Машинне навчання / ШІ може ідентифікувати людей, які потребують спеціалізованого догляду за депресією

Дослідники створили моделі прийняття рішень, щоб передбачити, яким пацієнтам може знадобитися більше лікування своєї депресії, ніж те, що може запропонувати їхній лікар. Вчені кажуть, що алгоритми спеціально розроблені для надання інформації, на яку може діяти клініцист, і вписуватися в існуючі клінічні робочі процеси.

Експерти зазначають, що депресія - це найбільш часто зустрічається психічне захворювання у світі. За оцінками Всесвітньої організації охорони здоров’я, це вражає близько 350 мільйонів людей. Захворювання може змінюватись за інтенсивністю, починаючи від відносно легкого розладу настрою і закінчуючи важкою або важкою депресією.

Деякі люди можуть впоратися з депресією самостійно або за рекомендацією лікаря первинної медичної допомоги. Однак у інших може бути більш важка депресія, яка вимагає поглибленого догляду з боку медичних працівників.

Вчені з Інституту регенстріфу та Університету Індіани створили алгоритми для видобування електронних медичних карт та виявлення осіб, які отримали б користь від просунутого догляду. Потім інформаційна система надає постачальникам послуг первинної медичної допомоги повідомлення, щоб вони могли направити цю особу до відповідних спеціалістів з психічного здоров'я.

"Нашою метою було побудувати відтворювані моделі, які вписуються в клінічні робочі процеси", - сказала Суранга Н. Кастуріратне, доктор філософії, перший автор статті та науковий співробітник Інституту регенерації.

"Цей алгоритм унікальний, оскільки надає дієву інформацію клініцистам, допомагаючи їм визначити, які пацієнти можуть бути більш схильні до ризику несприятливих явищ від депресії".

Алгоритми поєднували широкий спектр поведінкової та клінічної інформації від Індіанської мережі медичної допомоги пацієнтам, державного обміну інформацією про здоров'я. Доктор Кастуріратне та його команда розробили алгоритми для всієї групи пацієнтів, а також кількох різних груп високого ризику.

"Створюючи моделі для різних груп пацієнтів, ми пропонуємо керівникам систем охорони здоров'я можливість вибрати найкращий підхід до скринінгу для їхніх потреб", - сказала Кастуріратне.

“Можливо, вони не мають обчислювальних чи людських ресурсів для створення моделей для кожного окремого пацієнта. Це дає їм можливість проводити скринінг відібраних пацієнтів з високим ризиком ».

«Лікарі первинної ланки часто мають обмежений час, і виявлення пацієнтів з більш важкими формами депресії може бути складним та трудомістким. Наша модель допомагає їм ефективніше допомагати своїм пацієнтам та одночасно покращувати якість медичної допомоги », - сказав Шон Гранніс, доктор медичних наук, співавтор.

"Наш підхід також добре підходить для підвищення рівня впровадження інформаційних технологій в галузі охорони здоров'я та забезпечення сумісності, щоб забезпечити профілактичну допомогу та покращити доступ до охоронних медичних послуг", - сказав Гранніс.

Дослідження з'являється в Журнал медичних досліджень Інтернету.

Джерело: Regenstrief Institute / EurekAlert