nowe idee
E -zdrowie na ś wiecie
STAT
The Verge
Clinicians open their notes to patients in a grand experiment in medical care
A hospital algorithm designed to predict a deadly condition misses most cases
Klinicyści udostępniają notatki pacjentom w ramach wielkiego eksperymentu w opiece medycznej
Algorytm szpitalny zaprojektowany do przewidywania terminalnych stanów pacjentów myli się w większości przypadków
W przeciwieństwie do dokumentacji medycznej, do której pacjenci coraz częściej zyskują dostęp, notatki lekarzy pozostają niedostępne. Te luźne wpisy i uwagi w kartotece, które pozwalają śledzić pracę i komunikować się z innymi specjalistami, często są pełne żargonu i nieformalnych spostrzeżeń. Od kwietnia tego roku, zgodnie z postanowieniami amerykańskiej ustawy 21st Century Cures Act, dostawcy usług medycznych są zobowiązani do zapewnienia wszystkim swoim pacjentom elektronicznego dostępu do większości notatek medycznych. Wcześniej pacjenci mieli prawo wnioskować o udostępnienie swojej dokumentacji medycznej, z kolei wyniki badań i niektóre inne dokumenty były dostępne za pośrednictwem portali elektronicznych. Ale fakt, że każdy pacjent może teraz zalogować się w Internecie i zobaczyć notatki klinicystów stanowi ogromną zmianę – i to zarówno dla pacjentów, jak i klinicystów. Niektórzy lekarze mają nadzieję, że dzięki transparentności zapisów świadczeniodawcy zaczną ostrożniej dobierać słowa. Pozytywnym efektem może być też bardziej kompletna i zrozumiała dokumentacja medyczna. To na pewno skłoni ich do unikania nieformalnych czy niestosownych zwrotów, prowadząc do poprawy standardów opieki. Naukowcy od lat badają wpływ „otwartych notatek”. Nie potwierdziły one obaw o wzrost obciążenia pracą. Pacjenci bardzo cenią sobie wgląd do tego, co zanotował lekarz, podkreślając, że czują się współodpowiedzialni za opiekę. Żaden ze 105 badanych lekarzy nie zdecydował się na zaprzestanie dzielenia się swoimi notatkami po zakończeniu badania. Nie jest jednak jasne, czy wszyscy starają się, aby ich notatki były bardziej czytelne. Badanie analizujące zwroty w notatkach onkologicznych sugeruje, że około połowa lekarzy uprościła swój sposób pisania po wprowadzeniu otwartych notatek, podczas gdy w przypadku drugiej połowy stały się on bardziej skomplikowane. Sposób na zmianę przyzwyczajeń jest prosty – lekarzom zaleca się, aby wyobrazili sobie, jak opisaliby problem medyczny koledze, gdyby pacjent był w pokoju.
42
OSOZ Polska 6/2021
Największa amerykańska firma IT w ochronie zdrowia, Epic Systems, jeszcze do niedawna twierdziła, że jej systemy AI są w stanie precyzyjnie rozpoznać oznaki sepsy – powikłania infekcji, które może prowadzić do niewydolności organów i śmierci. Sepsa pozostaje główną przyczyną zgonów w szpitalach. Jednak opracowany algorytm nie działa tak dobrze, jak wykazano w badaniu opublikowanym w JAMA Internal Medicine. Epic twierdzi, że jego system alarmowy potrafi prawidłowo rozróżnić pacjentów, którzy mają i nie mają sepsy z 76-proc. dokładnością. Jednak nowe badanie wykazało, że system ten miał rację tylko w 63 procentach przypadków. Sepsę bardzo trudno rozpoznać na wczesnym etapie, a czas odgrywa tutaj ogromne znaczenie – szybkie rozpoczęcie leczenia może zwiększyć szanse pacjentów na przeżycie. System Epic, oraz podobne zautomatyzowane systemy ostrzegawcze, skanują wyniki badań pacjentów w poszukiwaniu wskazówek sugerujących rozwój choroby. W badaniu przeanalizowano dane z prawie 40 000 hospitalizacji w Michigan Medicine w 2018 i 2019 roku. Pacjenci rozwinęli sepsę w 2552 przypadkach hospitalizacji. Narzędzie Epic przeoczyło 1709 z nich – około dwie trzecie z nich zostało jednak zidentyfikowanych manualnie. Narzędzie poprawie zaklasyfikowało jedynie 7 procent przypadków sepsy, które zostały niezauważone przez lekarza. Analiza wykazała również wysoki odsetek fałszywych alarmów – kiedy u pacjenta włączał się alarm, szansa na to, że rzeczywiście rozwinie się u niego sepsa, wynosiła 12%. Część problemu leży w sposobie, w jaki opracowano algorytm. Analizuje on informacje o rachunkach za leczenie sepsy, aby określić, którzy pacjenci już ją mieli. Oznacza to, że wyłapuje on przypadki, w których lekarz już zidentfikował problem. Jest to niejako próba przewidzenia tego, co lekarze już wiedzą. Narzędzia, które wykorzystują dane pacjentów, aby przewidzieć, co może się stać z ich zdrowiem, są powszechne i mogą być przydatne dla lekarzy. Ale są one tylko tak dobre, jak dane, na podstawie których zostały opracowane.
