Novi model strojnog učenja obećava u predviđanju rizika od postporođajne depresije

Novi model strojnog učenja obećava u predviđanju rizika od postporođajne depresije

Postpartalna depresija (PPD) pogađa do 15 posto ljudi nakon poroda. Rano prepoznavanje pacijenata s PPD-om moglo bi poboljšati proaktivnu podršku mentalnom zdravlju. Istraživači Mass General Brighama razvili su model strojnog učenja koji može procijeniti pacijentov rizik od PPD-a koristeći lako dostupne kliničke i demografske čimbenike. Rezultati koji pokazuju obećavajuće prediktivne mogućnosti modela objavljeni su uAmerican Journal of Psychiatry.

“Postporođajna depresija jedan je od najvećih izazova s ​​kojima se neki roditelji mogu suočiti u postporođajnom razdoblju – vremenu kada se mnogi suočavaju s nedostatkom sna, novim stresovima i značajnim životnim promjenama”, rekao je Mark Clapp, MD, MPH, s Odjela za porodništvo i ginekologiju Opće bolnice Massachusetts. "Trajni osjećaji tuge, depresije ili tjeskobe mogu biti češći nego što mnogi ljudi shvaćaju. Naš tim, predvođen dr. Royem Perlisom, otišao je dalje od ovog rada kako bi bolje razumio koji bi pacijenti mogli biti izloženi većem riziku od PPD-a kako bi olakšali strategije i rješenja za sprječavanje PPD-a ili smanjenje njegove težine."

Obično se simptomi PPD-a procjenjuju tijekom posjeta nakon porođaja koji se dogode 6 do 8 tjedana nakon poroda. Kao rezultat toga, mnogi se roditelji mogu boriti nekoliko tjedana prije nego što prime podršku za mentalno zdravlje. Kako bi pružili raniju PPD njegu, istraživači su razvili model koji zahtijeva samo informacije u elektroničkom zdravstvenom kartonu (EHR) u trenutku isporuke, uključujući podatke o demografiji, medicinskim stanjima i povijesti posjeta. Ovaj model vaga i integrira te složene varijable kako bi točnije procijenio rizik PPD-a.

Kako bi razvili i potvrdili model, autori su koristili informacije od 29.168 trudnica koje su rođene između 2017. i 2022. u dva akademska medicinska centra i šest javnih bolnica u sustavu Mass General Brigham. U ovoj kohorti, 9 posto pacijenata zadovoljilo je kriterije studije za PPD šest mjeseci nakon izdavanja.

Istraživači su koristili podatke o zdravlju otprilike polovice pacijenata kako bi obučili model za prepoznavanje PPD-a. Zatim su testirali model tražeći od njega da predvidi PPD u drugoj polovici pacijenata. Istraživači su otkrili da je model bio učinkovit u isključivanju PPD-a u 90 posto slučajeva. Model je obećavao u predviđanju PPD-a: gotovo 30 posto onih za koje se očekuje da imaju visok rizik razvilo je PPD unutar šest mjeseci nakon poroda. Model je bio otprilike dva do tri puta bolji u predviđanju PPD-a od procjene rizika opće populacije.

U daljnjoj analizi, istraživači su pokazali da je model imao slične rezultate bez obzira na rasu, etničku pripadnost i dob pri porodu. Studija je uključivala samo one bez prethodne psihijatrijske dijagnoze kako bi se utvrdilo može li model predvidjeti PPD čak i kod pacijenata s niskim rizikom i kako bi se bolje razumjeli čimbenici rizika koji utječu na PPD izvan prethodnih psihijatrijskih dijagnoza. Konkretno, rezultati na Edinburškoj ljestvici postnatalne depresije dobiveni prenatalno Razdoblje je poboljšalo prediktivne mogućnosti modela i istaknulo da ovaj postojeći alat može biti koristan i prije i nakon isporuke.

Istraživači prospektivno testiraju točnost modela, što je bitan korak prema korištenju u stvarnom svijetu, i rade s pacijentima, kliničarima i dionicima kako bi odredili kako najbolje ugraditi informacije iz modela u kliničku praksu.

Ovo je uzbudljiv napredak u razvoju alata za predviđanje koji bi, u kombinaciji sa stručnošću kliničara, mogao pomoći u poboljšanju mentalnog zdravlja majki. S daljnjom validacijom i suradnjom s kliničarima i pacijenticama, nadamo se da ćemo postići raniju identifikaciju i u konačnici poboljšati ishode mentalnog zdravlja za pacijentice nakon poroda. “

Mark Clapp, MD, MPH, Odjel za porodništvo i ginekologiju, Opća bolnica Massachusetts

Izvori: