Un sistem bazat pe inteligență artificială îi ajută pe medici să identifice pacienții cu risc de suicid

Un nou studiu realizat de Vanderbilt University Medical Center arată că alertele clinice, generate de inteligența artificială (AI), pot ajuta medicii să identifice pacienții cu risc de suicid, îmbunătățind astfel eforturile de prevenire în mediile medicale de rutină, relatează MedicalXpress.

O echipă condusă de Colin Walsh, profesor asociat de Informatică Biomedicală, Medicină și Psihiatrie, a testat dacă sistemul lor de inteligență artificială, numit Vanderbilt Suicide Attempt and Ideation Likelihood (VSAIL), poate alerta eficient medicii din trei clinici de neurologie ale Vanderbilt University Medical Center (VUMC) să evalueze riscul de suicid al pacienților în timpul consultațiilor de rutină.

Studiul, publicat în JAMA Network Open, a comparat două abordări: alertele automate, care întrerup fluxul de lucru al medicului, și un sistem pasiv, care afișează informațiile despre risc în dosarul electronic al pacientului.

Rezultatele au evidențiat că alertele care întrerup fluxul de lucru au fost mult mai eficiente, determinând medicii să efectueze evaluări ale riscului de suicid în 42% dintre cazuri, față de doar 4% în cazul sistemului pasiv.

„Majoritatea persoanelor care mor prin suicid au avut contact cu un furnizor de servicii medicale în anul precedent, adesea din motive nespecifice sănătății mintale,” a explicat Walsh. „Dar screeningul universal nu este întotdeauna practic. Am dezvoltat VSAIL pentru a identifica pacienții cu risc crescut și a facilita discuții focalizate.”

Suicidul este în creștere în Statele Unite de circa o generație, cu 14,2 decese la 100.000 de oameni pe an, ceea ce îl plasează pe locul 11 între cauzele de deces. Studiile arată că 77% dintre cei care mor prin suicid au consultat un furnizor de servicii medicale primare în anul precedent.

Creșterea inițiativelor de îmbunătățire a screeningului pentru risc suicidar i-a determinat pe cercetători să identifice metode mai precise de a evalua urgent pacienții. Modelul respectiv analizează datele actuale din dosarele medicale electronice pentru a estima riscul de tentativă de suicid în următoarele 30 de zile. În testele anterioare, acest model, care marca pacienții fără a trimite alerte, s-a dovedit performant: unul din 23 de pacienți semnalați a raportat ulterior idei suicidare.

În studiul actual, atunci când pacienții marcați de VSAIL drept cu risc crescut aveau programări la clinicile de neurologie de la Vanderbilt, medicii lor primeau, în mod aleator, alerte intruzive sau alerte pasive. Cercetarea s-a axat pe clinicile de neurologie, deoarece unele afecțiuni neurologice sunt asociate cu un risc mai ridicat de suicid.

Cercetătorii sugerează că sisteme similare ar putea fi extinse și în alte contexte medicale.

„Sistemul automat a semnalat doar aproximativ 8% din toate vizitele pacienților pentru screening,” explică Walsh. „Această abordare țintită face ca prevenția suicidului să fie mai ușor de implementat chiar și în clinicile aglomerate.”

Studiul a analizat 7.732 de vizite medicale pe parcursul a șase luni, generând un total de 596 de alerte de screening. În următoarele 30 de zile de la vizită, dosarele VUMC nu au arătat niciun episod de idei sau tentative suicidare la pacienții din cele două grupuri de alerte. Deși alertele intruzive au stimulat mai des screeningul, cercetătorii atrag atenția asupra riscului de alert fatigue — situația în care medicii devin copleșiți de prea multe notificări automate. În studiile viitoare va fi analizat și acest fenomen.

„Sistemele de sănătate trebuie să balanseze eficiența alertelor intruzive cu posibilele efecte negative,” a mărturisit Walsh. „Dar concluziile noastre sugerează că identificarea automată a riscului, alături de alerte bine proiectate, ne poate ajuta să reperăm mai mulți pacienți care necesită servicii de prevenție a suicidului.”