Ανακαλύψτε πώς η τεχνητή νοημοσύνη συμβάλλει στην έγκαιρη αναγνώριση ασθενών με αυτοκτονικές τάσεις. Το Ιατρικό Κέντρο του Πανεπιστημίου Vanderbilt (VUMC) έχει καταβάλει σημαντική προσπάθεια για την καινοτομία στον τομέα της ιατρικής τεχνητής νοημοσύνης, μέσω της ανάπτυξης του συστήματος Vanderbilt Suicide Attempt and Ideation Likelihood (VSAIL). Αυτό το σύστημα έχει σχεδιαστεί για να υποστηρίζει τους γιατρούς στην έγκαιρη αναγνώριση ασθενών που διατρέχουν κίνδυνο αυτοκτονίας, παρέχοντας πολύτιμες πληροφορίες που ενδέχεται να βελτιώσουν τη φροντίδα και την πρόληψη.
Η ερευνητική ομάδα, υπό την καθοδήγηση του Κόλιν Γουάλς, αναπληρωτή καθηγητή Βιοϊατρικής Πληροφορικής, Ιατρικής και Ψυχιατρικής, αξιολόγησε την αποτελεσματικότητα του VSAIL σε τρεις νευρολογικές κλινικές του VUMC. Το μοντέλο ανέλυσε δεδομένα που συλλέχθηκαν κατά τη διάρκεια ρουτίνας επισκέψεων ασθενών, επιδιώκοντας να εντοπίσει μοτίβα ή ενδείξεις που σχετίζονται με αυτοκτονικές τάσεις. Αυτή η προσέγγιση αναδεικνύει τη δυνατότητα της τεχνητής νοημοσύνης να ενισχύει την ακρίβεια της διάγνωσης και να προάγει την πρόληψη σε κρίσιμους τομείς ψυχικής υγείας.
Η μελέτη που δημοσιεύθηκε στο περιοδικό JAMA Network Open συνέκρινε δύο διαφορετικές προσεγγίσεις: τις αυτόματες αναδυόμενες ειδοποιήσεις, που διαταράσσουν τη ροή εργασίας του γιατρού, και ένα πιο παθητικό σύστημα που παρέχει πληροφορίες μέσω του ηλεκτρονικού φακέλου του ασθενούς. Διαπιστώθηκε ότι οι αναδυόμενες ειδοποιήσεις αποδείχθηκαν πιο αποτελεσματικές. Ο Γουάλς σημείωσε ότι οι περισσότεροι άνθρωποι που αποφασίζουν να αυτοκτονήσουν έχουν επισκεφθεί έναν πάροχο υγειονομικής περίθαλψης το έτος πριν από το θάνατό τους, συχνά για λόγους άσχετους με την ψυχική υγεία.
Οι εκκλήσεις για βελτίωση του προσυμπτωματικού ελέγχου κινδύνου οδήγησαν τους ερευνητές να αναζητήσουν τρόπους για την αναγνώριση ασθενών που χρειάζονται πιο ενδελεχή αξιολόγηση. Το μοντέλο VSAIL αξιολογεί πληροφορίες από ηλεκτρονικά αρχεία υγείας προκειμένου να υπολογίσει τον κίνδυνο απόπειρας αυτοκτονίας ενός ασθενούς για 30 ημέρες. Σε προηγούμενες προοπτικές δοκιμές, το μοντέλο είχε δείξει αποτελεσματικότητα στην ανίχνευση ασθενών υψηλού κινδύνου, με το 1 στα 23 άτομα που αναγνωρίστηκαν από το σύστημα να αναφέρουν αργότερα αυτοκτονικές σκέψεις.
Πηγή περιεχομένου: in.gr
