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UNM 研究人员获得资助,使用机器学习方法检测未确诊的 PTSD

新墨西哥大学健康科学研究员 Christophe Lambert 擅长使用计算机算法来检测隐藏在大量数字医疗保健数据中的行为模式。

Lambert 是内科医学系转化信息学部门的负责人,他领导的团队已获得国家心理健康研究所提供的为期四年 2.9 万美元的资助,用于开发和应用新方法来识别未确诊的创伤后应激病例障碍 (PTSD) 病历并比较这种情况的治疗结果。 

兰伯特说,许多人默默地患有创伤后应激障碍,只有当一个人积累了多种同时发生的身心健康状况,促使他们寻求治疗时,才会发现这一点。

 

克里斯托夫·兰伯特博士

创伤后应激障碍会导致睡眠问题、心血管疾病和抑郁症。 你可能会对那些让你想起那种创伤的触发因素过度兴奋,即使没有危险,你也可能处于战斗或逃跑模式

- 克里斯托夫·兰伯特,博士

“创伤后应激障碍会导致睡眠问题、心血管疾病和抑郁症,”他说。 “你可能会对让你想起那种创伤的触发因素过度兴奋,即使没有危险,你也可能处于战斗或逃跑模式。 压力荷尔蒙会释放到您的系统中,这会造成身体和情绪问题,包括过度兴奋,与关机和抑郁交替出现。 创伤后应激障碍通常伴随多种其他心理健康状况,使治疗具有挑战性,而且往往不成功。”

该研究将使用机器学习技术来分析超过 40 万退伍军人和超过 XNUMX 万有商业保险或受医疗保险覆盖的普通人群的病历。

Lambert 过去的研究表明,计算机分析可以识别揭示潜在行为(如自我伤害)的症状模式,这些行为可能不会被编码到电子健康记录 (EHR) 中,医疗保健提供者用来帮助指导他们的病人遭遇。 例如,一项研究发现,当提供者治疗受伤的男性时,他们不太可能将这些伤害编码为有自残证据。

该研究的目标之一是确定不同人口群体在 PTSD 和其他心理健康状况的诊断和记录方面的差异,以便为可以改善健康公平的干预措施提供信息。 将来,当注意到某种症状模式时,该软件可能会提示临床医生探索 PTSD 是否是一种合适的诊断,从而导致合适的治疗。

另一个目标是通过评估各种治疗方案的质量来改善患者的治疗效果。 兰伯特说,在美国只有两种药物被批准用于治疗创伤后应激障碍,而且它们通常与心理社会方法结合使用。

“对于一半或更多的人来说,这些干预措施让他们仍然患有创伤后应激障碍,”他说。 “他们正在尝试各种标签外疗法和联合疗法来帮助人们,但没有大量证据。 我们拨款的一部分是增加证据,并找出哪些治疗更安全、更有效,包括有和没有社会心理干预。”

兰伯特说,这种分析应该有助于提高临床精神病学决策的质量,并指导改善对患有创伤后应激障碍的人和/或自残风险高的人的护理,包括自杀未遂。

该补助金包括来自整个 UNM 校园和大学以外的合作者。

他们包括精神病学与行为科学系主任、医学博士 Mauricio Tohen、全球健康中心主任 DJ Perkins 博士、流行病学、生物统计学和预防医学部主任 Yiliang Zhu 博士、David van der Goes,博士,UNM 经济系副教授,Gerardo Villarreal,医学博士,UNM 教授和 Raymond G. Murphy VA 医学中心的精神病学家,以及范德比尔特大学的三个合作伙伴。

Lambert 赞扬了 UNM 健康科学执行副总裁兼 UNM 健康系统首席执行官 Douglas Ziedonis,医学博士,公共卫生学硕士,感谢他对 UNM 和 VA 健康系统之间研究伙伴关系的强大机构支持,这有助于使这项研究成为可能。

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