Centerstone Research Institute

Centerstone Research Institute
wdrożenie
Dzięki naszemu doświadczeniu
w zarządzaniu dużymi zbiorami
danych i najnowocześniejszym
technologiom analitycznym
SPSS, jesteśmy na dobrej
drodze, aby ustanowić nowy
paradygmat w kwestii opieki
nad zdrowiem psychicznym
Narzędzia anlityczne w służbie opieki nad zdrowiem psychicznym
Badania medyczne należą do najszybciej rozwijających się i najbardziej innowacyjnych
dziedzin współczesnej nauki – często jednak występuje przepaść pomiędzy najnowszymi
osiągnięciami a stosowaną praktyką kliniczną. Jak można więc zadbać, aby pacjenci rzeczywiście skorzystali z najnowszych zdobyczy medycyny?
Wyzwanie
Centerstone Research Institute (CRI), planował wykorzystać techniki analityczne w celu
zacieśnienia współpracy pomiędzy naukowcami i personelem medycznym. Celem podjętych
działań było polepszenie jakości stosowanej praktyki klinicznej w sektorze ochrony zdrowia
psychicznego.
Rozwiązanie
Tom Doub, prezes CRI
CRI buduje krajową hurtownię danych (The Knowledge Network), która umożliwia organizacjom zdrowia psychicznego wymianę informacji i rozwój nowych technik – takich jak modele
sztucznej inteligencji wspierające podejmowanie decyzji klinicznych.
Rezultaty
Spodziewana 42-procentowa poprawa wyników leczenia, uzyskana za sprawą użycia modeli
sztucznej inteligencji wspierających podejmowanie decyzji. Oczekuje się również 58-procentowej redukcji jednostkowego kosztu leczenia, co może pomóc w zbilansowaniu kosztów
opieki zdrowotnej.
Korzyści
Dane ponad 400 tys. pacjentów scentralizowane w jednej hurtowni danych o maksymalnej
pojemności do 20 milionów rekordów. Informacje są pobierane z elektronicznej dokumentacji pacjenta, recept farmaceutycznych i systemów klinicznych w całym kraju. Hurtowania
danych udostępnia lekarzom, naukowcom i decydentom informacji, których potrzebują aby
poprawić opiekę zdrowotną, zarówno na poziomie badań jak i praktyki klinicznej.
Studium przypadku
Sztuczna inteligencja
Przełomowe, bazujące na dużych próbach badania w CRI sugerują, że wykorzystanie sztucznej
inteligencji (AI) w procesie podejmowania decyzji może znacznie poprawić wyniki leczenia,
przy jednoczesnym obniżeniu kosztów opieki nad pacjentem.
Centerstone Research Institute (CRI), organizacja non-profit która działa w sektorze zdrowia psychicznego, ma na celu znalezienie nowych sposobów łączenia badań naukowych
z praktyką. Jej zadaniem jest poprawa poziomu opieki i obniżenie kosztów leczenia, poprzez
transfer nowych metod i technik z laboratoriów badawczych do szpitali i klinik w całym kraju.
Wyzwania dla sektora ochrony zdrowia psychicznego
Ostatnie badania wskazują, że podczas swojej pierwszej wizyty pacjenci są właściwie diagnozowani i leczeni w niespełna 50% przypadków. Diagnostyka mogłyby potencjalnie być lepsza
dzięki wykorzystaniu nowych, skuteczniejszych metod – ale uznaje się, że pełne wdrożenie
nowego rozwiązania przez branżę może trwać nawet 17 lat. Jest to częściowo spowodowane
2
Wdrożenie · Centerstone Research Institute – narzędzia anlityczne
w służbie opieki nad zdrowiem psychicznym
olbrzymią liczbą prowadzonych procesów badawczych, niemożliwych do bieżącego i wnikliwego śledzenia przez lekarzy.
Casey Bennett, pracownik naukowy w Katedrze Informatyki na CRI, wyjaśnia: Jednym
z największych problemów jaki dostrzegamy jest fakt, że konkretny lekarz nie jest w stanie
zapanować nad ogromem otaczających go informacji i dokonać na ich podstawie właściwego
wyboru. Przypatrzmy się depresji. W tej chwili mamy możliwość wyboru spośród 20 leków,
ale zazwyczaj nie potrafimy przewidzieć, który najlepiej zadziała na konkretnego pacjenta.
