Team erkennt Alzheimer früh mit elektronischen Patientenakten

Ein team von Wissenschaftlern vom Massachusetts General Hospital (MGH) entwickelt eine software-basierte Methode zum Scannen von elektronischen Patientenakten (EPA) zur Abschätzung der Gefahr, die für einen gesunden Menschen eine Demenz-Diagnose in der Zukunft. Ihren Algorithmus nutzt maschinelles lernen, um Sie zunächst erstellen Sie eine Liste der wichtigsten klinischen Bedingungen im Zusammenhang mit kognitiven Symptome identifiziert, die durch klinische Experten. Nächste, Sie verwendet die national language processing (NLP) zu durchkämmen EHRs auf der Suche für diese Begriffe. Schließlich, Sie verwendet die Ergebnisse zur Schätzung Patienten “ Risiko der Entwicklung von Demenz.

„Die aufregendste Sache ist, dass wir in der Lage sind, vorherzusagen, das Risiko von neuen Demenz-Diagnose bis zu acht Jahre im Voraus ,“ so Thomas M. McCoy, Jr, MD, der erste Autor des Papiers. Zum team gehörten die Mitglieder der MGH Center for Quantitative Health, der Harvard T. H. Chan School of Public Health, und Harvard Brain Tissue Resource Center. Ihre Arbeit wurde veröffentlicht in dieser Woche in der Alzheimer-& Demenz. Die Studie umfasste Daten auf 267,855 Patienten zu einer der beiden Krankenhaus-Systeme. Es wurde festgestellt, dass 2,4% der Patienten entwickelten eine Demenz in den 8 Jahren follow-up.

Eine frühzeitige Diagnose von Demenz kann einer der wichtigsten Schritte zur Verbesserung der Pflege und die Suche nach wirklich wirksamen Behandlungen für Sie. Alzheimer wirkt sich auf mehr als 5,5 Millionen Amerikaner derzeit, und wie die Bevölkerung altert, die Zahl wird voraussichtlich Ballon. Aktuelle früh-Erkennungs-tools erfordern zusätzliche, potentiell teure, Daten-Sammlung. Das tool, entwickelt in den MGH basieren vollständig auf software, um eine bessere Nutzung von Daten, die bereits generiert während der routinemäßigen klinischen Versorgung. Diese software-basierten Ansatz zur frühzeitigen Risiko-Erkennung hat das potential, die Forschung beschleunigen Bemühungen bei der Verlangsamung der progression, oder des reverse Frühstadium der Erkrankung.

McCoy stellt fest, dass „Diese Methode wurde ursprünglich entwickelt, als eine Allgemeine kognitive symptom des“ assessment-tool. Aber waren wir in der Lage es zu beantworten, insbesondere die Fragen zur Demenz.“ In anderen Worten, eine Allgemeine kognitive symptom-Detektor erwiesen sich als nützlich für die Aufgabe der Demenz-Risiko-stratifizierung. Er erklärte, „Diese Studie trägt zu einem wachsenden Körper der Arbeit, die auf die Nützlichkeit der Berechnung der Breite symptom-Belastung erreicht souverän über neuropsychiatrische Störungen.“

Frühere Untersuchungen von McCoy und seine Kollegen verwendeten diese Arten von tools, um vorherzusagen, das Risiko von Selbstmord und Unfalltod sowie die Wahrscheinlichkeit von Eintritt und Dauer des Aufenthaltes bei Kindern mit psychiatrischen Symptomen in der Notaufnahme. Diese neueste Studie zeigt, dass richtig abgestimmt, das Werkzeug angewendet werden können, um spezifischere Fragen zu anderen Gehirn-Erkrankungen.

„Wir müssen erkennen, Demenz so früh wie möglich die beste Möglichkeit, Sie zu beugen und die Kurve,“ sagt Roy Perlis, MD, senior-Autor der Studie und Direktor des MGH Center for Quantitative Health. „Mit diesem Ansatz sind wir mit den klinischen Daten, die bereits in der Patientenakte, nicht erforderlich ist, ist aber alles andere als eine Bereitschaft zur Nutzung der Daten.“

Die Forscher sind hoffnungsvoll dieses tool kann verwendet werden, um die Forschung beschleunigen.