Makine Öğrenimi / Yapay Zeka Depresyon İçin Uzman Bakıma İhtiyacı Olan Kişileri Belirleyebilir
Araştırmacılar, hangi hastaların depresyonları için birinci basamak sağlık hizmetlerinin sunabileceğinden daha fazla tedaviye ihtiyaç duyabileceğini tahmin etmek için karar modelleri oluşturdular. Bilim adamları, algoritmaların özellikle klinisyenin mevcut klinik iş akışlarına göre hareket edebileceği ve bunlara uyabileceği bilgiler sağlamak için tasarlandığını söylüyor.
Uzmanlar, depresyonun dünyada en sık görülen akıl hastalığı olduğuna dikkat çekiyor. Dünya Sağlık Örgütü, yaklaşık 350 milyon insanı etkilediğini tahmin ediyor. Hastalık, nispeten hafif bir ruh hali bozukluğundan ilerlemiş veya şiddetli depresyona kadar değişen yoğunlukta değişebilir.
Bazı insanlar depresyonlarını kendi başlarına veya bir birinci basamak sağlık hizmeti sağlayıcısının rehberliğinde yönetebilirler. Bununla birlikte, diğerleri, akıl sağlığı hizmeti sağlayıcılarından ileri düzeyde bakım gerektiren daha şiddetli depresyona sahip olabilir.
Regenstrief Enstitüsü ve Indiana Üniversitesi'ndeki bilim adamları, elektronik sağlık kayıtlarını araştırmak ve gelişmiş bakımdan fayda sağlayacak kişileri belirlemek için algoritmalar oluşturdu. Bilgi sistemi daha sonra birinci basamak sağlık hizmeti sağlayıcılarına bireyi uygun ruh sağlığı uzmanlarına yönlendirebilmeleri için bir bildirim sağlar.
Makalenin ilk yazarı ve Regenstrief Enstitüsü'nde araştırma bilimcisi olan Suranga N. Kasthurirathne, "Amacımız klinik iş akışlarına uyan tekrarlanabilir modeller oluşturmaktı" dedi.
"Bu algoritma benzersizdir çünkü klinisyenlere eyleme geçirilebilir bilgiler sağlar ve hangi hastaların depresyondan kaynaklanan olumsuz olaylar açısından daha fazla risk altında olabileceğini belirlemelerine yardımcı olur."
Algoritmalar, eyalet çapında bir sağlık bilgi alışverişi olan Indiana Network for Patient Care'den çok çeşitli davranışsal ve klinik bilgileri birleştirdi. Dr. Kasthurirathne ve ekibi, tüm hasta popülasyonunun yanı sıra birkaç farklı yüksek risk grubu için algoritmalar geliştirdi.
Kasthurirathne, "Farklı hasta popülasyonları için modeller oluşturarak, sağlık sistemi liderlerine ihtiyaçları için en iyi tarama yaklaşımını seçme seçeneği sunuyoruz" dedi.
"Belki de her hasta üzerinde model çalıştırmak için hesaplama veya insan kaynaklarına sahip değillerdir. Bu onlara seçkin yüksek riskli hastaları tarama seçeneği sunuyor. "
“Birinci basamak sağlık hizmetleri doktorlarının çoğu zaman kısıtlı zamanları vardır ve daha şiddetli depresyon türlerine sahip hastaların belirlenmesi zor ve zaman alıcı olabilir. Modelimiz, hastalarına daha verimli bir şekilde yardımcı olmalarına ve aynı anda bakım kalitesini iyileştirmelerine yardımcı oluyor, ”diyor ortak yazar Shaun Grannis.
Grannis, "Yaklaşımımız, önleyici bakım sağlamak ve kapsamlı sağlık hizmetlerine erişimi iyileştirmek için artan sağlık bilgi teknolojisinin benimsenmesi ve birlikte çalışabilirlikten yararlanmak için de çok uygun" dedi.
Çalışma, Medikal İnternet Araştırmaları Dergisi.
Kaynak: Regenstrief Enstitüsü / EurekAlert
