Завдяки прогресу технологій охорона здоров’я проходить трансформацію, а одним інструментом, який показує великий потенціал, є машинне навчання. Машинне навчання революціонізує медичні дослідження, діагностику, лікування і керування різними захворюваннями, включаючи інфекційні хвороби. Особливо важливим є використання машинного навчання в рішеннях щодо переходу на антибіотики на рівні окремого пацієнта.
Останні дослідження спрямовані на розробку моделей нейронних мереж, які передбачають відповідність переходу зі штучних (в/в) антибіотиків на оральні антибіотики з урахуванням клінічних параметрів. Ці моделі використовують дані зі стаціонарів інтенсивної терапії і показують вражаючу точність, перевершуючи базисний показник з площею під кривою характеристики приймача-передавача (AUROC) 0,82 і 0,80.
Подальша перевірка цих моделей на зовнішніх наборах даних підкреслює їх потенціал у персоналізованому прийнятті рішень щодо медикаментів. Моделі використовують систему світлофора, яка надає ясні візуальні пояснення, покращуючи їх інтерпретованість та зручність використання.
Вплив рішень щодо переходу на антибіотики виходить за рамки способу застосування. Це має значні наслідки для здоров’я пацієнта, включаючи терміни перебування в лікарні та вплив на організм. Оптимізуючи рішення про перехід, моделі машинного навчання сприяють зменшенню термінів перебування в лікарні та покращенню комфорту та задоволення пацієнтів. Більше того, ці моделі забезпечують справедливість і рівноправність у прийнятті рішень, підтримуючи персоналізовану орієнтацію на пацієнта.
Моделі машинного навчання, подібні до обговорених, не тільки є технічними інноваціями, але й цінними інструментами для поліпшення клінічної практики. Вони відповідають евіденційно заснованим рекомендаціям з призначення антибіотиків та допомагають медичним працівникам приймати обґрунтовані рішення в реальному часі.
Крім того, ці моделі можуть доповнювати наявні технологічні рішення в галузі охорони здоров’я, такі як ті, що пропонуються компаніями, наприклад, Wolters Kluwer. Комбінація моделей машинного навчання та рекомендацій, заснованих на доказах, може спростити робочі процеси, покращити виконання рекомендацій та забезпечити впевненість щодо відповідності клінічних рішень доказам.
Висновок полягає в тому, що машинне навчання має потенціал революціонізувати прийняття рішень у сфері охорони здоров’я. Дослідження систем підтримки клінічних рішень на основі машинного навчання для рішень щодо переходу на антибіотики є підтвердженням цього потенціалу. З розвитком машинного навчання можна очікувати нових інноваційних застосувань, які змінять надання медичних послуг та результати лікування пацієнтів.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp