Система, которая способна предсказывать риск повторной госпитализации конкретных пациентов

Компании Partners Connected Health и Hitachi объявили о партнерском соглашении и намерении разработать систему на базе алгоритмов искусственного интеллекта, которая с высокой точностью сможет предсказывать риск повторной госпитализации в течение 30 дней для пациентов с сердечной недостаточностью. Этот инструмент будет помогать в идентификации соответствующих пациентов для участия в программе предотвращения повторной госпитализации, а также будет использоваться с целью выяснения причин, почему определенные пациенты были идентифицированы, как имеющие высокий уровень риска.

В рамках этого же проекта Partners Connected Health смоделировала программу предотвращения повторной госпитализации среди пациентов после сердечного приступа, которые уже принимают участие в программе Partners Connected Cardiac Care - программе удаленного мониторинга здоровья пациентов и их обучения, предназначенной для улучшения качества ухода за больными с сердечной недостаточностью.

Полученные результаты сравнивались с данными примерно 12 000 пациентов с сердечной недостаточностью, которые были госпитализированы в больничной сети Partners HealthCare в 2014 и 2015 годах. Анализ показал, что прогнозный алгоритм работает с очень высокой точностью и может помочь существенно уменьшить количество повторных госпитализаций пациентов. Как результат, такая система позволяет сэкономить порядка $7000 на одного пациента в год для всех пациентов с сердечным приступом, которые поступают в больницы сети.

Новая технология искусственного интеллекта компании Hitachi использует алгоритмы глубокого обучения для разработки своей прогнозной модели. Эта технология отличается от обычной модели глубокого обучения, которая затрудняет пользователям понимание, почему искусственный интеллект делает определенный прогноз для конкретного пациента. Система Hitachi анализирует результаты, представленные алгоритмом глубокого обучения и выделяет некоторое количество важнейших факторов для каждого пациента из огромного массива информации, полученных от пациентов. Эти факторы понятны для врачей и могут использоваться для поддержки принятия медицинских решений в клинической практике. И с помощью стандартного статистического подхода, основанного на модели прогнозирования рисков, эти выделенные факторы используются для расчета риска повторной госпитализации, при этом высчитывается и релевантность этих факторов.

Количество повторных госпитализаций в 30-дневный период после выхода пациента из больницы является одним из важнейших индикаторов качества управления больницей в США и в соответствии с законом Affordable Care Act может вылиться в существенные штрафы для больницы от US Centers for Medicare and Medicaid (CMS).