Jaunais projekts nodrošina NIH finansējumu, lai novērstu hroniskas veselības atšķirības

Jaunais projekts nodrošina NIH finansējumu, lai novērstu hroniskas veselības atšķirības

Hroniskas slimības, piemēram, diabēts, sirds slimības un vēzis, nesamērīgi ietekmē rasu un etniskās minoritātes. No 45 procentiem amerikāņu, kuri cieš no vienas vai vairākām hroniskām slimībām, nepietiekami apkalpotiem iedzīvotājiem ir trīs līdz sešas reizes lielāka iespēja saslimt ar hroniskām slimībām nekā baltajiem.

Floridas Atlantijas universitātes Šmita Medicīnas koledžas pētnieki sadarbībā ar Caridad Center, Inc. un Maiami Millera Universitātes Medicīnas skolu ir saņēmuši USD 500 000 dotāciju no Nacionālajiem veselības institūtiem (NIH) projektam, kura mērķis ir novērst hroniskas veselības atšķirības, izmantojot elektroniskos veselības ierakstus (EHR), mākslīgo intelektu, mašīnmācīšanos (IT of Things and the Interneto/ML).

Projekts “Precīzas, lokalizētas, uz sabiedrību vērstas, iedzīvotāju veselības sistēmas izstrāde FQHC, lai risinātu hronisku slimību atšķirības, izmantojot EHR datus” ir daļa no NIH-VORAUS “Mākslīgā intelekta/mašīnmācīšanās konsorcija veselības vienlīdzības un pētnieku daudzveidības veicināšanai” (AIM). Šis projekts ir iespējams, izmantojot NIH citu darījumu līgumu ar numuru 1OT2OD032581.

AIM-AHEAD programmas mērķis ir veidot abpusēji izdevīgas, koordinētas un uzticamas partnerattiecības, lai palielinātu to pētnieku un kopienu līdzdalību un pārstāvību, kuras pašlaik ir nepietiekami pārstāvētas AI/ML modeļu izstrādē, un lai uzlabotu šīs jaunās tehnoloģijas iespējas, sākot ar EHR izmantošanu un paplašinot līdz citiem atšķirīgiem datiem, lai novērstu veselības atšķirības.

Programma AIM-AHEAD sastāv no četriem kodoliem: partnerības, pētniecība, infrastruktūra un datu zinātnes izglītība, un šī sadarbība ietilpst infrastruktūras kodolā, ko vada Niks Tsinoremass, Ph.D., Maiami Universitātes pētniecības, datu un informātikas viceprovosts un Datu zinātnes un skaitļošanas institūta (IDSC) dibinātājs, galvenais ieguldītājs.

Liela problēma organizācijām, kuras vēlas izmantot savus institucionālos EVK datus pētniecībai, ir piemērotas pētniecības vides izveide, kurā var profilēt pacientu populāciju un identificēt pētījumu grupas. Šīs problēmas risināšana ir pirmais nepieciešamais solis, lai nodrošinātu uz sabiedrību vērstus, uz EHR balstītus pētniecības projektus, kuru mērķis ir piemērot AI/ML vai citas metodoloģijas šīm datu kopām.

FAU Šmita Medicīnas koledža un ar to saistītās veselības klīnikas kopā ar Karidadas veselības centru — Floridas lielāko bezmaksas veselības klīniku, kas dibināta 1989. gadā — un Maiami universitāti izstrādā šo izmēģinājuma programmu kā nacionālu modeli AI/ML ieviešanai kopienas veselības centros un federāli kvalificētos veselības centros, lai uzlabotu AI/ML piegādi un pētniecības pasākumus.

Ir maz darīts, lai aktīvi integrētu datus no elektroniskajiem veselības ierakstiem no federāli kvalificētiem veselības centriem un kopienas centriem, kas nodrošina tiešu aprūpi nepietiekami pārstāvētām un nelabvēlīgā situācijā esošām grupām, kuras noslogo veselības atšķirības. Diemžēl, lai gan šie centri kalpo kā primārais medicīniskās aprūpes avots kopienām, kuras skārušas veselības atšķirības, tiem trūkst pietiekamu datu, mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās iespēju, kas nepieciešamas, lai savāktu, apkopotu un analizētu ievērojamu daudzumu pacientu datu.

Dženeta Robiša, Ph.D., galvenā pētniece, Biomedicīnas zinātņu katedras priekšsēdētāja, pētniecības asociētā dekāne un FAU Šmita Medicīnas koledžas biomedicīnas zinātņu profesore

Projektu vada Robishaw; Laura Kallus, Caridad Center, Inc izpilddirektore; un Azizi Seixas, Ph.D., Millera Medicīnas skolas Psihiatrijas un uzvedības zinātņu katedras asociētais profesors un IDSC Iedzīvotāju veselības informātikas programmas direktors.

Izmantojot šo dotāciju, pētnieki risinās šīs veselības atšķirības problēmas, ieviešot Maiami universitātes izstrādāto pētniecības rīku ar finansējumu no NIH Klīniskās un translācijas zinātnes balvu programmas. Universitātes pētniecības informātikas datu vide, kas pazīstama arī kā URIDE, ir tīmekļa platforma, kas apkopo un vizualizē anonimizētus datus no vairākām organizācijas klīniskās veselības aprūpes sistēmām. URIDE ļauj klīniskajiem pētniekiem un viņu komandām viegli izpētīt demogrāfiskos datus, diagnozes, procedūras, dzīvības pazīmes, medikamentus, laboratorijas, piezīmes, alerģiju, blakusslimības un citu informāciju.

URIDE iepriekš saņēma finansējumu no NIH klīniskās un translācijas zinātnes balvas programmas. Šī jaunā izmēģinājuma programma palielinās URIDE izmantošanu, daudz plašāk paplašinot šīs kiberinfrastruktūras platformas izmantošanu.

"Mēs esam priecīgi sadarboties ar FAU un Caridad, lai paplašinātu URIDE platformu un izveidotu reprezentatīvāku kopienu ar šo progresīvo veselības informātikas rīku," sacīja Tsinoremas.

Projekta komanda izveidos pētniecības vidi, lai palīdzētu identificēt pētniecības grupas. Izmantojot URIDE un AI/ML un IoT integrāciju, viņi varēs veikt attālinātu veselības uzraudzību. Pacienti ar kardiometaboliskiem veselības traucējumiem, piemēram, hipertensiju un diabētu, tiek uzraudzīti attālināti, ļaujot Caridad Center savā EHR ieviest pielāgotu AI/ML vaicājumu un analītikas platformu un veikt personalizētus vaicājumus savos pētniecības jautājumos, lai risinātu pacientu populācijas hroniskas slimības.

"Kā kopienas medicīnas skola un sabiedrībai mēs ar prieku sadarbojamies ar Karidadas centru un Maiami Universitāti, lai apvienotu ekspertus un resursus, lai veicinātu Nacionālo veselības institūtu programmas AIM-AHEAD mērķus." teica Džūlija Pilitsis, M.D., Ph.D., dekāne un viceprezidente medicīnas jautājumos, Schmidt College of Medicine. "AI un mašīnmācīšanās ir spēcīgi rīki, kas palīdzēs mums optimizēt veselības aprūpes sniegšanu un veicināt inovācijas veselības aprūpē."

Avots:

Floridas Atlantijas universitāte

.