Lekarze stosują leki metodą prób i błędów. Jest to jednak kosztowna i niekorzystna ze zdrowotnego punktu widzenia metoda.
Biorąc pod uwagę szacunki, iż wydatki na opiekę zdrowotną w USA w 2050 roku wyniosą
30% PKB, potrzeba optymalizacji w powiązaniu nauki medycznej z obsługą pacjenta nigdy
nie była bardziej paląca.
Budowa hurtowni danych
Tom Doub, prezes CRI, komentuje: Technika, a szczególnie technika analityczna, odgrywa
absolutnie kluczową rolę dla przekształcenia naszego systemu ochrony zdrowia psychicznego. We współpracy z branżowymi organizacjami z całego kraju, budujemy umożliwiającą wzajemne uczenie się, działającą w modelu chmury obliczeniowej hurtownię danych
(The Knowledge Network), która pozwoli nam poznać każdy aspekt leczenia w skali kraju.
To pomoże nam i naszym partnerom odgrywać istotną rolę w doradzaniu rządowi i kształtowaniu polityki zdrowia psychicznego w nadchodzących latach.
Hurtownia danych, w swoim ostatecznym kształcie, obejmie tysiące członków personelu
medycznego z całego kraju i będzie mogła przechowywać dane 20 mln pacjentów. Obecnie
baza zawiera 400 tys. elektronicznych dokumentacji pacjenta, listę 20 mln udzielonych usług
medycznych, rejestr 3 mln wydanych recept, jak również duży zasób informacji o uzyskanych
rezultatach leczenia.
Aby zilustrować złożoność przedsięwzięcia, należy wspomnieć iż dokumentacja każdego
pacjenta zawiera szeroką paletę informacji, obejmująca historię leczenia, uwagi lekarza,
przepisane leki, informacje o ubezpieczeniu itp. Dodatkowo, baza rozrasta się w tempie
70 tys. rekordów rocznie.
Dokonania CRI w zakresie budowy tej hurtowni danych zostały w 2010 r. uhonorowane
nagrodą TDWI Practices Award.
Znaczenie ilości danych
April Bragg, wicedyrektor ds. Rozwoju Badań, komentuje: CRI służy rocznie 70 tysiącom osób.
Jest to reprezentatywna grupa dla całego spektrum pacjentów z systemu ochrony zdrowia
psychicznego. Jeśli spotykasz się ze specyficznym przypadkiem, w naszej bazie danych
może istnieć kilkaset analogicznych pacjentów. To dlatego rozmiar hurtowni danych jest
tak istotny – po raz pierwszy mamy wystarczająco dużo danych, aby wyrobić wiarygodny
pogląd na temat stanu opieki nad zdrowiem psychicznym w całym kraju.
Casey Bennett, pracownik naukowy w Katedrze Informatyki na CRI, mówi: Wiele osób stosuje
narzędzia, które sami określają wspomaganiem decyzji medycznych, ale zazwyczaj są to rozwiązania oparte na zasadach sprzed 10. lat. Rozwiązania te nie umożliwiają personalizacji
pacjentów. Bazują one na średnich arytmetycznych, działają w przypadku 60% pacjentów.
To nie jest model jaki chcemy stosować.
Kilka lat temu, wykorzystując narzędzia analityczne SPSS, CRI stworzyła zaawansowane
modele predykcyjne służące ocenie skuteczności różnych metod leczenia. Modele te analizowały 14 zmiennych (wybranych spośród setek potencjalnych zmiennych), dla grupy
ponad 9 tys. pacjentów. Na wprowadzone zmienne składały się m.in.: status społeczno-ekonomiczny, informacje demograficzne oraz szereg danych diagnostycznych i klinicznych.
Badacze dołączyli także zestawienie wyników terapii. Efekt końcowym symulacji był zestaw
prognoz dotyczących skuteczności różnych opcji leczenia w odniesieniu do konkretnego
pacjenta, uwzględniający jego unikalne cechy.
