С развитието на технологиите здравеопазването претърпява трансформация, а един инструмент, който показва голям потенциал, е машинното обучение. То революционира медицинските изследвания, диагнозата, лечението и управлението на различни здравни състояния, включително инфекциозни заболявания. Особено значимо е използването на машинното обучение при вземането на решения за превключване на антибиотици на индивидуално ниво за пациентите.
Последни изследвания се фокусират върху разработването на модели на невронни мрежи, които предсказват подходящостта на превключването от интравенозни (IV) към перорални антибиотици, базирани на клинични параметри. Тези модели са използвали данни от отделенията за интензивно лечение и показват впечатляваща точност, като превъзхождат базовата стойност с Област Под Кривата на Работната Характеристика на Операционния Приемник (AUROC) от 0,82 и 0,80.
Допълнително валидиране на тези модели с външни данни потвърждава потенциала им в персонализираните решения за лекарствените продукти. Моделите използват система със светофар, която предоставя ясни визуални обяснения, подобрявайки тяхната интерпретируемост и леснота на употреба.
Влиянието на решенията за превключване на антибиотици надхвърля само начина на приложение. То има значителни последствия за грижата за пациента, включително престоя в болницата и излагането на лекарството. Чрез оптимизирането на решенията за превключване, моделите на машинното обучение допринасят за намаляване на престоя в болницата и подобряване на удобството и удовлетвореността на пациента. Освен това, тези модели гарантират справедливост и равнопоставеност в процеса на вземане на решения, подкрепяйки персонализираната грижа, насочена към пациента.
Моделите на машинното обучение, подобни на разискваните тук, не са само технически иновации, но и ценни инструменти за подобряване на клиничната практика. Те съответстват на основани на доказателства насоки за предписване на антибиотици, помагайки на здравните специалисти да вземат информирани решения в реално време.
Освен това, тези модели могат да допълнят наличните технологични решения за здравеопазване, като тези, предлагани от компании като Wolters Kluwer. Комбинацията от модели на машинното обучение и основани на доказателства решения може да оптимизира работните процеси, да подобри спазването на насоките и да осигури сигурност относно подходящостта на клиничните решения.
Заключително, машинното обучение има потенциала да революционизира вземането на решения в здравеопазването. Изследванията върху системи за поддръжка на клиничните решения, базирани на машинно обучение за превключване на антибиотици, са свидетелство за този потенциал. Докато машинното обучение продължава да се развива, можем да очакваме новаторски приложения, които ще трансформират доставката на здравеопазване и резултатите за пациентите.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com