Προγνωστικά Μοντέλα για την Υγεία
Τα προγνωστικά μοντέλα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό παραγόντων κινδύνου, για την πρόβλεψη της έκβασης της υγείας και την εξατομίκευση ιατρικών παρεμβάσεων για ασθενείς. Αναλύοντας ποικιλία δεδομένων ασθενών, συμπεριλαμβανομένων δημογραφικών, κλινικών παραγόντων και παραγόντων τρόπου ζωής, οι επαγγελματίες υγείας μπορούν να αναπτύξουν μοντέλα που βελτιώνουν την έκβαση της θεραπείας των ασθενών. Αυτή η προσέγγιση έχει τη δυνατότητα να προσαρμόσει την παροχή υγειονομικής περίθαλψης επιτρέποντας εξατομικευμένη φροντίδα που βασίζεται σε πραγματικά δεδομένα ασθενών.
Παραδείγματα: Ένας επαγγελματίας υγείας θέλει να μοντελοποιήσει τον πόνο που αισθάνονται ασθενείς με καρκίνο που υποβάλλονται σε χημειοθεραπεία ή ακτινοθεραπεία. Οι θεραπείες για τον καρκίνο μπορεί να προκαλέσουν σημαντικό πόνο και δυσφορία και η διαχείριση του πόνου είναι μια σημαντική πτυχή της φροντίδας του καρκίνου. Με τη μοντελοποίηση του πόνου που αισθάνονται αυτοί οι ασθενείς, οι επαγγελματίες υγείας μπορούν να προσδιορίσουν τους παράγοντες που επηρεάζουν περισσότερο τον πόνο, όπως ο τύπος του καρκίνου, η θέση του όγκου, το στάδιο της νόσου και το θεραπευτικό σχήμα. Τα μοντέλα μπορεί να περιλαμβάνουν επίσης άλλες μεταβλητές όπως δημογραφικά (ηλικία, φύλο, φυλή, εθνικότητα, κοινωνικοοικονομική κατάσταση), ιατρικό ιστορικό (παρουσία παθήσεων χρόνιου πόνου, ιστορικό χειρουργικής επέμβασης, χρήση φαρμάκων), ψυχολογικούς παράγοντες (άγχος, κατάθλιψη, στρες), παράγοντες τρόπου ζωής (σωματική δραστηριότητα, διατροφή, ποιότητα ύπνου) κ.λπ. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να βοηθήσουν τους παρόχους να αναπτύξουν εξατομικευμένα σχέδια διαχείρισης πόνου που βελτιστοποιούν την ανακούφιση από τον πόνο, ελαχιστοποιώντας παράλληλα τις παρενέργειες.
Το πρόβλημα
Οι επαγγελματίες υγείας αντιμετωπίζουν αυξανόμενη πίεση για τη βελτίωση της έκβασης θεραπείας των ασθενών και και τη μείωση του κόστους της., ενώ αντιμετωπίζουν ένα αυξανόμενο βάρος λόγω χρόνιων ασθενειών και της γήρανσης του πληθυσμού.
Το ζητούμενο
Ο σκοπός της προγνωστικής μοντελοποίησης για την έκβαση της θεραπευτικής αγωγής είναι η χρήση δεδομένων για τον εντοπισμό παραγόντων κινδύνου, την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων της θεραπείας και τη βελτιστοποίηση των παρεμβάσεων ανά ασθενή.
Η λύση
Η προγνωστική μοντελοποίηση βασίζεται σε στατιστικές τεχνικές όπως η ανάλυση παλινδρόμησης για την ανάλυση μεγάλου πλήθους δεδομένων από ασθενείς και την ανάπτυξη μοντέλων που μπορούν να προβλέψουν με ακρίβεια τα αποτελέσματα της θεραπείας και να εξατομικεύσουν την παρεχόμενη περίθαλψη.
