Можно ли предсказать риск самоубийства из записей пациента?

Самоубийство сейчас является второй по частоте причиной смерти среди американской молодежи. Смертельные самоубийства выросли на 30 процентов в период с 2000 по 2016 год, и только в 2016 году было совершено 1,3 миллиона несмертельных попыток самоубийства. В настоящее время исследование, проведенное Бостонской детской больницей и Массачусетской больницей общего профиля, демонстрирует, что прогностическая компьютерная модель может выявлять пациентов, которым грозит риск попытки самоубийства по шаблонам в их электронных медицинских записях – в среднем на два года раньше.

Исследователи утверждают, что такие модели могут заранее предупредить медицинских работников перед визитом, помогая пациентам принимать соответствующие меры. Результаты были опубликованы в прошлом месяце в JAMA Network Open .

«Компьютеры не могут заменить бригады по уходу при выявлении проблем с психическим здоровьем» , – говорит Бен Рейс, доктор философии, директор группы прогнозирующей медицины, входящей в Программу информатики вычислительного здоровья (CHIP) в Бостонской детской больнице, и один из старших авторов по бумага. «Но мы считаем, что компьютеры, если они хорошо спроектированы, могут выявлять пациентов с высоким риском, которые могут в настоящее время проваливаться в трещины, незаметно для системы здравоохранения. Мы предполагаем систему, которая могла бы сообщать врачу« обо всех ваших пациентах об этих трех ». попасть в категорию высокого риска. Потратьте несколько минут, чтобы поговорить с ними ».

Команда проанализировала данные электронных медицинских карт более чем 3,7 миллиона пациентов в возрасте от 10 до 90 лет в пяти различных системах здравоохранения США: Partners HealthCare System в Бостоне; Бостонский Медицинский Центр; Бостонская детская больница; Медицинский центр Уэйк Форест в Северной Каролине; и Техасский университет медицинских наук в Хьюстоне. Данные от шести до 17 лет были доступны из разных центров, включая диагностические коды, результаты лабораторных исследований, коды медицинских процедур и лекарства.

Читайте по теме:  Новое руководство для поддержки психологических потребностей медсестер во время пандемии COVID-19

Записи показали в общей сложности 39 162 попытки самоубийства. Модели были в состоянии обнаружить 38 процентов из них (это колебалось от 33 до 39 процентов по пяти центрам) с 90-процентной специфичностью. Случаи регистрировались в среднем за 2,1 года до фактической попытки самоубийства (диапазон от 1,3 до 3,5 лет).

Неудивительно, что сильнейшими предикторами были отравления наркотиками, наркотическая зависимость, острая алкогольная интоксикация и некоторые психические заболевания. Но другими предикторами были те, которые обычно не приходили в голову, такие как рабдомиолиз, целлюлит или абсцесс кисти и лекарства от ВИЧ.

«Не было ни одного предиктора», – говорит Рейс. «Это скорее гештальт или баланс доказательств, общий сигнал, который накапливается со временем».

Разработка предиктора риска самоубийства

Исследователи разработали модель в два этапа, используя подход машинного обучения. Во-первых, они показали половину своих данных о пациентах компьютерной модели, направляя ее на поиск моделей, которые были связаны с документированными попытками самоубийства. Затем они взяли уроки, извлеченные из этого «тренировочного» упражнения, и проверили их, используя другую половину своих данных – попросив модель предсказать, основываясь только на этих моделях, какие пациенты в конечном итоге предпримут попытку самоубийства .

В целом модель работала одинаково во всех пяти медицинских центрах, но переподготовка модели в отдельных центрах принесла лучшие результаты.

«Мы могли бы создать одну модель для всех медицинских центров, используя одни и те же коды», – говорит Ювал Барак-Коррен, доктор медицинских наук, CHIP, первый автор статьи. «Но мы выбрали подход, который автоматически создает немного другую модель, адаптированную к специфике каждого объекта здравоохранения».

Полученные данные подтвердили ценность адаптации модели к каждому участку, поскольку центры здравоохранения могут иметь уникальные прогностические факторы, основанные на различных методах кодирования в больницах и местных демографических и медицинских показателях.

Читайте по теме:  Как правильно мыть руки во время короновируса?

В рамках гранта Национального института психического здоровья команда теперь будет стремиться улучшить свой подход к моделированию, например, включить клинические заметки врача в свои данные.

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Варикоз: симптомы, лечение и профилактика заболевания
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Adblock
detector