Un algoritm identifică pacienţii bolnavi de cancer care ar trebui să îşi aleagă opţiunile de îngrijire

Adaugă-ne ca sursă preferată

Urmărește-ne in Discover

Diferite studii şi observaţii realizate de către practicienii din domeniul oncologiei au ajuns la concluzia că mulţi dintre pacienţii care suferă de cancer nu au oportunitatea de a discuta împreună cu medicii şi cei apropiaţi despre opţiunile de tratament decât atunci când maladia a progresat prea mult. Un algoritm dezvoltat de către cercetătorii de la Facultatea de Medicină a Universităţii Pennsylvania identifică acei pacienţi care ar putea avea nevoie de o astfel de conversaţie, notează Medicalxpress.

Publicat în JAMA Network Open şi prezentat şi în cadrul unui simpozion dedicat îngrijirilor paliative organizat de către Societatea Americană de Oncologie Clinică (ASCO), studiul arată modul în care acest algoritm a identificat acei pacienţi care reprezentau o prioritate ridicată în ceea ce priveşte stabilirea opţiunilor pentru îngrijirile medicale din ultimele stadii ale cancerului. 

Cercetătorii care au colaborat în cadrul acestui studiu explică faptul că 51% dintre pacienţii care au fost incluşi în acest studiu şi care reprezentau o prioritate ridicată au murit în decursul următoarelor şase luni. În comparaţie, în rândul pacienţilor pentru care discuţiile despre îngrijirile paliative reprezentau o prioritate scăzută, mortalitatea în decursul următoarlor şase luni a fost de 4%. Aceste procente subliniază importanţa pe care discuţiile despre îngrijirile medicale din ultimele stadii ale cancerului, precum şi discuţiile cu cei apropiaţi o au.

„În orice zi este de fapt destul de dificil să identifici care pacienţi din clinica mea ar beneficia cel mai mult de o conversaţie proactivă despre îngrijirile paliative”, explică dr. Ravi Parikh, autor principal al studiului. „De multe ori, pacienţii nu îşi exprimă dorinţele şi obiectivele decât dacă sunt solicitate, iar medicii ar putea să nu aibă timp să facă acest lucru într-o clinică ocupată. Având un algoritm de acest gen, îi poate face pe medicii din clinică să se oprească şi să se gândească: „Este momentul potrivit pentru a vorbi despre preferinţele acestui pacient?”, mai adaugă acesta.

În cadrul acestui studiu au fost folosite informaţiile a 26.526 pacienţi, provenind de la două secţii de oncologie din statul Pennsylvania. Acest algoitm foloseşte o serie de informaţii care pot fi găsite în fişele de observaţie medicală: date demografice, vârstă şi sexul; comorbidităţile, o serie de afecţiuni care pot fi prezente simultan în cazul unui pacient; tensiunea arterială sau electrocardiograme.

Acest program de inteligenţă artificială foloseşte un algoritm aleatoriu (Random Forest Model) care, în comparaţie cu alte metode, a a antrenat inteligenţa artificială poate oferi predicţii mai bune. 

„Suntem încântaţi de scalabilitatea acestei metode de susţinere a deciziilor pentru acei practicieni, şi nu doar în oncologie„, a spus dr. Parikh. „Procesul nostru de utilizare a învăţării automate pentru a identifica pacienţii cu risc ridicat în timp real are o aplicabilitate largă, iar abordarea noastră stratifică pacienţii într-un mod utilizabil care pur şi simplu nu ne-a fost disponibil până acum”.

Studiul fost publicat în JAMA Network Open.

Citeşte şi: