Gesondheidtelling: Kan telling pasiëntsorg en oorlewing verbeter?

• Author:
• Author naam

  Quantumrun Foresight
• Oktober 7, 2022

Insig opsomming

Gesondheidtelling, 'n instrument om pasiëntrisiko te evalueer, hervorm gesondheidsorg deur meer doelgerigte behandelings moontlik te maak, maar staar uitdagings in die gesig om regverdigheid oor diverse bevolkings heen te verseker. Hierdie tellings, bereken uit data soos elektroniese gesondheidsrekords, word toenemend gebruik om pasiëntuitkomste te voorspel en siektes te bestuur, maar hul afhanklikheid van spesifieke demografiese data kan hul universele toepaslikheid beperk. Soos kunsmatige intelligensie (KI) vorder, bied dit potensiële verbeterings in die akkuraatheid en spoed van puntetelling, maar wek ook kommer oor privaatheid en diskriminasie.

Gesondheid telling konteks

Die COVID-19-pandemie het getoon hoe belangrik dit is om pasiënte akkuraat te sift om korrekte diagnoses en tydige behandelings te verseker. Daar is bewys dat gesondheidtelling baie pasiënte se voorspellings korrek identifiseer. Aangesien kunsmatige intelligensie (KI) stelsels voortgaan om talle gebiede in gesondheidsorg te outomatiseer, kan hulle binnekort meer akkurate gesondheidpuntstelsels verskaf.

Gesondheidtellings, ook bekend as risikotellings, klassifiseer mense vir geteikende gesondheidsorgtoetsing en -behandeling. Hierdie assesserings bereken 'n individu se telling gebaseer op risikofaktordata; 'n hoër telling dui op groter gevaar. Gesondheidtellings word bereken deur sagteware wat gereeld gestoorde data (elektroniese gesondheidsrekords) ontleed en kan gebruik word om individue of bevolkings te evalueer. Die inligting kan primêre sorgfasiliteite help om siftingsuitnodigings te stuur aan diegene wat die risiko loop om 'n spesifieke toestand te ontwikkel. Sommige chroniese siektes het gesondheidtellings vasgestel wat dokters in staat stel om 'n behandelingsplan te skep gebaseer op hoe die siekte na verwagting sal vorder.

Een groot uitdaging in die ontwikkeling van gesondheidtellings is egter dat hulle geneig is om beperkte of eensydige metodologieë te hê. Byvoorbeeld, die Verenigde Koninkryk se Cambridge Diabetes Risiko-telling het ten doel om ongediagnoseerde tipe 2-diabetes mellitus (T2DM) op te spoor. Dit versamel data oor ouderdom, geslag, liggaamsmassa-indeks (BMI), steroïed- en antihipertensiewe medikasiegebruik, familiegeskiedenis en rookstatus.

Alhoewel hierdie telling geskik sou wees vir gebruik in primêre sorg, weerspieël dit egter nie die hoër voorkoms van T2DM in diegene van swart en etniese minderheidsgroepe (BME) nie. Net so is die Finse Diabetesrisikotelling (FINDRISC) in 2003 vasgestel. Die FINDRISC het sterk in die Europese bevolking geleun en was ongeskik vir gebruik in diverse gemeenskappe. Gesondheidtellings moet dus ontwikkel word deur gebruik te maak van diverse bevolkings om te verseker dat dit universeel toegepas kan word.

Ontwrigtende impak

Tussen 2020 en 2022 het puntestelsels gesondheidsorgfasiliteite gehelp om te voorspel watter COVID-19-pasiënte meganiese ventilasie benodig. Die telling het uit drie komponente bestaan: hartklop, die proporsie suurstofversadiging en 'n positiewe troponien I-vlak. Die eerste twee is geredelik beskikbaar vanaf vitale tekens, en die derde is dikwels verkry deur roetine laboratoriumtoetse, sodat hierdie assesseringsmetode by enige hospitaal gedoen kan word. Hierdie puntestelsel het gesondheidsorgwerkers grootliks bygestaan ​​met die bestuur van gevalle namate hospitale oorlaai geraak het.

In Oktober 2020 het die Massachusetts General Hospital kunsmatige intelligensie (AI) gebruik om 'n multi-faktor telling (COVID-19 Acuity Score (CoVA)) te skep om die prognose van COVID-19 pasiënte in dringende sorg of noodafdelings te voorspel. Die telling bepaal hoe waarskynlik die pasiënt komplikasies sal ontwikkel of hospitalisasie benodig. Die top-vyf faktore wat die uitslag bepaal het, was ouderdom, diastoliese bloeddruk, bloedsuurstofversadiging, COVID-19-toetsstatus en respiratoriese tempo.

In die algemeen het gesondheidsorgpersoneel 30 veranderlikes in die puntemodel ingesluit, insluitend mediese geskiedenis, borskas X-straalbevindings (wanneer beskikbaar) en hartfunksie. Volgens die navorsers is CoVA ontwikkel om elektroniese mediese rekordstelsels in staat te stel om outomatiese telling te gebruik. Die telling was nuttig tydens COVID-19-uitbrake wanneer vinnige kliniese assesserings 'n lewensreddende verskil maak.

Implikasies van gesondheidtelling

Wyer implikasies van gesondheidspunte kan die volgende insluit: 

• Gesondheidsorgverskaffers gebruik telling om voorspellings vir siektes soos diabetes en hartsiektes te voorspel.
• Gemeenskapsweerstand teen die gebruik daarvan. Pasiënte en gemeenskapslede mag glo dat gesondheidspunte gebruik word om diskriminasie in gesondheidsorg te verhoog. 
• Meer hospitale en gesondheidsorgnetwerke werk saam met KI-maatskappye om akkurate modelle vir telling te ontwikkel.
• KI-stelsels word gebruik om gesondheidtellings verder te ontwikkel wat kan help om behandelings te prioritiseer en diagnose-vertragings te verminder.
• Hospitale en navorsingsentrums wat wêreldwyd saamwerk om met standaarde oor gesondheidtellings vir toekomstige pandemies en epidemies vorendag te kom.
• Gesondheidsorgversekeringsmaatskappye wat premies aanpas op grond van gesondheidtellings, wat lei tot meer persoonlike pryse, maar ook potensiële kommer oor regverdigheid en privaatheid.
• Regerings herevalueer openbare gesondheidstrategieë om gesondheidtellings in te sluit, wat die bestuur van bevolkingsgesondheid verbeter.
• Openbare skeptisisme groei oor gesondheidtelling, wat lei tot nuwe regulasies oor hoe gesondheidsdata gebruik en gedeel word.

Vrae om te oorweeg

• Hoe kan hospitale verseker dat gesondheidtellings akkuraat en eties is?
• Wat is die ander uitdagings in die implementering van gesondheidtellings vir siektebepaling?