Το όφελος
H χρήση προγνωστικής μοντελοποίησης για τα αποτελέσματα της υγειονομικής περίθαλψης επιτρέπει στους επαγγελματίες υγείας να αναπτύξουν εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας, που βελτιώνουν τα αποτελέσματα της θεραπείας των ασθενών, μειώνουν το κόστος και βελτιώνουν την εμπειρία του ασθενούς. Εντοπίζοντας ασθενείς υψηλού κινδύνου και παρεμβαίνοντας νωρίτερα, μπορεί να αποτραπούν οι επιπλοκές και να βελτιωθεί η συνολική ποιότητα ζωής των ασθενών.
Ενδεικτική παρουσίαση των δεδομένων που χρειάζονται:
- Η πρώτη στήλη του αρχείου δεδομένων πρέπει να περιέχει την έκβαση της θεραπείς κάθε ασθενή με βάση ιστορικά δεδομένα.
- • Οι ακόλουθες στήλες του αρχείου πρέπει να περιέχουν καταγεγραμμένα δεδομένα από το ιατρικό ιστορικό του ασθενούς, όπως: Ηλικία, Φύλο, Φυλή, Εθνότητα, Κοινωνικοοικονομική Κατάσταση, Παρουσία αιτιών χρόνιου πόνου, Ιστορικό χειρουργικής επέμβασης, Χρήση φαρμάκων, Άγχος, Κατάθλιψη, Στρες, Φυσική δραστηριότητα, Διατροφή, Ποιότητα ύπνου, Τύπος καρκίνου, Εντόπιση του όγκου, Στάδιο της νόσου κ.λπ.
Πίνακας 1. Ενδεικτικός πίνακας δεδομένων εισόδου από τον χρήστη της εφαρμογής
Βαθμολογία |
Φύλο |
Ηλικία |
Τύπος |
Καπνιστής |
ΔΜΣ |
Χειρουργική |
20.5 |
Γυναίκα |
55 |
Παχέος εντέρου |
Ναι |
32 |
Όχι |
54.5 |
Άνδρας |
62 |
Πνεύμονα |
Ναι |
28 |
Ναι |
35.7 |
Άνδρας |
72 |
Παχέος εντέρου |
Όχι |
22 |
Όχι |
45.2 |
Γυναίκα |
67 |
Παχέος εντέρου |
Ναι |
27 |
Όχι |
29.1 |
Άνδρας |
49 |
Πνεύμονα |
Όχι |
23 |
Όχι |
Προαπαιτούμενα:
- Το Toolbox δέχεται αρχεία σε κατάληξη xlsx ή csv.
- Η πρώτη στήλη πρέπει να περιέχει τα δεδομένα από τη μεταβλητή-στόχο (π.χ. «Βαθμολογία πόνου»), η δημιουργία των οποίων προκύπτει από το ιατρικό ιστορικό του ασθενούς.
- Η μεταβλητή στόχος δεν πρέπει να περιέχει ελλίπουσες τιμές.
- Σε περίπτωση που ο χρήστης θέλει να κάνει πρόβλεψη, πρέπει να εισάγει τα στοιχεία των ασθενών, για τους οποίους χρειάζεται την πρόβλεψη, στο ίδιο αρχείο (excel ή csv) με το ιατρικό ιστορικό, αφήνοντας το πρώτο κελί της μεταβλητής-στόχου κενό (βλ. Πίνακα 1).
Αποτελέσματα χρήσης:
Μετά την εισαγωγή των δεδομένων από το χρήστη και αφότου περάσει ένα σύντομο χρονικό διάστημα για την αυτόματη ανάλυσή τους:
- Εξάγεται από το σύστημα μία αναφορά (Report) των αποτελεσμάτων και των στατιστικών μεθόδων που χρησιμοποιήθηκαν.
- Εξάγεται ένα excel που περιλαμβάνει τα αποτελέσματα για την πρόβλεψη.
Σημείωση: Για οποιαδήποτε διευκρίνιση χρειαστείτε σχετικά με το περιεχόμενο της περίπτωσης χρήσης ή οποιαδήποτε πληροφορία που σχετίζεται με τη συλλογή ή την εγκυρότητα των δεδομένων σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας.