使用人工智能识别未确诊病例
为了迎接及时诊断痴呆症的巨大挑战,来自 Regenstrief 研究所、IUPUI 以及印第安纳大学和迈阿密大学医学院的研究科学家正在开展痴呆症数字检测研究,这是对使用他们开发了人工智能 (AI) 工具,用于在初级保健中早期识别阿尔茨海默氏病和相关痴呆症,这是大多数成年人接受医疗保健的环境。被确定为认知障碍的个人将被转介接受诊断服务。
AI 工具称为被动数字标记,是研究人员开发、训练和测试的机器学习算法。该工具使用自然语言处理,结合患者电子健康记录中的结构化数据,剔除非结构化信息。这些可能包括提及记忆问题、血管问题、合并症或其他可能与痴呆症相关的因素。
“在,50% 到 80% 的痴呆症病例未被的医疗保健系统识别,而且,如果你包括患有轻度认知障碍的患者,这个数字实际上可能会攀升至超过 80% 的病例未被识别,”说Regenstrief Institute 和印第安纳大学医学院教员 Malaz Boustani,医学博士,公共卫生硕士,痴呆症数字检测研究协议论文的资深作者,该论文发表在Trials杂志上。
“在这项新研究中,我们正在评估单独使用我们的工具以及与伴随的患者报告结果调查一起使用时的实际使用情况,”Boustani 继续说道。
“不幸的是,外行公众认为,如果发现自己或家人患有阿尔茨海默氏病,您无能为力,但事实并非如此。在过去的 20 年里,我们开发、验证并一直在运行一个全面的协作护理模型对于痴呆症,可以减轻患者的疾病负担,减轻护理人员的压力,减少不适当的住院治疗,让人们在家里的时间更长,并降低他们和医疗保健系统的总体成本,”他说。
很少有初级保健实践旨在及时检测阿尔茨海默氏病。初级保健临床医生与患者相处的时间有限,需要关注将患者带到诊所的健康问题,以及痴呆症的耻辱感是缺乏对该病症认识的主要原因,布斯塔尼。
此外,他指出,公众对痴呆症诊断没有需求,这很可能是由于痴呆症的耻辱感、公众对早期识别阿尔茨海默氏症的好处缺乏了解以及与健康保险覆盖范围相关的问题。
Digital Detection of Dementia 研究的第一个方面是一项已经在印第安纳波利斯进行的临床试验,招募了在 Eskenazi Health 附属的具有联邦资格的健康中心的初级保健诊所就诊的患者。预计该试验的参与者主要是居住在城市地区的黑人。
该研究的第二次临床试验于 2023 年初在佛罗里达州迈阿密的迈阿密大学初级保健诊所开始。预计参与者将主要是西班牙裔,并包括高比例的农村居民。
每个试验都是相同的并且有三个分支:(1) 通常的初级保健方法;(2) 专门设计的依托人工智能的无源数字标识器;(3) 新型被动数字标记加上专门设计的患者报告结果调查。
所有三组患者都将连续两年接受随访,以确定有多少新的阿尔茨海默病病例被识别并记录在患者的电子健康记录中。
预期的 7,200 名研究参与者(印第安纳州 3,600 名和佛罗里达州 3,600 名)必须年满 65 岁,在过去一年内至少去过一次初级保健机构,并且能够用英语或西班牙语交流。必须提供至少过去三年的电子健康记录数据才能参与研究。居住在疗养院或患有严重精神疾病的个人不符合资格。
“被动数字标记是通过使用电子健康记录中的数据开发的,”Regenstrief 研究所附属科学家、IUPUI 电气和计算机工程副教授 Zina Ben Miled 博士说,他开发了被动数字标记工具以及布斯塔尼博士。“这种方法的好处是信息已经被收集起来,不需要患者或提供者额外的努力。通过机器学习算法和自然语言处理,我们可以使用这些数据来识别可能有阿尔茨海默氏症风险的人疾病而无需进行侵入性和昂贵的测试。”
“通过这个项目,我们希望证明这些方法可以在现实世界中成功实施,从而为患者及其家人带来好处,”认知神经学家 James E. Galvin,医学博士,公共卫生硕士,神经病学教授说。迈阿密大学米勒医学院。“将患者报告的结果与被动数字标记相结合是一种创新且高度敏感的方法,可以检测轻度认知障碍、阿尔茨海默氏病和相关疾病,但对患者和临床医生的负担较低,易于使用。” Galvin 博士开发了患者报告结果工具。
被动数字标记工具和患者报告的结果工具都是低成本的。痴呆症数字检测研究将确认它们是否适合用于初级保健实践以及它们的可扩展性。
据估计,初级保健中痴呆症的患病率约为 6%,但只有 2% 的患者被医疗保健系统识别为患有这种疾病。研究人员认为,使用他们的被动数字标记,可能与患者报告的结果工具结合使用,可能会使确定的病例数量增加一倍,从而改善更多痴呆症患者及其护理人员的生活。
“我们不只是承认有认知障碍的患者,然后说,‘待会儿见。’ 我们还为初级保健临床医生提供计算机化决策支持,帮助他们将这些患者转介给确认性痴呆症筛查。如果筛查结果呈阳性,他们可以根据我们成功的、基于证据的协作性痴呆症护理模式接受护理,”博士说.布斯塔尼。
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