使用预测风险建模来识别在土著和托雷斯海峡岛民卫生服务中隐藏健康需求的患者
Gayani Tennakoon1, Rhema Vaithianathan2, Samantha L Pope3
1PhD, Postdoctoral Research Fellow, Institute for Social Science Research, University of Queensland, Brisbane, Qld; Research Consultant, Centre for Social Data Analytics, Auckland University of Technology, Auckland, New@Zealand.
机器学习工具可以帮助识别需要初级保健的澳大利亚土著人. 模型准确地预测了错过的健康检查,但难以识别不良健康状况,需要进一步改进.
科学领域:
- 数字健康数字健康
- 土著健康土著健康
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 初级保健参与对健康公平至关重要.
- 识别有未满足需求的患者,特别是那些面临进入障碍的患者,是公共卫生的优先事项.
- 原住民和托雷斯海峡岛民社区经历了显著的健康差异.
研究的目的:
- 探索机器学习工具在土著和托雷斯海峡岛民社区控制的卫生服务中识别高需求患者的实用性.
- 开发和评估预测风险模型 (PRM) 以检测初级保健不参与和高卫生需求.
主要方法:
- 使用了无标识的电子健康记录 (EHR) 数据.
- 开发了两种PRM:一种用于预测错过的健康检查 (非参与的代理),另一种用于识别低自我评估幸福感 (高需求的代理).
- 使用标准指标评估PRM性能.
主要成果:
- PRM在预测不太可能接受健康检查的患者方面表现强.
- 这些模型在准确检测自我评价健康状况不佳的患者方面显示出低可靠性.
- 临床医生对初步结果的反是积极的.
结论:
- 机器学习有望用于识别有脱离初级保健的风险的患者.
- 需要进一步完善健康预测模型,包括临床医生的反,以提高准确性和可部署性.
- 这种方法可以加强为服务不足的人群提供有针对性的服务.
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