Die Rolle der psychischen Gesundheit bei der Vorhersage von Patientenergebnissen

Wenn wir über Gesundheit reden, spielen viele Faktoren eine Rolle. Es geht nicht nur um das, was in Krankenhäusern oder Arztpraxen passiert. Studien zeigen, dass nur ein kleiner Teil der Gesundheit eines Menschen, etwa 10-20%, auf medizinische Versorgung zurückzuführen ist. Der grössere Teil kommt von Dingen ausserhalb des Gesundheitswesens, wie sozialen, umweltbedingten und persönlichen Verhaltensweisen. Zum Beispiel sind wohlhabendere Kanadier tendenziell gesünder und leben länger als diejenigen mit weniger Geld. Dieser Unterschied ist noch deutlicher bei Adipositasraten, wo Frauen aus einkommensschwachen Haushalten höheren Risiken für Gesundheitsprobleme wie Diabetes und Herzkrankheiten ausgesetzt sind.

Interessanterweise gehen selbst kanadische Bürger mit geringem Einkommen, die weniger Alkohol trinken, trotzdem öfter wegen alkoholbedingter Probleme ins Krankenhaus. Das zeigt, wie wichtig es ist, auch andere Details wie Ernährung, soziale Kontakte und Stresslevel zu berücksichtigen, wenn es um Gesundheit geht.

#Elektronische Gesundheitsakten und ihre Einschränkungen

Mit dem Anstieg elektronischer Gesundheitsakten (EHRs) gibt es jetzt eine Menge klinischer Daten. Diese Daten können helfen, maschinelles Lernen zu nutzen, um Patientenergebnisse zu studieren. Allerdings ist ein Grossteil der Informationen über soziale Faktoren, die die Gesundheit beeinflussen, in Notizen versteckt, die nicht leicht zugänglich sind. Aus diesem Grund konzentrieren sich viele aktuelle Studien, die EHRs nutzen, hauptsächlich auf klinische Details. Dieser enge Fokus kann Ungleichheiten im Gesundheitswesen schaffen.

Jüngste Forschung hat die Probleme aufgezeigt, die mit der Unsicherheit bei der Vorhersage von Patientenergebnissen basierend auf EHRs einhergehen. Sie zeigt, dass es entscheidend ist, den breiteren Kontext jedes Patienten zu berücksichtigen – nicht nur ihre klinischen Daten.

#Bedeutung von sozialen und Verhaltensfaktoren

In der Gesundheitsgemeinschaft gibt es ein wachsendes Interesse, soziale und Verhaltensinformationen in EHRs aufzunehmen. Untersuchungen haben gezeigt, dass soziale Aspekte, wie Bildung und Sportgewohnheiten, mit der Entwicklung von Gesundheitsproblemen wie Bluthochdruck und Diabetes zusammenhängen.

Eine Studie verwendete Natural Language Processing (NLP), um soziale und Verhaltensdetails aus EHRs herauszuziehen. Sie fand heraus, dass strukturierte EHRs oft reichhaltigere Einblicke, die in klinischen Berichten verfügbar sind, übersehen. Das unterstreicht die Notwendigkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu kombinieren, um ein vollständigeres Bild der Patienten-Gesundheit zu erhalten.

Im Bereich Psychische Gesundheit zeigen Studien, dass Menschen mit Erkrankungen wie Depressionen oder Angstzuständen ein höheres Risiko für ernsthafte körperliche Gesundheitsprobleme wie Herzkrankheiten und Krebs haben. Das verdeutlicht die Notwendigkeit, Informationen zur psychischen Gesundheit bei der Betrachtung der Patientenergebnisse einzubeziehen.

#Datensammlung und -vorbereitung

In dieser Studie haben wir die Medical Information Mart for Intensive Care III (MIMIC III) Datenbank genutzt, die Daten von über 53.000 Krankenhausaufenthalten erwachsener Patienten enthält. Das umfasst eine breite Palette von Informationen, von Vitalzeichen bis hin zu Medikamenten.

Um unsere Analyse zu fokussieren, haben wir nur den letzten Aufenthalt von Patienten betrachtet, die mehrmals auf der Intensivstation waren. Um ein besseres Verständnis der psychischen Gesundheit jedes Patienten zu bekommen, haben wir alle klinischen Notizen während der Beschriftung kombiniert.

#Datenbeschriftung

Es wurde eine Auswahl von 1.058 Patientenakten getroffen, um psychische Gesundheitszustände zu kennzeichnen. Erfahrene Fachleute aus Psychologie und Pflege haben die Akten überprüft und binäre Labels vergeben, die das Vorhandensein oder Fehlen von psychischen Gesundheitsproblemen anzeigen. Um eine ausgewogene Darstellung zu gewährleisten, haben wir gleich viele Fälle von Tod und Nicht-Tod einbezogen.

Ausserdem haben wir das Modell von OpenAI als Annotationstool genutzt, um psychische Gesundheitsprobleme in unstrukturierten Notizen zu erkennen. Dieses Modell analysierte 900 Akten, und wir haben die Ergebnisse mit den Labels unserer Experten verglichen.

