Mašininis mokymasis / dirbtinis intelektas gali identifikuoti žmones, kuriems reikalinga specialisto priežiūra sergant depresija

Tyrėjai sukūrė sprendimų modelius, leidžiančius numatyti, kuriems pacientams gali prireikti daugiau depresijos gydymo, nei gali pasiūlyti jų pirminės sveikatos priežiūros paslaugų teikėjas. Mokslininkai teigia, kad algoritmai yra specialiai sukurti informacijai, kurią gydytojas gali veikti ir pritaikyti esamoms klinikinėms darbo eigoms, pateikti.

Ekspertai pažymi, kad depresija yra dažniausiai pasitaikanti psichinė liga pasaulyje. Pasaulio sveikatos organizacijos skaičiavimais, tai paveikia apie 350 milijonų žmonių. Ligos intensyvumas gali būti įvairus - nuo gana lengvo nuotaikos sutrikimo iki pažengusios ar sunkios depresijos.

Kai kurie žmonės gali sugebėti suvaldyti savo depresiją patys arba vadovaudamiesi pirminės sveikatos priežiūros paslaugų teikėju. Tačiau kiti gali sirgti sunkesne depresija, kuriai reikalinga pažangi psichinės sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų priežiūra.

Regenstrief instituto ir Indianos universiteto mokslininkai sukūrė algoritmus, kad išgautų elektroninį sveikatos įrašą ir nustatytų asmenis, kuriems būtų naudinga pažangi priežiūra. Tada informacinė sistema pirminės sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams pateikia pranešimą, kad jie galėtų nukreipti asmenį pas atitinkamus psichinės sveikatos specialistus.

„Mūsų tikslas buvo sukurti atkuriamus modelius, kurie atitiktų klinikinius darbo srautus“, - sakė mokslų daktarė Suranga N. Kasthurirathne, pirmoji straipsnio autorė ir mokslininkė iš Regenstrief instituto.

„Šis algoritmas yra unikalus, nes jis teikia praktikuojamą informaciją gydytojams ir padeda jiems nustatyti, kuriems pacientams gali būti didesnė neigiamų depresijos reiškinių rizika.“

Algoritmai apjungė įvairią elgesio ir klinikinę informaciją iš Indianos tinklo pacientų priežiūrai, valstybiniame sveikatos informacijos mainuose. Dr. Kasthurirathne'as ir jo komanda sukūrė algoritmus visai pacientų populiacijai, taip pat kelioms skirtingoms didelės rizikos grupėms.

„Kurdami modelius skirtingoms pacientų populiacijoms, sveikatos sistemos lyderiams siūlome pasirinkti geriausią jų poreikiams tenkantį atrankos būdą“, - sakė Kasthurirathne.

„Galbūt jie neturi skaičiavimo ar žmogiškųjų išteklių, kad galėtų paleisti modelius kiekvienam pacientui. Tai suteikia jiems galimybę patikrinti atrinktus didelės rizikos pacientus “.

„Pirminės sveikatos priežiūros gydytojai dažnai turi ribotą laiką, o nustatyti sunkesnes depresijos formas turinčius pacientus gali būti sudėtinga ir daug laiko. Mūsų modelis padeda jiems efektyviau padėti savo pacientams ir vienu metu pagerinti priežiūros kokybę “, - sakė bendraautorius M. D. Shaunas Grannisas.

„Mūsų požiūris taip pat puikiai tinka didinti sveikatos informacinių technologijų diegimą ir sąveiką, kad būtų galima vykdyti prevencinę priežiūrą ir pagerinti galimybes naudotis visapusiškomis sveikatos paslaugomis“, - sakė Grannis.

Tyrimas rodomas Medicinos interneto tyrimų žurnalas.

Šaltinis: Regenstrief institutas / EurekAlert