Автоматические оповещения на основе машинного обучения увеличивают число направлений на хирургическое лечение эпилепсии: рандомизированное контролируемое исследование

Цель: Определить, увеличивают ли автоматические электронные оповещения число направлений пациентов на хирургическое лечение эпилепсии.

Методы: Проведено проспективное рандомизированное контролируемое исследование системы поддержки принятия клинических решений на основе обработки естественного языка, встроенной в электронную медицинскую карту, в 14 амбулаторных клиниках детской неврологии. Система обследовала детей с эпилепсией, ранее посетивших невролога не менее двух раз, до запланированного визита. Пациентов, классифицированных как потенциальных кандидатов на хирургическое лечение, рандомизировали в соотношении 2:1: лечащий врач получал оповещение либо пациенту оказывалась стандартная помощь без оповещения. Первичной конечной точкой было направление на нейрохирургическую оценку. Вероятность направления оценивали с помощью регрессионной модели пропорциональных рисков Кокса.

Результаты: С апреля 2017 года по апрель 2019 года система обследовала 4858 детей; 284 (5,8%) были определены как потенциальные кандидаты на хирургическое лечение. Оповещение получили врачи 204 пациентов, а 96 пациентов получали стандартную помощь. Медиана длительности наблюдения составила 24 месяца (диапазон 12–36 месяцев). По сравнению с контрольной группой пациенты, врачи которых получили оповещение, чаще направлялись на предоперационное обследование (9,8% против 3,1%; скорректированное отношение рисков [HR] = 3,21; 95% доверительный интервал [ДИ] 0,95–10,8; одностороннее p = 0,03). Девяти пациентам (4,4%) из группы оповещения выполнили хирургическое лечение эпилепсии, тогда как в контрольной группе таких пациентов не было (0%; одностороннее p = 0,03).

Значимость: Автоматические оповещения на основе машинного обучения могут повысить частоту направлений пациентов на обследование для хирургического лечения эпилепсии.