Algorytm uczenia maszynowego do przewidywania sytuacji klinicznych w zakresie podstawowej opieki zdrowotnej dla słabych starszych osób dorosłych.

Jest to retrospektywne, wieloośrodkowe badanie obserwacyjne. Badanie to przeprowadzono na dwóch odrębnych kohortach.

Analizie poddano dane za okres styczeń 2020 - luty 2023 z 50 placówek opieki domowej korzystających na co dzień z urządzenia medycznego PRESAEGE CARE. 740 853 dane z 27 439 wizyt pomocy domowych u 1 478 pacjentów. Średni wiek pacjentów wynosił 84,89 lat (SD = 8,9 lat), poziom uzależnienia był umiarkowany, a próba obejmowała 1038 kobiet (70%).

PRESAGE CARE jest wyrobem medycznym posiadającym znak CE, umożliwiającym przewidywanie nagłych hospitalizacji. Ten system e-zdrowia opiera się na kwestionariuszu skupiającym się na autonomii funkcjonalnej i klinicznej (tj. czynnościach życia codziennego), możliwych objawach medycznych (np. zmęczeniu, upadkach i bólu), zmianach w zachowaniu (np. rozpoznawaniu i agresywności), i komunikacji z HA lub ich otoczeniem.

Na podstawie tych danych algorytm sztucznej inteligencji ocenia i przewiduje inne zagrożenia.

Celem tego badania jest ocena czułości i swoistości przewidywań systemu PRESAGE CARE dla czterech sytuacji klinicznych o dużym wpływie na nieplanowane hospitalizacje osób starszych mieszkających w domu: upadki, ryzyko depresji (jest smutniejsze), ryzyko, jeśli (mniej jedzą) i ryzyko niewydolności serca (obrzęk nóg).

Zasadniczym celem była czułość i swoistość przewidywania czterech zdarzeń: upadków, „jest smutniejszy”, „mniej jem” i „opuchnięta noga” dla zdarzeń nietautoologicznych (kiedy zdarzenia nie pojawiają się w oknie obserwacyjnym).

Celem drugorzędnym była czułość i swoistość przewidywania czterech zdarzeń: upadków, „jest smutniejszy”, „mniej jem” i „opuchnięta noga” w przypadku zdarzeń tautologicznych (kiedy zdarzenia pojawiają się w oknie obserwacyjnym).