机器学习模型可帮助临床医生确定需要高级抑郁症护理的人
Regenstrief Institute和Indiana University的研究人员创建了决策模型，能够预测哪些患者可能需要比初级保健提供者提供的抑郁症治疗更多。该算法是专门设计的，以提供临床医生可以采取行动并适合现有临床工作流程的信息。
抑郁是最常见的精神疾病在世界上。世界卫生组织估计它影响了约3.5亿人。有些人可能能够自行或在初级保健提供者的指导下管理自己的抑郁症。但是，其他人可能有更多严重的忧郁症这需要精神上的高级护理健康护理提供者。
Regenstrief和IU研究人员创建了算法来识别这些患者，以便初级保健医生和提供者可以将其转介给心理健康专家。
“我们的目标是建立适合临床工作流程的可重现模型，”雷根斯特里夫研究所（Regenstrief Institute）论文和研究科学家的第一作者苏朗加·卡斯特拉里（Suranga N. Kasthurirathne）说。“该算法是独一无二的，因为它为临床医生提供了可行的信息，帮助他们确定哪些患者可能更容易受到抑郁症的不良事件的风险。”
这些算法从印第安纳州健康的患者印第安纳州的患者护理（全州健康信息交换）中的各种行为和临床信息结合在一起。Kasthurirathne博士和他的团队为整个患者人群以及几个不同的高风险群体开发了算法。
Kasthurirathne博士说：“通过为不同的患者人群创建模型，我们为卫生系统领导者提供了为他们的需求选择最佳筛查方法的选择。”“也许他们没有计算或人力资源来对每个患者进行模型。这使他们可以选择筛选选择高危患者。”Kasthurirathne博士还是IUPUI印第安纳大学Richard M. Fairbanks公共卫生学院的来访研究助理教授。
“初级保健医生通常的时间有限，并确定具有更严重形式的患者沮丧可能具有挑战性和耗时。我们的模型帮助他们更有效地帮助患者，并同时提高护理质量。”为了利用增加健康信息技术的采用和互操作性，以实现预防性护理并改善围绕卫生服务的机会。
研究人员现在正在努力将健康的社会决定因素整合到这些模型中。
这项研究是作为Kasthurirathne博士博士学位论文的一部分进行的。
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