When AI Meets SDOH

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कृत्रिम बुद्धि स्वास्थ्य के सामाजिक निर्धारकों की पहचान और संबोधित करने में मदद कर सकती है।

जॉन हलामका, एमडी, अध्यक्ष, मेयो क्लिनिक मंच, और पॉल सेराटो, वरिष्ठ शोध विश्लेषक और संचार विशेषज्ञ, मेयो क्लिनिक मंच ने इस लेख को लिखा। < / p>

चीजों की भविष्यवाणी करने में मशीन सीखना बेहतर हो रहा है। अब एल्गोरिदम हैं जो मधुमेह रेटिनोपैथी की पहचान में सुधार करते हैं, सेप्सिस की शुरुआत की भविष्यवाणी करते हैं, और मरने के गंभीर रूप से बीमार रोगी के जोखिम को निर्धारित करने में मदद करते हैं। लेकिन वॉरेन बुफे से ज्ञान का एक टुकड़ा दिमाग में आता है: "वर्षा की भविष्यवाणी कोई फर्क नहीं पड़ता। अरक्स का निर्माण करता है। " यहां तक ​​कि सबसे प्रभावशाली एल्गोरिदम भी अपेक्षाकृत बेकार है यदि यह हमें डिजिटल डिसऑर्डर या जटिलताओं को संबोधित करने के लिए बेहतर "आर्क" बनाने की अनुमति नहीं देता है। और सर्वोत्तम स्वास्थ्य देखभाल हस्तक्षेपों का निर्माण करने के लिए आवश्यक है कि चिकित्सक सिर्फ सही संकेतों, लक्षणों और बायोमाकर्स की पहचान न करें, चाहे वे उच्च कोलेस्ट्रॉल के स्तर, उन्नत ए 1 सी, या एक महिला के स्तन में एक गांठ हो। यह समझने की आवश्यकता है कि क्लीनिक के बाहर रोगियों के रोजमर्रा के जीवन में क्या हो रहा है, स्वास्थ्य के तथाकथित सामाजिक निर्धारक (एसडीओएच), और फिर उस डेटा का उपयोग उपचार को सूचित करने के लिए।

हाल ही में एसडीओएच के बारे में एक महान सौदा लिखा गया है। स्वास्थ्य पेशेवर धीरे-धीरे महसूस कर रहे हैं कि हम "सामाजिक संदर्भों से स्वास्थ्य और बीमारी को दूर नहीं कर सकते हैं जिनमें वे उत्पादित होते हैं," ऑक्सफोर्ड विभाग के ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के अनुसार, प्रश्नों की मांग करता है: क्या सामाजिक मुद्दे ज्यादातर हमारे रोगियों के नैदानिक ​​पाठ्यक्रम को प्रभावित करने की संभावना है और हम उनके बारे में क्या करते हैं? एआई इन मुद्दों के प्रभाव को कम करने में कैसे मदद कर सकता है?

रोग नियंत्रण और रोकथाम के केंद्रों में एसडीओएच को सार्वजनिक स्वास्थ्य पहल और चिकित्सा अभ्यास में शामिल करने में मदद के लिए कई डेटा स्रोत हैं। लेकिन जैसा कि एजेंसी बताती है, डेटा से कार्रवाई में आगे बढ़ना कठिन हिस्सा है। सीडीसी में कई कार्यक्रम हैं जो सामाजिक आर्थिक स्थिति, शैक्षणिक स्तर और कार्य इतिहास सहित महत्वपूर्ण सामाजिक मुद्दों पर चिकित्सकों का ध्यान केंद्रित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। उदाहरण के लिए, एक पहल, एएचआरएस की भूमिका में शून्य। इसका उद्देश्य स्वास्थ्य आईटी सिस्टम में संरचित कार्य जानकारी के निगमन और उपयोग का समर्थन करना है। यह एसडीओएच तत्व एक चिकित्सक के अलग निदान को कैसे सूचित कर सकता है? एक रोगी को उच्च रक्तचाप के साथ पर विचार करें जो कम सोडियम आहार या एंटी-हाइपरटेंशन दवा का जवाब नहीं देता है। अपने 10 साल के इतिहास के बारे में जागरूकता एक घर चित्रकार के रूप में चिकित्सक को लीड विषाक्तता की दिशा में इंगित कर सकता है, उच्च रक्तचाप का संभावित कारण। इसी तरह, एक नर्स प्रैक्टिशनर एक नुकसान पर हो सकता है कि टाइप 2 मधुमेह के साथ एक रोगी ने हाल ही में अपने ए 1 सी स्तर में एक स्पाइक देखा है। यदि ईएचआर प्रणाली पर कार्य इतिहास से जुड़ा हुआ है, जब एनपी मुख्य शिकायत के लिए ईएचआर क्षेत्र में क्लिनिक यात्रा के कारण में प्रवेश करता है, तो यह एक पॉप अप बॉक्स को ट्रिगर कर सकता है जो बताता है कि रोगी रात की शिफ्ट का काम करता है और वह शिफ्ट काम प्रभावित कर सकता है मधुमेह नियंत्रण। तब प्रणाली शिफ्ट श्रमिकों के बीच मधुमेह प्रबंधन पर सिफारिशें प्रदान करेगी। वही सीडीसी कार्यक्रम एक कार्य सूचना डेटा मॉडल, साथ ही साथ शब्दावली, सिस्टम इंटरऑपरेबिलिटी और स्वास्थ्य आईटी सिस्टम डेवलपर्स के लिए निर्देशों के लिए भी काम कर रहा है।

