Học máy / AI có thể xác định những người cần được chăm sóc đặc biệt cho bệnh trầm cảm

Các nhà nghiên cứu đã tạo ra các mô hình quyết định để dự đoán bệnh nhân nào có thể cần điều trị trầm cảm nhiều hơn so với những gì nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc chính của họ có thể cung cấp. Các nhà khoa học cho biết các thuật toán được thiết kế đặc biệt để cung cấp thông tin mà bác sĩ lâm sàng có thể hành động và phù hợp với quy trình làm việc lâm sàng hiện có.

Các chuyên gia lưu ý rằng trầm cảm là bệnh tâm thần xảy ra phổ biến nhất trên thế giới. Tổ chức Y tế Thế giới ước tính rằng nó ảnh hưởng đến khoảng 350 triệu người. Bệnh có thể có cường độ khác nhau, từ rối loạn tâm trạng tương đối nhẹ đến trầm cảm nặng hoặc nặng.

Một số người có thể tự kiểm soát chứng trầm cảm của mình hoặc nhờ sự hướng dẫn của bác sĩ chăm sóc chính. Tuy nhiên, những người khác có thể bị trầm cảm nặng hơn cần được chăm sóc nâng cao từ các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tâm thần.

Các nhà khoa học tại Viện Regenstrief và Đại học Indiana đã tạo ra các thuật toán để khai thác hồ sơ sức khỏe điện tử và xác định những cá nhân sẽ được hưởng lợi từ dịch vụ chăm sóc nâng cao. Sau đó, hệ thống thông tin cung cấp cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe ban đầu một thông báo để họ có thể giới thiệu cá nhân đó đến các chuyên gia sức khỏe tâm thần thích hợp.

Suranga N. Kasthurirathne, Tiến sĩ, tác giả đầu tiên của bài báo và là nhà khoa học nghiên cứu tại Viện Regenstrief cho biết: “Mục tiêu của chúng tôi là xây dựng các mô hình có thể tái tạo phù hợp với quy trình làm việc lâm sàng.

“Thuật toán này là duy nhất vì nó cung cấp thông tin hữu ích cho các bác sĩ lâm sàng, giúp họ xác định bệnh nhân nào có thể có nhiều nguy cơ mắc các biến cố bất lợi do trầm cảm hơn”.

Các thuật toán kết hợp nhiều loại thông tin hành vi và lâm sàng từ Mạng lưới chăm sóc bệnh nhân Indiana, một trao đổi thông tin y tế toàn tiểu bang. Tiến sĩ Kasthurirathne và nhóm của ông đã phát triển các thuật toán cho toàn bộ bệnh nhân, cũng như một số nhóm nguy cơ cao khác nhau.

Kasthurirathne cho biết: “Bằng cách tạo ra các mô hình cho các nhóm bệnh nhân khác nhau, chúng tôi cung cấp cho các nhà lãnh đạo hệ thống y tế lựa chọn phương pháp sàng lọc tốt nhất cho nhu cầu của họ.

“Có lẽ họ không có nguồn nhân lực hoặc máy tính để chạy các mô hình trên từng bệnh nhân. Điều này cho phép họ lựa chọn sàng lọc những bệnh nhân có nguy cơ cao ”.

“Các bác sĩ chăm sóc chính thường có thời gian hạn chế, và việc xác định bệnh nhân mắc các dạng trầm cảm nặng hơn có thể khó khăn và tốn thời gian. Mô hình của chúng tôi giúp họ giúp đỡ bệnh nhân hiệu quả hơn và đồng thời cải thiện chất lượng chăm sóc ”, Shaun Grannis, M.D., M.S., đồng tác giả cho biết.

Grannis cho biết: “Cách tiếp cận của chúng tôi cũng rất phù hợp để thúc đẩy việc áp dụng công nghệ thông tin y tế ngày càng tăng và khả năng tương tác để cho phép chăm sóc dự phòng và cải thiện khả năng tiếp cận với các dịch vụ y tế toàn diện.

Nghiên cứu xuất hiện trong Tạp chí Nghiên cứu Internet Y tế.

Nguồn: Regenstrief Institute / EurekAlert