Wdrożenie · Centerstone Research Institute – narzędzia anlityczne
w służbie opieki nad zdrowiem psychicznym
3
Wykorzystanie modeli predykcyjnych spowodowało 50-procentową poprawę w doborze
właściwej metody leczenia w pilotażowej grupie. Był to pierwszy krok w opracowaniu silnie
spersonalizowanego podejścia do przypadku, wspieranego rzeczywistymi doświadczeniami
zebranymi w trakcie leczenia innych pacjentów.
Jak zauważa Casey Bennett – Nasz pierwszy projekt pilotażowy był bardzo zachęcający,
a my chcieliśmy zrobić następny krok. Chcieliśmy przekonać się, czy możemy oszacować
przebieg leczenia i zarekomendować właściwy kierunek – tak jak robi to lekarz.
Sztuczna inteligencja wspierająca podejmowanie decyzji klinicznych
We współpracy z Indiana University, CRI na podstawie próby 6700 pacjentów wyłonionych z hurtowni danych, opracowało system sztucznej inteligencji (AI), który może uczyć
się na podstawie danych klinicznych i symulować procesy decyzyjne na różnych etapach
trwania leczenia.
Dążyliśmy do tego, aby stworzyć system sztucznej inteligencji, który mógłby „myśleć jak
lekarz”, a także analizować ewentualne warianty leczenia, dokonując najlepszych dla każdego przypadku wyborów – stwierdza Casey Bennett. Z pomocą oprogramowania SPSS
do analizy predykcyjnej zbudowaliśmy strukturę, która pozwala wskazać optymalne działania w oparciu o to, co zaobserwowano do tej pory oraz o to, czego można się spodziewać
w przyszłości. Innymi słowy, system minimalizuje niepewność diagnozy i ryzyko związane
z przeoczeniem objawów. Modyfikuje również na bieżąco plan leczenia wraz z pojawieniem
się nowych informacji.
AI przewyższa tradycyjne modele
Wyniki były imponujące – w porównaniu do standardowych metod postępowania, model
oparty na AI zapewnił 42-procentową poprawę wyników leczenia i 58-procentową obniżkę
jednostkowego kosztu leczenia.
Nie sugerujemy, że AI może lub powinna zastąpić lekarza, ale wyniki wskazują, że może
być cennym narzędziem wspomagającym podejmowanie decyzji – twierdzi Casey Bennett.
April Bragg dodaje – Ostatecznie, to techniki analityczne mogą pomóc nam zmienić sposób,
w jaki świadczymy pomoc zdrowotną, zwiększając integrację w pracy naukowców i lekarzy.
Jeśli nasze modele AI są konsekwentnie integrowane i uzupełniane nowymi danymi z hurtowni danych, bez względu na to czy są one generowane przez badaczy czy uzupełniane
przez pacjentów – mogą dać znakomite rozeznanie lekarzom w całym kraju i przyczynić się
do polepszenia jakości praktyki klinicznej.
Szukanie nowej drogi w ochronie zdrowia psychicznego
Tom Doub podsumowuje: W dziedzinie zdrowia psychicznego, notujemy spowolnienie
w odkrywaniu nowych metod leczenia.Terapia poznawczo-behawioralna, standardowa
metoda leczenia depresji, została opracowana w latach 70. XX wieku. Spowolnieniu uległ
także postęp w zakresie opracowywania nowych farmaceutyków. W tym samym czasie, rośnie
finansowa i regulacyjna presja na nasz sektor. Coś musi się zmienić – i wierzymy, że technologia będzie głównym czynnikiem tej zmiany. Na przykład, technologia mobilna ma potencjał,
aby umożliwić monitorowanie pacjentów poza ośrodkiem medycznym i wysyłać na bieżąco
dane do lekarzy. Zdolność do gromadzenia i analizowania danych zbieranych codziennie,
a nie co tydzień lub miesiąc, może całkowicie zmienić nasze rozumienie zdrowia psychicznego
w społeczeństwie. Dzięki naszemu doświadczeniu w zarządzaniu dużymi zbiorami danych
i najnowocześniejszym technologiom analitycznym SPSS, jesteśmy na dobrej drodze, aby
ustanowić nowy paradygmat w kwestii opieki nad zdrowiem psychicznym.
Predictive Solutions
ul. Racławicka 58 · 30-017 Kraków
tel. 12 636 96 80 · faks wew. 102
e-mail [[email protected]]
[www.predictivesolutions.pl]