Система искусственного интеллекта помогает врачам выявлять пациентов с риском самоубийства

Новое исследование Медицинского центра Университета Вандербильта показывает, что клинические оповещения, управляемые искусственным интеллектом (ИИ), могут помочь врачам выявлять пациентов с риском самоубийства, потенциально повышая эффективность профилактических мероприятий в обычных медицинских учреждениях.

Группа под руководством Колина Уолша, доктора медицины, магистра наук, доцента кафедры биомедицинской информатики, медицины и психиатрии, проверила, может ли их система искусственного интеллекта, названная моделью вероятности попыток самоубийства и возникновения идей Вандербильта (VSAIL), эффективно подсказывать врачам в трёх неврологических клиниках VUMC проводить скрининг пациентов на предмет риска самоубийства во время регулярных визитов в клинику.

В исследовании, опубликованном в JAMA Network Open , сравнивались два подхода: автоматические всплывающие оповещения, прерывающие рабочий процесс врача, и более пассивная система, которая просто отображала информацию о рисках в электронной карте пациента.

Исследование показало, что прерывающие оповещения оказались гораздо более эффективными: врачи проводили оценку риска самоубийства в 42% случаев скрининговых оповещений, тогда как при пассивной системе этот показатель составлял всего 4%.

«Большинство людей, которые умирают от самоубийства, посещали врача в течение года перед смертью, часто по причинам, не связанным с психическим здоровьем », — сказал Уолш. «Но универсальный скрининг не практичен в любых условиях. Мы разработали VSAIL, чтобы помочь выявить пациентов с высоким риском и подтолкнуть к целенаправленным беседам по скринингу».

Число самоубийств в США растёт уже целое поколение, и, по оценкам, ежегодно от них умирает 14,2 человека из 100 000 американцев, что делает их 11-й по значимости причиной смерти в стране. Исследования показали, что 77% людей, которые умирают в результате самоубийства, обращаются за первичной медицинской помощью в течение года перед смертью.

Призывы улучшить скрининг риска побудили исследователей изучить способы выявления пациентов, которым больше всего нужна оценка. Модель VSAIL, которую команда Уолша разработала в Университете Вандербильта, анализирует рутинную информацию из электронных медицинских карт для расчета 30-дневного риска попытки самоубийства у пациента. В более ранних проспективных испытаниях, где записи пациентов VUMC были помечены, но не было никаких оповещений, модель оказалась эффективной для выявления пациентов с высоким риском , причём один из 23 человек, помеченных системой, позже сообщал о суицидальных мыслях.

В новом исследовании, когда пациенты, определенные VSAIL как имеющие высокий риск, приходили на приём в неврологические клиники Вандербильта, их врачи получали на рандомизированной основе либо прерывающие, либо не прерывающие оповещения. Исследование было сосредоточено на неврологических клиниках, поскольку определенные неврологические состояния связаны с повышенным риском самоубийства .

Исследователи предположили, что аналогичные системы можно протестировать и в других медицинских учреждениях.

«Автоматизированная система отметила только около 8% всех визитов пациентов для скрининга», — сказал Уолш. «Этот избирательный подход делает более осуществимым для загруженных клиник внедрение мер по профилактике самоубийств».

Исследование включало 7732 визита пациентов в течение шести месяцев, что вызвало 596 оповещений о скрининге . В течение 30-дневного периода наблюдения, в обзоре медицинских записей VUMC, ни у одного пациента в любой из рандомизированных групп оповещений не было обнаружено эпизодов суицидальных мыслей или попыток самоубийства. Хотя прерывающие оповещения были более эффективны для побуждения к скринингу, они потенциально могли способствовать «усталости от оповещения» — когда врачи перегружены частыми автоматическими уведомлениями. Исследователи отметили, что будущие исследования должны изучить эту проблему.

«Системам здравоохранения необходимо сбалансировать эффективность прерывающих оповещений с их потенциальными недостатками», — сказал Уолш. «Но эти результаты показывают, что автоматизированное обнаружение рисков в сочетании с хорошо продуманными оповещениями может помочь нам выявить больше пациентов, которым требуются услуги по профилактике самоубийств».

Мастер пера, обрабатывает новостную ленту.