Новите модели на машинско учење развиени од истражувачите на Универзитетот во Јужна Австралија би можеле да им помогнат на лекарите да утврдат кога пациентите можат успешно да престанат со долготрајната употреба на антидепресиви.
Користејќи вештачка интелигенција (ВИ) за следење на податоците од Шемата за фармацевтски бенефиции (ПБС), истражувачите ги идентификувале најуспешните случаи на прекинување на рецептот кај 100.000 пациенти, на кои им биле препишани антидепресиви во период од 10 години.
Со зголемувањето на употребата на антидепресиви низ целиот свет (Австралија, Исланд, Португалија, Канада и Велика Британија се на врвот по потрошувачката), откритието на ВИ би можело да им помогне на општите лекари безбедно да прекинат со препишување лекови кои повеќе не се препорачуваат клинички.
Иако овие лекови можат да го променат животот, продолжената употреба е поврзана со низа несакани ефекти, вклучувајќи зголемување на телесната тежина, сексуална дисфункција и срцеви проблеми. Сепак, 50 % од пациентите доживуваат и симптоми на апстиненција кога ќе престанат да ги земаат, па затоа е деликатно балансирањето за управување со терапевтските придобивки и ризици, според д-р Ласанта Ранвала.
Успешното прекинување на издавањето рецепт било дефинирано како отсуство на каков било антидепресивен лек најмалку една година по претходната долготрајна употреба (повеќе од 12 месеци). Ако јачината на лекот се зголеми во рок од шест месеци по обидот за намалување, тоа било означено како неуспех. Истражувачите велат дека наодите би можеле да им дадат на лекарите моќна алатка за поддршка на одлуките, помагајќи им да го прекинат издавањето рецепти со поголема самодоверба.
Два алгоритми за машинско учење биле обучени и тестирани. Едниот ги проценувал конечните записи за рецепти (постигнувајќи точност од 81 %), а другиот ги следел пациентите од нивниот прв рецепт, следејќи ги намалувањата на дозата и исходите (постигнувајќи точност од 90 %).
Наодите сугерираат дека административните податоци за здравствена заштита би можеле да помогнат во предвидувањето на клиничките исходи и да се подобри донесувањето медицински одлуки.
Извор: medicaxpress.com
Фото: Freepik