मेयो क्लिनिक में, हम स्वास्थ्य और बीमारी पर एसडीओएच के प्रभाव का भी अध्ययन कर रहे हैं। युवा जुआन, एमडी, एमपीएच, एआई कार्यक्रम के निदेशक और पेडियाट्रिक% 26पैन विभाग की प्रेसिजन जनसंख्या विज्ञान प्रयोगशाला; क्लिनिक में किशोरावस्था की दवा ने 2006 में स्वास्थ्य पर सामाजिक आर्थिक स्थिति के प्रभावों का अध्ययन किया है जब उनके शोध कार्य को एनआईएच द्वारा समर्थित किया गया था। एनआईएच के समर्थन के साथ, उन्होंने एक आवास आधारित सामाजिक आर्थिक माप को विकसित और मान्य किया जिसे सामाजिक आर्थिक स्थिति या घरों की अनुक्रमणिका के आवास आधारित सूचकांक कहा जाता है, जिसका उपयोग महामारी विज्ञान अनुसंधान में किया जा रहा है ताकि स्वास्थ्य असमानताओं और विभिन्न प्रकार के स्वास्थ्य परिणामों में मतभेदों को समझने में मदद मिल सके वयस्कों और बच्चों दोनों। इंडेक्स ने शोधकर्ताओं को सामान्य रूप से उपयोग किए गए डेटा स्रोतों (जैसे, मेडिकल रिकॉर्ड्स या प्रशासनिक डेटा) में सामाजिक आर्थिक उपायों की अनुपस्थिति को दूर करने में सक्षम बनाया है, स्वास्थ्य असमानता अनुसंधान में भू-स्थानिक विश्लेषण का संचालन, और एक जीवन पाठ्यक्रम दृष्टिकोण लागू करें।

मकान सूचकांक रोगियों की व्यक्तिगत-स्तरीय सामाजिक आर्थिक स्थिति को मापने का एक उद्देश्यपूर्ण तरीका है क्योंकि यह व्यक्ति के लिए वास्तविक संपत्ति डेटा पर आधारित है (एकत्रित नहीं) आवास इकाइयों और सार्वजनिक अभिलेखों से लिया गया है; यह 4 डेटा पॉइंट्स का उपयोग करता है: किसी व्यक्ति के निवास में बेडरूम की संख्या, साथ ही बाथरूम की संख्या, इकाई के वर्ग फुटेज, और इकाई के अनुमानित भवन मूल्य। सूचकांक लक्ष्य पैट की मदद कर सकता हैआईएनएसएस जो खराब स्वास्थ्य परिणामों के खतरे में सबसे अधिक हैं और स्वास्थ्य देखभाल के लिए अपर्याप्त पहुंच, मौजूदा एसडीओएच की सीमाओं को संबोधित करके मिश्रण में एसडीओएच जोड़ने के वास्तविक मूल्य का प्रदर्शन करते हैं। उदाहरण के लिए, स्टीवंस एट अल ने दिखाया है कि उच्च घरों के स्कोर (क्वार्टिल 2-4) वाले मरीजों में सबसे कम स्कोर (क्वार्टाइल 1) वाले लोगों की तुलना में गुर्दे प्रत्यारोपण अस्वीकृति (समायोजित खतरे अनुपात 0.47) का 53% कम जोखिम था। 2 डॉ जुआन और उनके सहयोगियों ने पाया है कि घर वयस्कों और बच्चों दोनों में 44 विभिन्न स्वास्थ्य परिणामों और व्यवहारिक जोखिम कारकों की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

> निश्चित रूप से, चिकित्सकों को अभी भी उनकी अपेक्षाओं में उचित होना चाहिए। यहां तक ​​कि यदि एक एल्गोरिदम को हर कल्पनीय एसडीओएच से बाहर निकाला गया था, तो भी यह स्वास्थ्य देखभाल में असमानताओं को कम नहीं कर सकता है। मरीजों और प्रदाताओं को बेहतर एल्गोरिदम की सिफारिशों को अनदेखा करना चुन सकता है क्योंकि उनका मानना ​​है कि अनुशंसित नैदानिक ​​परीक्षण बहुत महंगा या अन्यायपूर्ण है, उदाहरण के लिए, क्योंकि रोगियों को परीक्षण सुविधा तक पहुंचना बहुत मुश्किल है, या क्योंकि एक रोगी की स्वास्थ्य की कमी है साक्षरता उन्हें कहा गया परीक्षण के मूल्य को देखने से रोकती है।

इन कमियों के बावजूद, एसडीओएच-एन्हांस्ड एल्गोरिदम में रोगी देखभाल में सुधार करने की क्षमता है। जबकि चिकित्सकों और नर्सों ने कार्यालय यात्राओं के दौरान अनगिनत नैदानिक ​​मानकों को मापकर स्वास्थ्य और बीमारी में जबरदस्त अंतर्दृष्टि प्राप्त की है, लेकिन अब यह स्पष्ट नहीं है कि पर्याप्त नहीं है। इन मीट्रिक के साथ उत्पन्न नैदानिक ​​तस्वीर अक्सर आलसी होती है और सामाजिक मीट्रिक की एक लंबी सूची द्वारा पूरक की आवश्यकता होती है जो रोगी की देखभाल और उनके दीर्घकालिक परिणामों तक पहुंच को प्रभावित कर सकती है।

संदर्भ

1.

चिगुड़ू एस बुक: वैश्विक स्वास्थ्य में उपनिवेशवाद के लिए एक विडंबना गाइड। लैंसेट। 2021. 397: 1874-19 75।

2.

स्टीवंस एम, बीबे टीजे, वाई चुंग -2 एट अल। एक अभिनव सामाजिक आर्थिक उपाय के रूप में मकान सूचकांक गुर्दे प्रत्यारोपण प्राप्तकर्ताओं के बीच भ्रष्टाचार विफलता की भविष्यवाणी करता है। प्रत्यारोपण 2020; 104: 2383-2392।

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