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건강 점수: 점수가 환자 치료와 생존을 향상시킬 수 있습니까?

의료 서비스 제공자는 건강 점수를 사용하여 환자를 더 잘 분류하고 적절한 치료를 제공합니다.

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퀀텀런 예측
2022 년 10 월 7 일

인사이트 요약

환자 위험을 평가하는 도구인 건강 점수는 보다 표적화된 치료를 가능하게 하여 의료 서비스를 재편하고 있지만 다양한 인구 집단에 대한 공정성을 보장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 전자 건강 기록과 같은 데이터에서 계산된 이러한 점수는 환자 결과를 예측하고 질병을 관리하는 데 점점 더 많이 사용되고 있지만 특정 인구통계 데이터에 의존하기 때문에 보편적인 적용 가능성이 제한될 수 있습니다. 인공지능(AI)이 발전함에 따라 채점 정확도와 속도가 향상될 가능성이 있지만 개인 정보 보호 및 차별에 대한 우려도 제기됩니다.

상태 점수 컨텍스트

COVID-19 대유행은 정확한 진단과 시기 적절한 치료를 보장하기 위해 환자를 정확하게 선별하는 것의 중요성을 보여주었습니다. 건강 점수는 많은 환자의 예후를 정확하게 식별하는 것으로 입증되었습니다. 인공 지능(AI) 시스템이 의료의 수많은 영역을 계속해서 자동화함에 따라 곧 더 정확한 건강 점수 시스템을 제공할 수 있을 것입니다.

위험 점수라고도 하는 건강 점수는 표적 의료 검사 및 치료를 위해 사람들을 분류합니다. 이러한 평가는 위험 요소 데이터를 기반으로 개인의 점수를 계산합니다. 더 높은 점수는 더 큰 위험을 나타냅니다. 건강 점수는 일상적으로 저장된 데이터(전자 건강 기록)를 분석하는 소프트웨어에 의해 계산되며 개인 또는 인구를 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 이 정보는 XNUMX차 진료 시설에서 특정 상태가 발생할 위험이 있는 사람들에게 선별 검사 초대장을 보내는 데 도움이 될 수 있습니다. 일부 만성 질환은 의사가 질병이 어떻게 진행될 것으로 예상되는지에 따라 치료 계획을 세울 수 있도록 건강 점수를 설정했습니다.

그러나 건강 점수 개발의 주요 과제 중 하나는 방법론이 제한적이거나 일방적이라는 것입니다. 예를 들어, 영국의 캠브리지 당뇨병 위험 점수(Cambridge Diabetes Risk Score)는 진단되지 않은 제2형 당뇨병(T2DM)을 발견하는 것을 목표로 합니다. 연령, 성별, 체질량지수(BMI), 스테로이드 및 항고혈압제 사용, 가족력, 흡연 상태에 대한 데이터를 수집합니다.

그러나 이 점수는 일차 진료에 사용하기에 적합하지만 흑인 및 소수 민족(BME) 그룹의 T2DM 발병률이 더 높다는 것을 반영하지는 않습니다. 마찬가지로 2003년에 핀란드 당뇨병 위험 점수(FINDRISC)가 확립되었습니다. FINDRISC는 유럽 인구에 크게 의존했기 때문에 다양한 커뮤니티에서 사용하기에는 부적합했습니다. 따라서 건강 점수는 보편적으로 적용될 수 있도록 다양한 모집단을 사용하여 개발되어야 합니다.

파괴적 영향

2020년에서 2022년 사이에 점수 시스템은 의료 시설에서 기계 환기가 필요한 COVID-19 환자를 예측하는 데 도움이 되었습니다. 점수는 심박수, 산소 포화도 비율, 양성 트로포닌 I 수치의 세 가지 구성 요소로 구성되었습니다. 처음 두 가지는 활력징후에서 쉽게 구할 수 있고 세 번째는 일상적인 실험실 테스트를 통해 얻을 수 있으므로 이 평가 방법을 모든 병원에서 수행할 수 있습니다. 이 채점 시스템은 병원이 과중하게 증가함에 따라 의료 종사자가 사례를 관리하는 데 큰 도움이 되었습니다.

매사추세츠 종합병원은 2020년 19월 인공지능(AI)을 활용해 다요소 점수(COVID-19 Acuity Score, CoVA)를 만들어 긴급 진료나 응급실에서 코로나19 환자의 예후를 예측했다. 점수는 환자가 합병증을 일으키거나 입원이 필요할 가능성을 평가합니다. 결과를 결정하는 상위 XNUMX개 요소는 연령, 확장기 혈압, 혈중 산소포화도, 코로나XNUMX 검사 상태, 호흡수였다.

일반적으로 의료 전문가는 병력, 흉부 X선 소견(가능한 경우) 및 심장 기능을 포함하여 채점 모델에 30개의 변수를 포함했습니다. 연구진에 따르면 CoVA는 전자 의료 기록 시스템이 자동 채점을 사용할 수 있도록 개발되었습니다. 이 점수는 빠른 임상 평가가 생명을 구하는 데 도움이 되는 COVID-19 발병 중에 도움이 되었습니다.

건강 점수의 의미

건강 점수의 광범위한 의미는 다음과 같습니다.

의료 제공자는 점수를 사용하여 당뇨병 및 심장 질환과 같은 질병의 예후를 예측합니다.
사용에 대한 커뮤니티의 저항. 환자와 지역 사회 구성원은 건강 점수가 의료에서 차별을 강화하는 데 사용된다고 믿을 수 있습니다.
더 많은 병원 및 의료 네트워크가 AI 회사와 협력하여 정확한 채점 모델을 개발합니다.
AI 시스템은 치료의 우선 순위를 지정하고 진단 지연을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 건강 점수를 추가로 개발하는 데 사용됩니다.
병원과 연구 센터는 미래의 전염병 및 전염병에 대한 건강 점수 표준을 마련하기 위해 전 세계적으로 협력합니다.
의료 보험 회사는 건강 점수에 따라 보험료를 조정하여 보다 개인화된 가격 책정을 유도하지만 공정성과 개인 정보 보호에 대한 잠재적인 우려도 있습니다.
정부는 건강 점수를 통합하여 인구 건강 관리를 개선하기 위해 공중 보건 전략을 재평가합니다.
건강 점수에 대한 대중의 회의론이 커지고 있으며, 이는 건강 데이터의 사용 및 공유 방법에 대한 새로운 규정으로 이어집니다.