би имали користи од напредне неге. Информациони систем затим пружа пружаоцима услуга примарне здравствене заштите обавештење како би могли појединца упутити одговарајућим специјалистима за ментално здравље.
„Циљ нам је био да изградимо поновљиве моделе који се уклапају у клиничке токове посла“, рекла је др Суранга Н. Кастхуриратхне, прва ауторка овог рада и научна истраживачица на Регенстриеф Институте.
„Овај алгоритам је јединствен јер клиничарима пружа корисне информације, помажући им да утврде који пацијенти могу бити изложенији ризику од нежељених догађаја од депресије.“
Алгоритми су комбиновали широк спектар понашања и клиничких информација из Индиана Нетворк фор Патиент Царе, државне размене здравствених информација. Др Кастхуриратхне и његов тим развили су алгоритме за целокупну популацију пацијената, као и за неколико различитих високо ризичних група.
„Стварајући моделе за различите популације пацијената, нудимо вођама здравствених система могућност одабира најбољег приступа скринингу за њихове потребе“, рекла је Кастхуриратхне.
„Можда немају рачунарске или људске ресурсе да би покренули моделе за сваког појединог пацијента. То им даје могућност да изврше скрининг одабраних високо ризичних пацијената. “
„Лекари примарне здравствене заштите често имају ограничено време, а откривање пацијената са тежим облицима депресије може бити изазовно и дуготрајно. Наш модел им помаже да ефикасније помажу својим пацијентима и истовремено побољшавају квалитет неге “, рекао је Схаун Граннис, МД, М.С., коаутор.
„Наш приступ је такође погодан да подстакне све веће усвајање здравствених информационих технологија и интероперабилност како би се омогућила превентивна нега и побољшао приступ заокруженим здравственим услугама“, рекао је Граннис.
Студија се појављује у Јоурнал оф Медицал Интернет Ресеарцх.
Извор: Регенстриеф Институте / ЕурекАлерт
