Согласно опубликованному исследованию, алгоритм, используемый сотнями больниц США для прогнозирования наличия у пациентов с инфекциями сепсиса, менее точен, чем утверждает его создатель.
Сепсис – основная причина смерти в американских больницах. Поэтому компания Epic Systems, крупный поставщик программного обеспечения для здравоохранения, продукция которого используется в большинстве больниц США, разработала инструмент, позволяющий определить, подвержен ли пациент риску сепсиса.
Идея состоит в том, что, если больницы смогут предвидеть случаи сепсиса, они смогут оказывать помощь пациентам до того, как их состояние ухудшится. Но алгоритм не только склонен прогнозировать, что пациенты будут страдать от сепсиса, когда они этого не сделают, но и менее точен, чем утверждает его создатель, при правильной идентификации людей, у которых развивается опасное для жизни осложнение, согласно рецензируемым исследованиям.
Epic решила использовать коды выставления счетов для определения исхода сепсиса
Epic считает, что ее алгоритм точен до 83 процентов времени, однако в статье, опубликованной на этой неделе в Журнале Американской медицинской ассоциации, говорится, что программное обеспечение работает правильно только примерно в 63 процентах случаев.
Нам говорят, что проблема заключается в том, как модель делает свои прогнозы. «Epic решила использовать коды выставления счетов для определения исхода сепсиса», – пояснил Карандип Сингх, соавтор исследования и доцент, специализирующийся на машинном обучении и здравоохранении в Мичиганском университете. °. Модель анализирует, за какие лекарства или медицинские процедуры взимается плата, чтобы определить, подвержен ли этот человек риску сепсиса, говорят нам.
Поэтому это часто не очень помогает в тех случаях, когда пациенту уже вводят антибиотики для лечения сепсиса. «По сути, они разработали модель прогнозирования сепсиса, которая была признана клиницистами в то время, когда она была признана клиницистами. Однако мы знаем, что врачи пропускают сепсис », – добавил Сингх.
Сингх сказал, что он и его коллеги выразили свою обеспокоенность Epic в апреле. Epic, однако, не согласен с учеными и сказал, что ученые не настраивали приложение до тестирования.
«Авторы использовали гипотетический подход», – сказал представитель компании. Эль Рег. «Они не приняли во внимание анализ и необходимую настройку, которая должна произойти до реального развертывания для получения оптимальных результатов. Чтобы предсказать, кто может заболеть сепсисом, модель обучается на прошлых пациентах, которым был поставлен клинический диагноз сепсиса ».
Ученые протестировали модель на 27 697 пациентах, которые были госпитализированы 38 455 раз. У большинства не развился сепсис во время их пребывания. По словам исследователей, из 2552 пациентов, у которых действительно развился сепсис, алгоритм Epic смог предсказать, что это произойдет только у семи процентов из них до того, как им будут назначены антибиотики, и у него было 18 процентов ложноположительных результатов.
Казалось бы, лучшим подходом для программного обеспечения было бы использование модели, которая анализирует симптомы здравоохранения, определенные агентствами здравоохранения, такими как Центры по контролю и профилактике заболеваний США, а не просто полагаться на коды выставления счетов.
«Обычно это не то, как сепсис определяется для целей измерения качества или разработки модели», – сказал нам Сингх. «Существует несколько критериев консенсуса. Любой из них был бы предпочтительнее простого использования кодов оплаты». ®
