Ennustemalli diabeteksen jalan haavan kehittymisriskin arviointiin

Johdanto Diabeteksen (DM) jalkahaavat ovat yleinen ja vakava komplikaatio, joka voi johtaa infektioon, amputaatioon ja lisääntyneeseen kuolleisuuteen. Potilaiden, joilla on suuri riski, varhainen tunnistaminen on ratkaisevan tärkeää, jotta ehkäiseviä toimenpiteitä voidaan toteuttaa varhaisessa vaiheessa. Diabetesta sairastavien ihmisten määrä kasvaa maailmanlaajuisesti, 540 miljoonasta vuonna 2021 arvioituun 780 miljoonaan vuoteen 2045 mennessä. Jalkahaavat aiheuttavat merkittävää kärsimystä yksilölle ja aiheuttavat huomattavia kustannuksia terveydenhuoltojärjestelmälle.

Kansallisten suositusten suositellessa säännöllisiä, jäsenneltyjä jalkatutkimuksia ja riskiluokitusta jalkahaavan kehittymisriskin arvioimiseksi, nykyiset riskimallit eivät ota huomioon riskitekijöiden ja sosioekonomisten tekijöiden, kuten siviilisäädyn, koulutustason ja asuinpaikan, välisiä monimutkaisia vuorovaikutuksia.

Tietopohjaiset edistysaskeleet ja tekoäly (AI) tarjoavat uusia mahdollisuuksia riskin tunnistamisen tarkentamiseen, mutta niiden käyttö diabeteksen jalkahaavan riskin ennustamisessa on edelleen rajallista. Jalkojen seulontatarve on huomattava. Ruotsissa on noin 600 000 diabetesta sairastavaa potilasta, ja puolet heistä elää lisääntyneen riskin kanssa jalkojen hermovaurioiden vuoksi. Tämä tarkoittaa, että riskitason perusteella noin 300 000 potilasta Ruotsissa saattaa tarvita ehkäiseviä toimenpiteitä, mukaan lukien lääketieteellinen jalkahoito, räätälöidyt jalkineet ja pääsy erikoishoitoon niille, joilla on jalkahaavoja. Parannettuja ehkäiseviä ponnistuksia korostetaan henkilökeskeisessä ja integroidussa hoitopolussa korkean jalkahaavariskin omaaville diabeetikoille. Tarkkaa jalkahaavariskin tunnistamista ei kuitenkaan tällä hetkellä ole saatavilla.

Ennaltaehkäisy johtaa paitsi hyvään elämänlaatuun yksilölle, myös alentuneisiin terveydenhuoltokustannuksiin. Ragnarsson Tennvallin arvioiden mukaan parantumaton haava maksaa noin 100 000 kruunua vuodessa, kun taas amputaatio maksaa noin 300 000–500 000 kruunua. Ottaen huomioon, että jalkahaavojen esiintyvyys diabeetikoilla on 5 %, haavanhoidon vuosikustannukset ovat 3 miljardia kruunua. Lisäksi amputaatioiden kustannukset ovat noin 750 miljoonaa kruunua, laadurekisterin SwedAmpin tietojen mukaan.

Tutkimuksen tavoitteena on kehittää, testata ja validoida ennustemalleja (tilastollisia ja tekoälyyn perustuvia) tunnistaakseen DM-potilaat, joilla on riski kehittää jalkahaavoja. Mallit perustuvat Västra Götalandin alueen (VGR) perusterveydenhuollon retrospektiivisiin sähköisiin potilastietoihin sekä Tilastokeskuksen (SCB) demografisiin tekijöihin, kuten siviilisäätyyn, koulutustasoon, ammattiin ja asuinpaikkaan.

Menetelmät Tutkimuksessa on kaksi metodologista lähestymistapaa: tekoälyyn perustuva mallintaminen ja tilastollinen mallintaminen.

Tekoälyyn perustuva lähestymistapa Koneoppimismalleja kehitetään ennustamaan potilaita, joilla on riski kehittää diabeteksen jalkahaavoja. Malleja koulutetaan käyttämällä ristiinvalidointia suurella aineistolla, jossa muuttujia poistetaan iteratiivisesti. Konformaalista ennustamista käytetään ennustusten epävarmuuden kvantifioimiseen potilastasolla. Tuloksena saadut mallit analysoidaan tunnistaakseen vahvimmat ennustetekijät, ja niitä verrataan klassiseen tilastolliseen mallintamiseen ja kirjallisuuden löydöksiin.

Vaiheet tekoälymallinnuksessa:

Datan poiminta: Sähköisiä potilastietoja VGR:n perusterveydenhuollosta, täydennettynä SCB:n sosiodemografisilla tiedoilla.

Datan käsittely: Käytetään muun muassa diagnoosikoodeja (ICD-10), terveydenhuoltointerventioita (KVÅ-koodit), käyntityyppejä, käyntitiheyttä, EKG-parametreja ja vapaatekstidataa ennustetekijöiden rakentamiseen.

Mallin kehittäminen: Ennustemalleja kehitetään ja koulutetaan käyttämällä ristiinvalidointia. Epävarmuuden mittareita luodaan käyttämällä konformaalista ennustamista.

Validointi: Eristettyä kohorttia käytetään mallin suorituskyvyn testaamiseen (herkkyys, spesifisyys, positiivinen ennustearvo [PPV]).

Tulkinta: Mallit arvioidaan läpinäkyvyyden ja kliinisen tulkittavuuden osalta yhteistyössä potilas-edustajien, kliinikkojen ja tutkijoiden kanssa.

Tilastollisten ja tekoälyyn perustuvien mallien tuloksia verrataan niiden vahvuuksien ja heikkouksien suhteen.

Tilastollinen mallintaminen Kaksi populaatiota analysoidaan: diabeetikoita ilman jalkahaavoja ja diabeetikoita jalkahaavoilla. Riskitekijöiden ja jalkahaavojen välinen kovarianssi ja kausaalisuhteet tunnistetaan. Kehitetään malli, joka kuvaa kausaalisia reittejä, jotka johtavat haavan kehittymiseen, ja sen varmuutta ja epävarmuutta analysoidaan.