Исследование: электронные медкарты позволяют корректировать организацию работы медперсонала

Фото: Designed by freepik

Новый подход к развитию медицинского искусственного интеллекта (ИИ), при котором в работу алгоритмов включаются не только данные пациентов, но и цифровые следы взаимодействия врачей с электронными медицинскими картами (ЭМК), предложили ученые. По мнению исследователей из Вашингтонского университета в Сент-Луисе и Мичиганского университета, а также их коллег из Китая, такой метод позволяет существенно повысить эффективность систем: точность прогноза выписки на следующий день возрастает с AUC 0,86 до 0,92 (параметр, на основании которого осуществляется клиническая оценка сервисов). Об этом подробно говорится в статье, опубликованной в журнале Health Systems.

Ее авторы отмечают , что традиционные модели ИИ в здравоохранении в основном анализируют лабораторные результаты, диагнозы, назначения и другие показатели состояния пациентов. Однако поведение врача в системе – от кликов и переходов по разделам до времени реакции на уведомления и назначения дополнительных исследований – отражает ход клинического мышления и процесс принятия решений. Включение этих данных позволит алгоритмам лучше понимать контекст лечения и точнее прогнозировать исходы. По мнению исследователей, это открывает путь к клиническому ИИ, который становится не только более точным, но и более контекстным – тесно согласованным с реальной практикой оказания медицинской помощи.

В исследовании, охватившем 60 тысяч госпитализаций в двух медицинских центрах, интеграция цифровых следов в систему раннего предупреждения об ухудшении состояния пациентов позволила снизить внутрибольничную смертность на 35,6%, сократить длительность пребывания в стационаре на 11,2% и уменьшить риск сепсиса на 7,5%.