Nowoczesne technologie oparte na sztucznej inteligencji coraz częściej znajdują zastosowanie w medycynie, pomagając usprawnić procesy leczenia i poprawić jakość opieki zdrowotnej. W ramach projektu DECODE naukowcy z Uniwersytetu Loughborough opracowali innowacyjny model AI, który potrafi przewidzieć długość pobytu w szpitalu dla pacjentów z niepełnosprawnością intelektualną. To przełomowe rozwiązanie może mieć realny wpływ na zarządzanie zasobami medycznymi oraz planowanie indywidualnej opieki nad osobami wymagającymi szczególnego wsparcia.
Badania wskazują, że osoby z niepełnosprawnością intelektualną żyją średnio o 20 lat krócej niż reszta populacji w Wielkiej Brytanii. Wynika to m.in. ze zwiększonej podatności na schorzenia przewlekłe oraz gorszej kondycji psychofizycznej, co często prowadzi do długich hospitalizacji. Takie przedłużające się pobyty w szpitalu negatywnie wpływają zarówno na jakość życia pacjentów, jak i na przeciążenie systemu opieki zdrowotnej. Model AI opracowany przez naukowców ma na celu nie tylko dokładniejsze przewidywanie czasu hospitalizacji, ale również wskazywanie grup pacjentów wymagających intensywniejszej opieki.
Jak działa model AI?
Eksperci przeanalizowali dane medyczne ponad 9600 pacjentów cierpiących na niepełnosprawność intelektualną oraz współistniejące schorzenia przewlekłe. Na podstawie tych informacji stworzono algorytm, który już w ciągu pierwszej doby pobytu w szpitalu jest w stanie oszacować, jak długo pacjent pozostanie pod opieką lekarzy. Model bierze pod uwagę różnorodne czynniki, takie jak wiek chorego, historię jego leczenia, dotychczas przyjmowane leki, styl życia oraz obecne diagnozy.
Profesor Georgina Cosma, specjalistka w dziedzinie AI i współtwórczyni projektu DECODE, podkreśla, że wczesne i trafne prognozy pozwolą lekarzom lepiej planować zasoby i dostosować leczenie do indywidualnych potrzeb pacjentów, zapewniając każdemu sprawiedliwy dostęp do opieki medycznej. Testy wykazały, że dokładność modelu wynosi aż 76%, co oznacza dużą skuteczność w przewidywaniu długoterminowych hospitalizacji.
Najczęstsze przyczyny hospitalizacji
Analiza danych pozwoliła nie tylko na tworzenie predykcji pobytu w szpitalu, ale również na odkrycie istotnych trendów związanych ze zdrowiem osób z niepełnosprawnością intelektualną. Na podstawie przeprowadzonych badań udało się zidentyfikować główne przyczyny hospitalizacji w tej grupie pacjentów:
– Nowotwory to najczęstszy powód przyjęć do szpitala zarówno u mężczyzn, jak i kobiet z niepełnosprawnością intelektualną.
– Padaczka jest najczęściej diagnozowanym i leczonym schorzeniem w trakcie hospitalizacji, choć inne choroby różnią się w zależności od płci pacjentów.
– Średnia długość pobytu w szpitalu wynosi trzy dni, natomiast hospitalizacje trwające powyżej 129 dni często związane są z problemami zdrowia psychicznego.
– Większa skłonność do długotrwałych hospitalizacji (cztery dni i więcej) występuje u pacjentów:
– powyżej 50. roku życia,
– zamieszkujących biedniejsze regiony,
– zmagających się z otyłością i niską aktywnością fizyczną,
– chorujących na wiele schorzeń przewlekłych i mających w przeszłości długie okresy hospitalizacji.
Znaczenie badań dla przyszłości medycyny
Wyniki badań zostały entuzjastycznie przyjęte przez organizacje zajmujące się problematyką niepełnosprawności intelektualnej. Jon Sparkes OBE, dyrektor organizacji charytatywnej Mencap, zwraca uwagę, że wykorzystanie sztucznej inteligencji może pomóc zmniejszyć nierówności w dostępie do opieki zdrowotnej. Technologia pozwala bowiem szybko identyfikować wzorce chorobowe, dostosowywać plan leczenia do potrzeb pacjenta i efektywniej zarządzać zasobami szpitalnymi.
Jednak samo prognozowanie nie wystarczy – konieczne jest, aby zdobyte dane realnie wpływały na poprawę systemu opieki zdrowotnej. Kluczowe jest unikanie niepotrzebnych hospitalizacji oraz zapewnienie pacjentom wcześniejszej diagnostyki i lepszej opieki ambulatoryjnej. Jon Sparkes apeluje, by rząd uwzględnił nowoczesne technologie w planach dotyczących przyszłości Narodowej Służby Zdrowia w Wielkiej Brytanii, tak aby spełniała ona potrzeby wszystkich pacjentów, w tym osób z niepełnosprawnością intelektualną.
Kolejne kroki projektu
Na podstawie zgromadzonych wyników, projekt DECODE ma wspierać dalsze działania na rzecz ulepszania systemu opieki zdrowotnej. Naukowcy zamierzają implementować algorytm AI w ramach rozwiązań wspierających decyzje kliniczne lekarzy, pomagając im szybciej identyfikować pacjentów wymagających większej troski. Dr Satheesh Gangadharan, współkierujący badaniami w ramach DECODE, podkreśla, że istotnym celem jest także zmniejszenie konieczności hospitalizacji poprzez wcześniejsze interwencje zdrowotne i większe zaangażowanie pacjentów w swoje leczenie.
Obecnie naukowcy testują skuteczność modelu na danych z brytyjskich szpitali, weryfikując, czy wyniki uzyskane na podstawie populacji w Walii są równie trafne dla pacjentów w Anglii. Profesor Thomas Jun, specjalista ds. projektowania systemów socjotechnicznych, informuje, że zasięg badań został już rozszerzony na grupę ponad 20 tys. pacjentów. Celem zespołu jest także pozyskanie finansowania na badania kliniczne, które pozwolą wdrożyć sztuczną inteligencję do praktycznego wykorzystania, optymalizując procesy leczenia i minimalizując liczbę nagłych przyjęć do szpitala.
Przyszłość predykcyjnej analizy danych w medycynie
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę we współczesnej medycynie, a predykcyjne modele analizujące dane pacjentów mogą zmienić sposób funkcjonowania szpitali. Prace naukowców z Uniwersytetu Loughborough pokazują, że technologia ta może znacząco usprawnić leczenie osób z niepełnosprawnością intelektualną i wieloma schorzeniami przewlekłymi.
Pełne wyniki badań oraz szczegółowe informacje na temat metod stosowanych do minimalizacji błędów predykcji zostały opublikowane w czasopiśmie Frontiers in Digital Health. Emeka Abakasanga, główny autor publikacji, wyraził nadzieję, że wyniki badania przyczynią się do sprawiedliwszego podejścia do hospitalizacji pacjentów i wpłyną na podjęcie dalszych działań w zakresie dostosowania opieki zdrowotnej do specyficznych potrzeb osób z niepełnosprawnością intelektualną.
