Валидация подхода к моделированию прогнозирования риска самоубийства на основе электронных медицинских карт в нескольких системах здравоохранения

Ключевые моменты

Вопрос: Может ли процесс обучения алгоритмов машинного обучения на основе электронных медицинских карт выявлять лиц с повышенным риском попыток самоубийства в независимых системах здравоохранения?

Выводы: В этом прогностическом исследовании, используя подход к контролируемому обучению, применяемый к структурированным электронным данным медицинских карт более чем 3,7 миллиона пациентов в 5 различных системах здравоохранения США, модели обнаружили в среднем 38% случаев попытки самоубийства с 90% специфичностью в среднем на 2,1 года вперед.

Эти результаты свидетельствуют о том, что вычислительно эффективный подход к машинному обучению, использующий полный спектр структурированных данных электронных медицинских карт, может быть в состоянии обнаружить риск суицидального поведения у невыбранных пациентов и может способствовать разработке инструментов поддержки принятия клинических решений, которые информируют о вмешательствах по снижению риска.