由弗林德斯大學(xué)研究人員研發(fā)的全新人工智能軟件有望在嚴(yán)重精神疾病患者復(fù)發(fā)前及時(shí)提供支持。
軟件是由弗林德斯大學(xué)的一個(gè)數(shù)字健康研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的,該軟件已經(jīng)在南澳大利亞州高勒(Gawler)地區(qū)中北社區(qū)健康服務(wù)中心(Inner North Community health Service)的精神病患者中進(jìn)行了8個(gè)月的試驗(yàn)。
這一數(shù)字工具有望徹底改變醫(yī)院之外以消費(fèi)者為中心的及時(shí)精神健康治療服務(wù),研究人員認(rèn)為這種數(shù)字工具十分便利,且可大規(guī)模使用。
在對(duì)304名患者進(jìn)行的試驗(yàn)中,AI2軟件發(fā)現(xiàn),其中10%的患者因未服用藥物或未使用醫(yī)療服務(wù)而不遵守治療計(jì)劃,從而導(dǎo)致疾病復(fù)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)有所提升。
因此,臨床醫(yī)生采取了一些他們認(rèn)為能夠阻止患者精神健康疾病復(fù)發(fā)和惡化的干預(yù)措施。
這項(xiàng)基于網(wǎng)絡(luò)的工具使用運(yùn)算法則自動(dòng)標(biāo)記了衛(wèi)生系統(tǒng)不同部分之間護(hù)理手段的差距。
這項(xiàng)研究項(xiàng)目由弗林德斯大學(xué)副教授Niranjan Bidargaddi領(lǐng)導(dǎo)。Niranjan Bidargaddi副教授表示,目前衛(wèi)生系統(tǒng)不同部分對(duì)慢性精神疾病的監(jiān)測(cè)、管理和治療缺乏協(xié)調(diào)和充分性。
部分預(yù)測(cè)表明,超過(guò)80%的嚴(yán)重精神疾病患者在初次治療后的第一個(gè)五年內(nèi)會(huì)復(fù)發(fā)幾次。
患者有可能因?yàn)楦鞣N原因而復(fù)發(fā)。他們可能會(huì)經(jīng)歷難以忍受的副作用,或者藥物治療的初期效果甚微,對(duì)持續(xù)治療的必要性認(rèn)識(shí)不足,或出現(xiàn)健忘或找不到家等情況。
Bidargaddi副教授說(shuō):“這將會(huì)使患者的狀況每況愈下,有可能會(huì)導(dǎo)致癥狀?lèi)夯,并增加公共衛(wèi)生系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)。AI2提供重要的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),為臨床醫(yī)生提供了監(jiān)測(cè)患者有效的數(shù)字替代方案!
被納入該項(xiàng)研究的患者被診斷為精神分裂癥、情感分裂性障礙、雙相型情感障礙或其他情緒障礙,并且正在服用精神藥物。
如果服用得當(dāng),抗精神疾病藥物、抗抑郁藥物和情緒穩(wěn)定藥物在降低嚴(yán)重精神疾病復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)方面將會(huì)非常有效。
AI2軟件能夠不斷分析全國(guó)醫(yī)療記錄中經(jīng)臨床醫(yī)生批準(zhǔn)的患者醫(yī)療保健福利計(jì)劃(MBS)和藥物福利計(jì)劃(PBS)數(shù)據(jù),如藥物處方。
在云端運(yùn)行的運(yùn)算法則能夠監(jiān)測(cè)患者數(shù)據(jù),從而檢測(cè)醫(yī)療預(yù)約就診、配藥或精神健康護(hù)理計(jì)劃評(píng)估等連貫性護(hù)理手段中的缺口。
一旦發(fā)現(xiàn)缺口,即可向負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)的臨床醫(yī)生發(fā)出干預(yù)警報(bào),促進(jìn)他們進(jìn)行干預(yù)。
Bidargaddi表示,這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)監(jiān)控人工智能控制面板并不是一項(xiàng)繁重的工作。他說(shuō):“兩位臨床監(jiān)測(cè)員每周大約花費(fèi)兩個(gè)小時(shí)來(lái)監(jiān)測(cè)人工智能控制面板,回顧病例記錄并與病例管理人員交流。臨床醫(yī)生目前的反饋表明,他們實(shí)際上節(jié)省了常規(guī)電話的時(shí)間,因?yàn)樗麄冎粫?huì)在必要時(shí)聯(lián)系全科醫(yī)生,例如當(dāng)軟件檢測(cè)到配藥出現(xiàn)遺漏時(shí)!
雖然AI2目前僅限于在南澳州投入使用,但Bidargaddi副教授表示,AI2的下一步是在多個(gè)地點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)。
這將決定該項(xiàng)技術(shù)是否會(huì)隨著時(shí)間的推移而減少住院人數(shù),以及是否具有成本效益。
Bidargaddi副教授正在與數(shù)字健康合作研究中心(Digital Health CRC)合作,進(jìn)一步改進(jìn)運(yùn)算法則的質(zhì)量,并探索其在促進(jìn)糖尿病等其他慢性病的最佳護(hù)理手段方面的應(yīng)用。
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