#Datenvorverarbeitung

Um mit fehlenden Daten umzugehen, haben wir Indikatoren genutzt, um die ursprüngliche Verteilung der Merkmale aufrechtzuerhalten. Wir haben auch numerische Merkmale standardisiert, um Einheitlichkeit zu gewährleisten. Unsere Analyse zeigte, dass einige Laborergebnisse, wie Chlorid und Natrium, stark korreliert waren, was uns dazu führte, bestimmte Merkmale auszuschliessen, um Überanpassung zu vermeiden.

#Modellentwicklung

Um genaue Ergebnisse zu erzielen, haben wir eine Vielzahl von maschinellen Lernmodellen getestet, wie logistische Regression, Support Vector Machines, Entscheidungsbäume und K-Nearest Neighbors. Wir haben analysiert, wie die Informationen zur psychischen Gesundheit die Leistung dieser Modelle beeinflussten. Wir haben Vorhersagen mit zwei Setups gemacht: eines nur mit klinischen Daten und das andere mit zusätzlichen Erkenntnissen zur psychischen Gesundheit.

Wir haben eine Kreuzvalidierung durchgeführt, um sicherzustellen, dass unsere Ergebnisse zuverlässig waren. Die Leistungsmetriken, die wir zur Bewertung jedes Modells verwendet haben, umfassten Präzision, Rückruf, F1-Werte und die Fläche unter der Kurve (AUC). Wir haben auch die durchschnittliche Präzision verwendet, um die Bedeutung der genauen Erkennung von Todesfällen zu betonen.

#Ergebnisse und Diskussion

Die Ergebnisse zeigten die Effektivität unserer prädiktiven Modelle zur Vorhersage der Mortalität. Modelle, die mit Informationen zur psychischen Gesundheit trainiert wurden, schnitten in den meisten Fällen besser ab als solche, die nur klinische Daten verwendeten. Das ExtraTrees-Modell erzielte die besten Ergebnisse und zeigte Verbesserungen in verschiedenen Metriken.

Unsere Analyse ergab, dass psychische Gesundheitsfaktoren erheblich zu diesen Vorhersagen beitrugen. Insbesondere das Vorhandensein oder Fehlen von Informationen zur psychischen Gesundheit war entscheidend für die Gestaltung der Ergebnisse.

#Einfluss der psychischen Gesundheit

Wir haben die SHAP-Analyse genutzt, um den Beitrag jedes Merkmals zu den Vorhersagen unseres besten Modells zu bestimmen. Die Ergebnisse zeigten, dass Informationen zur psychischen Gesundheit einer der Schlüsselfaktoren waren, die die Vorhersagen beeinflussten, und sie rangierten unter den Top 20 Merkmalen. Unsere Ergebnisse heben hervor, wie persönliche Details, wie psychische Gesundheit, eine wichtige Rolle bei der Vorhersage von Gesundheitsergebnissen spielen.

#OpenAI und Datenbeschriftung

Um die Leistung von OpenAI bei der Identifizierung von sozialen und Verhaltensfaktoren aus unstrukturiertem Text zu bewerten, haben wir die von der KI generierten Labels mit denen unserer Experten verglichen. Das KI-Modell zeigte eine Übereinstimmung von 77% mit den Experten, hatte jedoch Schwierigkeiten, positive Fälle von psychischer Gesundheit genau zu identifizieren. Das deutet darauf hin, dass KI ein hilfreiches Werkzeug sein kann, aber weitere Verfeinerungen benötigt, um eine bessere Genauigkeit bei der Erkennung komplexer Gesundheitszustände zu erzielen.

#Einschränkungen der Studie

Diese Studie hatte einige Einschränkungen, die die Ergebnisse beeinflussen könnten. Die kleine Stichprobengrösse könnte beeinflussen, wie gut diese Ergebnisse auf breitere Bevölkerungen anwendbar sind. Um dem entgegenzuwirken, haben wir eine qualitativ hochwertige Label-Extraktion und eine ausgewogene Darstellung in unserem Datensatz sichergestellt.

Ausserdem, während wir uns speziell auf sozial- und verhaltensbezogene Faktoren in Bezug auf die psychische Gesundheit konzentriert haben, sind diese Elemente miteinander verbunden und sollten gemeinsam betrachtet werden. Fachleute aus dem jeweiligen Bereich haben die Notizen jedes Patienten überprüft, um diese komplexen Wechselwirkungen zu berücksichtigen.

#Fazit

Das Ziel dieser Studie war es zu bestimmen, wie die Einbeziehung von Informationen zur psychischen Gesundheit aus unstrukturierten EHR-Notizen die Vorhersagen zur Mortalität mithilfe von maschinellem Lernen beeinflusst. Durch die Kombination von klinischen und sozialen Faktoren wollten wir Hochrisikopatienten genauer identifizieren.

Unsere Ergebnisse betonen die Bedeutung der Integration von Daten zur psychischen Gesundheit in prädiktive Modelle. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Genauigkeit, sondern spiegelt auch die realen Komplexitäten der Gesundheit von Patienten wider. Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit einer umfassenderen Analyse im Gesundheitswesen, die die gesamte Palette von Faktoren berücksichtigt, die die Ergebnisse beeinflussen.