AI-система избавит от ошибок в выписанных рецептах

Система поддержки принятия клинических решений на основе алгоритма машинного обучения может быть эффективным способом для проверки точности медицинских рецептов. Об этом свидетельствуют данные исследования, опубликованные недавно в Journal of the American Medical Informatics Association.

По данным французской исследовательской группы, такая система, подготовленная на основе данных, полученных от 10 716 пациентов, оказалась более точной, чем существующие методики, при обнаружении потенциальных ошибок в рецептах.

Эта технология, разработанная компанией Lumio Medical, представляет собой программное обеспечение для поддержки принятия решений на базе алгоритмов искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI), которое сочетает в себе машинное обучение и экспертную систему, основанную на правилах. Она позволяет делать прогнозы на уровне пациента, а не фокусироваться на отдельных заказах по рецептам.

При этом алгоритм превзошел классические системы по своей способности ограничивать количество ложных срабатываний, не оставляя без внимания пациентов с ошибками в рецептах.

Медицинские ошибки являются третьей по количеству причиной смерти в США, согласно исследованию 2016 года, проведенному специалистами Школы медицины Джона Хопкинса. 

Уменьшение количества ошибок при выписке лекарств является одним из важнейших способов решения этой проблемы, считают они. Несмотря на то, что для улучшения процесса выписки рецептов были разработаны компьютеризированные системы разработки рецептов и поддержки принятия клинических решений, французские исследователи утверждали, что эти системы могут стать причиной других проблем, а именно привести к дополнительным ошибкам из-за усталости.

Между тем, клинический фармакологический анализ лекарственных средств был признан критически важным шагом в предотвращении неблагоприятных событий при приеме лекарств, но он отнимает много времени и не всегда поддается воспроизведению.

Ученые подготовили бинарный классификатор для выявления пациентов, у которых была допущена, по крайней мере, одна ошибка, связанная с выписанным в рецепте лекарственным средством. Всего при разработке модели использовался набор данных, составленный из примерно 133 179 рецептов на лекарственные средства вместе с индивидуальной информацией о каждом пациенте. 

При тестировании на независимом наборе данных алгоритм Lumio Medication перехватил 74% заказов, требующих вмешательства фармацевта. Из оставшихся 26% ни один не был опасен для жизни, говорят исследователи. 

Отметим, что у исследования есть ограничения. Оно проводилось только в одной больнице и не включало пациентов отделения интенсивной терапии или неонатологии, так как при их лечении используется другое медицинское программное обеспечение.