Algoritam predviđa smrtnost svakog pacijenta unutar 12 mjeseci te rabi to predviđanje da bi dao preporuke za palijativnu skrb

 

Preciznim određivanjem koji će pacijent kada umrijeti mogu se njegovi zadnji dani učiniti kvalitetnijima.

Znanstvenici sa Stanford sveučilišta su razvili umjetnu inteligenciju koja može predvidjeti kad će pacijenti preminuti, s čak 90 posto točnosti, javlja Geek.hr.

Dok to na prvi pogled možda djeluje i više nego jezivo, razvojni tim znanstvenika drži kako bi taj njihov rad mogao prilično poboljšati palijativnu skrb pacijenata i njegovih obitelji.

Preciznim utvrđivanjem kad bi smrtno bolesni pacijent trebao preminuti, mogu se njegove želje složiti po prioritetu te tako osigurati obavljanje važnih razgovora prije nego što za to bude prekasno.

U ovoj su studiji znanstvenici sa Stanforda objasnili kako postoji velika razlika između načina na koji pacijenti žele provesti ostatak svojih života, i načina na koji se to zaista i dogodi.

Preciznim određivanjem koji će pacijent kada umrijeti mogu se njegovi zadnji dani učiniti kvalitetnijima.

Znanstvenici sa Stanford sveučilišta su razvili umjetnu inteligenciju koja može predvidjeti kad će pacijenti preminuti, s čak 90 posto točnosti. Dok to na prvi pogled možda djeluje i više nego jezivo, razvojni tim znanstvenika drži kako bi taj njihov rad mogao prilično poboljšati palijativnu skrb pacijenata i njegovih obitelji.

Preciznim utvrđivanjem kad bi smrtno bolesni pacijent trebao preminuti, mogu se njegove želje složiti po prioritetu te tako osigurati obavljanje važnih razgovora prije nego što za to bude prekasno.

U ovoj su studiji znanstvenici sa Stanforda objasnili kako postoji velika razlika između načina na koji pacijenti žele provesti ostatak svojih života, i načina na koji se to zaista i dogodi.

Istraživanja su pokazala da čak oko 80 posto Amerikanaca želi provesti svoje posljednje dane u vlastitom domu, no do 60 posto njih na kraju umre u bolnici.

Kako bi smanjili ovakvu neproporcionalnost znanstvenici su istrenirali duboku neuralnu mrežu s podacima iz Elektronskog zdravstvenog arhiva iz Stanfordske bolnice i dječje bolnice Lucile Packard, s podacima od oko dva milijuna pacijenata.

"Uspjeli smo napraviti predvidljivi model upotrebljavajući prikupljene podatke. Sama količina podataka nam je omogućila da napravimo model predviđanja smrtnosti temeljem svih uzroka, umjesto da se radi o modelu za specifične bolesti ili demografske skupine."

Još uvijek nije jasno kome i kada treba palijativna skrb.

"Kriteriji za odlučivanje kojim bi pacijentima poslužila palijativna skrb mogu ponekad biti teško eksplicitno objašnjivi", tvrde autori u svom radu. #Naš se pristup koristi dubokim učenjem kako bi pregledao pacijente koji su primljeni u bolnicu i identificirao. upravo one kojima će ta vrsta skrbi najvjerojatnije biti potrebna.Algoritam predviđa smrtnost svakog pacijenta unutar 12 mjeseci te rabi to predviđanje da bi dao preporuke za palijativnu skrb."

Iako taj sam proces može biti itekako koristan, postoji ipak jedan izazov, zbog prirode samog algoritma znanstvenici nisu još u stanju znati na čemu točno on temelji svoja predviđanja. No u ovakvoj vrsti primjene, tvrde kako znanje o tome zašto je doneseno neko konkretno predviđanje – nije nužno od tolike važnosti.

"Primjena palijativne skrbi nije vezana uz razlog zašto se netko razbolio", poručio je znanstvenik Kenneth Jung.

"To se razlikuje od hipotetskog slučaja kada netko umire i mi onda trebamo odabrati za njega najbolji tretman, a u kojem slučaju baš želimo onda znati što uzrokuje simptome. Ipak, u ovoj situaciji to nije baš toliko bitno dokle god mi činimo sve što je potrebno."

Anita Blažinović

Objavljeno: 24.01.2018