Чи можна передбачити самогубство із записів пацієнтів?

Нове дослідження демонструє, що прогностична комп'ютерна модель може ідентифікувати пацієнтів, яким загрожує спроба самогубства, за шаблонами в їх електронних медичних картках - в середньому на два роки раніше часу.

Такі моделі можуть потенційно попередити медичних працівників заздалегідь про візит, допомагаючи пацієнтам отримати відповідні заходи, стверджують дослідники з Бостонської дитячої лікарні та загальної лікарні Массачусетсу.

Висновки опубліковані в Відкрита мережа JAMA.

«Комп’ютери не можуть замінити бригади, що займаються доглядом, при виявленні проблем психічного здоров’я. Але ми вважаємо, що комп’ютери, якщо вони будуть добре спроектовані, зможуть виявити пацієнтів з високим ризиком, які в даний час можуть потрапити крізь тріщини, непомічені системою охорони здоров’я ”, - сказав Бен Рейс, доктор філософії, директор Групи передбачувальної медицини, частина Програма обчислювальної інформатики в галузі охорони здоров’я (CHIP) у Бостонській дитячій лікарні та співавтор статті.

«Ми передбачаємо систему, яка могла б повідомити лікаря,„ з усіх ваших пацієнтів ці троє потрапляють до категорії високого ризику. Виділіть кілька додаткових хвилин, щоб поговорити з ними ".

Для дослідження вчені проаналізували дані електронних медичних карток понад 3,7 мільйона пацієнтів віком від 10 до 90 років у п’яти різноманітних системах охорони здоров’я США: Partners HealthCare System у Бостоні; Бостонський медичний центр; Бостонська дитяча лікарня; Медичний центр Вейк-Форест у Північній Кароліні; та Науковий центр охорони здоров'я Техаського університету в Х'юстоні.

У різних центрах були доступні дані від 6 до 17 років, включаючи діагностичні коди, результати лабораторних досліджень, коди медичних процедур та ліки.

Записи виявили загалом 39 162 спроби самогубства. Моделі змогли виявити 38 відсотків з них (це становило від 33 до 39 відсотків у п'яти центрах) із 90-відсотковою специфічністю. Випадки були розглянуті в середньому за 2,1 року до фактичної спроби самогубства (від 1,3 до 3,5 років).

Не дивно, що найсильнішими провісниками були отруєння наркотиками, наркотична залежність, гостра алкогольна інтоксикація та кілька станів психічного здоров’я. Але серед інших провісників, як правило, не спадало на думку, як рабдоміоліз, целюліт або абсцес кисті, а також ліки від ВІЛ.

"Не було жодного провісника", - говорить Рейс. "Це більше гештальт або баланс доказів, загальний сигнал, який накопичується з часом".

Команда розробила модель у два етапи, використовуючи підхід до машинного навчання. По-перше, вони показали половину даних про пацієнтів комп’ютерній моделі, спрямувавши її на пошук закономірностей, пов’язаних із задокументованими спробами самогубства.

Далі вони взяли уроки, отримані в результаті цієї “навчальної” вправи, і перевірили їх, використовуючи другу половину своїх даних; просячи модель передбачити, базуючись лише на тих закономірностях, які пацієнти в кінцевому підсумку спробують самогубство.

Загалом, модель працювала аналогічно у всіх п’яти медичних центрах, але перекваліфікація моделі в окремих центрах принесла кращі результати.

"Ми могли б створити одну модель, яка б відповідала всім медичним центрам, використовуючи однакові коди", - сказав доктор медичних наук Юваль Барак-Коррен з CHIP, перший автор статті. "Але ми обрали підхід, який автоматично створює дещо іншу модель, розроблену з урахуванням особливостей кожного місця охорони здоров'я".

На сьогодні самогубство є другою за частотою причиною смерті серед американської молоді. Смертельні самогубства зросли на 30 відсотків між 2000 і 2016 роками, і лише за 2016 рік було здійснено 1,3 мільйона нефатальних спроб самогубств.

Отримані дані підтверджують цінність адаптації моделі до кожного місця, оскільки центри охорони здоров’я можуть мати унікальні фактори прогнозування, засновані на різних практиках кодування в лікарнях та місцевій демографічній ситуації та структурі здоров’я.

Джерело: Бостонська дитяча лікарня