Cercetătorii de la Institutul Regenstrief şi Universitatea Indiana au creat modele de decizie bazate pe inteligenţa artificială capabile să prezică ce pacienţi ar putea avea nevoie de un tratament mai intens şi mai specializat pentru depresie decât cel oferit de medic primar. Algoritmii au fost proiectaţi specific pentru a furniza informaţii care să îi ajute pe clinicieni.
Depresia este cea mai comună boală mintală din lume. Organizaţia Mondială a Sănătăţii estimează că afectează în jur de 350 de milioane de persoane. Unele ar putea fi capabile să îşi controleze singure depresia sau cu ajutorul unui medic primar. Oricum, altele ar putea avea depresii mai severe ce necesită îngrijire avansată din partea altor specialişti.
Cercetătorii au creat algoritmi bazaţi pe inteligenţa artificială pentru a identifica acei pacienţi, pentru ca medicii primari să îi poată trimite la specialişti în sănătate mintală.
"Scopul nostru a fost să construim modele reproductibile care să se potrivească fluxului de lucru clinic. Acest algoritm este unic pentru că furnizează informaţii către clinicieni, ajutându-i să identifice pacienţii aflaţi la un risc ridicat de evenimente adverse cauzate de depresie", a spus dr. Surangra N. Kasthurirathne, cercetător la Institutul Regenstrief şi autor principal al lucrării, citat de sciencedaily.com.
Algoritmii au combinat o varietate largă de informaţii comportamentale şi clinice de la "Indiana Network for Patient Care", o bază de date de sănătate la nivel de stat pentru pacienţii de la Eskenazi Health. Cercetătorii au dezvoltat algoritmi pentru toată populaţia de pacienţi, cât şi pentru diferite grupuri aflate la un grad de risc mai ridicat.
"Medicii primari au de obicei timp limitat, iar identificarea pacienţilor cu forme mai severe de depresie poate fi provocatoare şi ar putea dura foarte mult. Modelul nostru îi ajută să îşi ajute pacienţii mai eficient şi să îmbunătăţească simultan calitatea îngrijirii. De asemenea, abordarea noastră este foarte potrivită pentru a exploata tehnologia informaţiilor legate de sănătate şi interoperabilitatea pentru a permite îngrijirea preventivă şi pentru a îmbunătăţi accesul la serviciile de sănătate", a spus la rândul său şi dr. Shaun Grannis, coautor al lucrării şi director la Clem McDonald Center for Biomedical Informatics la Regenstrief.
Cercetătorii lucrează acum la integrarea determinanţiilor sociali ai sănătăţii în aceste modele.
