תסמינים נשימתיים הם התלונה הנפוצה ביותר במסגרות של טיפול ראשוני. לעתים קרובות התסמינים נפתרים מעצמם, אך הם יכולים להעיד על מחלה קשה. עם הגדלת עומס העבודה והעלויות של שירותי הרפואה, מיון מטופלים לפני ייעוץ, יועיל, ואולי יציע לחולים בסיכון נמוך חלופות לפתרון הסימפטומים.
עוד בעניין דומה
במסגרת מחקר אשר ממצאיו פורסמו לאחרונה בכתב העת Annals of Family Medicine, ביקשו החוקרים להכשיר מודל למידת מכונה למיון חולים עם תסמינים נשימתיים, לפני ביקור במרפאה ראשונית ולבחון את תוצאי המטופלים.
במסגרת המחקר פותח מודל למידת מכונה, העושה שימוש במאפיינים קליניים הזמינים עוד בטרם פניה למרפאה. כל מרפאות הטיפול הראשוני באזור רייקיאוויק, איסלנד, נכללו. הערות טקסט קליניות חולצו מ-1,500 רשומות רפואיות של מטופלים עם 1/7 אבחנות שונות (לפי ICD- 10:יJ00, J10, JII, J15, J20, J44, J45). המודל דירג מטופלים על בסיס 2 מערכי נתונים חיצוניים וחילק אותם ל-10 קבוצות סיכון (גבוהים יותר = סיכון גבוה יותר).
תוצאות המחקר הדגימו כי קבוצות סיכון 1-5 כללו מטופלים צעירים יותר עם ערכי C-reactive protein נמוכים יותר, פחות פניות חוזרות לטיפול ראשוני\חירום, פחות מרשמים לאנטיביוטיקה, פחות הפניות לביצוע צילום חזה (CXR) ופחות סימני דלקת ריאות ב-CXR, כל זאת בהשוואה לקבוצות 6-10. לקבוצות 1-5 לא היו CXR עם סימנים של דלקת ריאות או אבחנה של דלקת ריאות על ידי רופא.
מתוצאות מחקר זה עולה כי מודל למידת המכונה אשר הוכשר לכך, יכול להפחית את מספר ההפניות לביצוע צילומי חזה (CXR), וזאת על ידי ביטולן בקבוצות סיכון 1 עד 5, ובכך להקטין ממצאים מקריים חסרי משמעות קלינית.
מקור:
הירשמו לקבלת עדכונים בנושאים שעלו בכתבה
