Hogyan könnyítheti meg az MI a pandémiás kórházi kezelést
Egy forradalmi új tanulmány bemutatja, hogyan csökkentheti a gépi tanulás akár 30%-kal a kórházi kezeléseket járványok idején.
A JAMA Health Forumban publikált eredmények jelentős csökkenést mutattak a várható kórházi kezelések számában, amikor gépi tanulást alkalmaztak a gyógyszerek elosztásának segítésére a COVID-19 világjárvány során, hogy teszteljék a modellt. Az eredmények szerint a modell relatíve körülbelül 27%-kal csökkentette a kórházi kezelések számát a ténylegesen megfigyelt kezelésekhez képest.
Tartalom
Hogyan változik az ellátás elosztása
“A pandémia alatt az egészségügyi rendszer a teljesítőképessége határán volt, és sok egészségügyi létesítmény az elsőbbségi elosztási rendszerre vagy a betegek kórtörténetére támaszkodott a kezelések kiosztásakor,” mondta Adit Ginde, MD, a tanulmány vezető szerzője, a Colorado Egyetem Anschutz Orvosi Campusának sürgősségi orvostudomány professzora.
“Azonban ezek a módszerek gyakran nem veszik figyelembe a páciensek komplex interakcióit, amikor a gyógyszerek hatékonyságát mérlegelik, és így esetleg nem részesülnek azok a betegek, akik a legnagyobb hasznot húzhatnák a kezelésekből. Mi azt mutattuk meg, hogy a gépi tanulás valós időben, valós világ adatai alapján tájékoztatja a közegészségügyi döntéshozókat,” tette hozzá Ginde.
A gépi tanulás előnyei az orvosi elosztásban
A tanulmányban a kutatók megmutatták, hogy a gépi tanulás alkalmazása, amely figyelembe veszi, hogy az egyes betegek különböző mértékben részesülnek előnyben a kezeléstől, pontosabb információkat nyújthat az orvosoknak, egészségügyi rendszereknek és közegészségügyi szakembereknek valós időben, mint a hagyományos elosztási pontszám modellek.
“A meglévő elosztási módszerek elsősorban azokat a betegeket célozzák meg, akik magas kockázati profiljuk miatt kórházi ápolásra szorulnak kezelések nélkül is. Ezáltal elkerülhetik azokat a betegeket, akik a leginkább hasznosulhatnak a kezelésektől. Mi egy mAb elosztási pontteeremést dolgoztunk ki, amely a gépi tanulás alapján a kezelési hatékonyság heterogenitását veszi figyelembe,” mondta Mengli Xiao, Ph.D., a biostatisztika és informatika adjunktusa.
A Döntéshozatali Tanulási Fák (PLT) módszere
A kutatók konkrétan az Döntéshozatali Tanulási Fák (Policy Learning Trees, PLT) új módszerének hatékonyságát vizsgálták a COVID-19 semlegesítő monoklonális antitestek (mAbs) elosztásának optimalizálása során a szűkös erőforrások idején.
Monoklonális antitestek (Monoclonal Antibodies, mAb)
A monoklonális antitestek laboratóriumban előállított antitestek, amelyek specifikus célpontokat, pl. vírusproteineket támadnak, és az immunrendszer válaszának erősítésére használják őket. Ezek az antitestek kulcsszerepet játszanak számos betegség kezelésében, beleértve a rákot, autoimmun betegségeket és fertőzéseket. Azáltal, hogy pontosan célba veszik a kórokozókat vagy a rákos sejteket, minimalizálják a mellékhatásokat és növelik a kezelés hatékonyságát.
A monoklonális antitestek alkalmazása jelentős előrelépést hozott a gyógyászatban, lehetővé téve a személyre szabott terápiák kifejlesztését, amelyek sok esetben a hagyományos kezelési módszereknél hatékonyabbak. Ezenkívül folyamatos kutatások zajlanak annak érdekében, hogy újabb és még célzottabb monoklonális antitesteket fejlesszenek ki, amelyek további betegségek kezelésében is áttörést hozhatnak.
A PLT módszer célja, hogy meghatározza, mely kezeléseket rendeljék egyes egyéneknek oly módon, hogy maximalizálják a populáció általános hasznait (biztosítva, hogy azok, akik a legnagyobb kockázatnak vannak kitéve, megkapják a kezeléseket, különösen akkor, amikor a kezelés hiányos). Ez úgy történik, hogy figyelembe veszik, hogyan befolyásolják a különböző tényezők a kezelés hatékonyságát.
Innovatív megközelítések és jövőbeli alkalmazások
A kutatók összehasonlították a gépi tanulási megközelítést a való világ döntéseivel és a járvány alatt használt hagyományos pont alapú elosztási rendszerrel. A kutatók megállapították, hogy a PLT-alapú modell jelentős csökkenést mutatott a várható kórházi kezelések számában a hagyományos módszerekhez képest.
“Az innovatív megközelítések, mint a gépi tanulás, személyre szabott közegészségügyi döntéseket tesznek lehetővé még szűkös erőforrások idején is,”
Ginde
Ez a javulás meghaladta a Monoklonális Antitest Szűrési Pontszám teljesítményét is, amely diagnosztikai célra használja az antitesteket.
A JAMA Health Forumban megjelent cikk lesz a 15. publikáció a Monoklonális Antitest (mAb) Colorado projekt keretében. A projekt célja az volt, hogy a legtöbb jót nyújtsák a legtöbb embernek, valós világ bizonyítékok alapján hozott adatalapú döntésekkel a COVID-19 pandémia alatt.
A kutatók remélik, hogy ez a cikk ösztönözni fogja a közegészségügyi szervezeteket, döntéshozókat és katasztrófa-menedzsment ügynökségeket, hogy vizsgálják meg a gépi tanulás módszereit a jövőbeli közegészségügyi válságok esetén.
