Технико-экономическое обоснование для улучшения скрининга колоректального рака среди расово различных почтовых индексов в округе с постоянной бедностью с использованием алгоритмов прогнозирования навигации и машинного обучения (PCSNaP)

В частности, цели данного исследования заключаются в следующем: 1) Адаптировать ранее валидированный алгоритм машинного обучения на основе электронных медицинских записей (EHR) для прогнозирования выявления колоректального рака (CRC), переобучив модель с использованием данных пациентов, наблюдавшихся в клиниках первичной медицинской помощи, обслуживающих почтовые индексы с высокой долей расовых и этнических меньшинств, проживающих в округе Филадельфия, который является округом с устойчивым уровнем бедности; и 2) Внедрить и оценить осуществимость и эффективность программы навигации по CRC на основе алгоритма для увеличения скрининга колоректального рака среди пациентов в округе Филадельфия, которые имеют высокий риск CRC и не прошли колоноскопию.

Вместе эти новаторские проекты направлены на то, чтобы впервые объединить использование алгоритмов машинного обучения и навигацию пациентов для увеличения скрининга рака на основе рекомендаций, чтобы снизить бремя CRC среди лиц с высоким риском, проживающих в округе с устойчивым уровнем бедности, посредством целенаправленной, культурно-чувствительной навигации, которая устраняет социальные факторы, препятствующие скринингу CRC.