ボストンに本拠を置く大衆将軍ブリガムの研究者によって開発された自動化された虚弱評価ツールは、臨床医が緊急医療訪問、病院の再入院、または死亡のリスクを高めるために高齢者を特定するのに役立ちます。
aで詳述されているツール 勉強 Journal of the American Geriatrics Societyに掲載され、500,000人以上の患者からの記録を分析し、堅牢性、プリフール、虚弱、または非常に虚弱な4つのカテゴリに分類しました。
この研究では、虚弱な個人は、堅牢な患者と比較して、病院の再入院と死亡率の有意に高い割合であり、早期の虚弱な検出の重要性を強調していることがわかりました。
「虚弱は、転倒、入院、および潜在的に予防可能な医療システムコストのリスクが高いことに関連している」と、この研究の共同著者であり、マサチューセッツ総合病院の研究者であるバラティ・コチャー博士はHealthcareitnewsに語った。
ただし、既存の電子虚弱なインデックス（EFI）は、プライマリケアオフィスのデータに大きく依存しているため、専門家が患者の虚弱を評価することが困難です。
Kocharは、MGB-EFIは、プライマリケアデータが不完全であっても虚弱を測定できるため、MGB-EFIはユニークであると説明しました。
虚弱な評価を自動化する能力は、リスクの高い高齢者を管理する際に、臨床医がより多くの情報に基づいた決定を下すのに役立つ可能性があります。
「現代の臨床医は非常に忙しく、管理するための多くのデータポイントがあります」とコチャーは言いました。
「患者が緊急訪問や再入院のリスクが高い直感的な感覚を持っているかもしれませんが、自動的に計算されたインデックスは、すべての高齢者が独自の脆弱性の客観的な尺度を持っていることを保証します。」
MGB-EFIの重要な利点の1つは、米国最大のEHRシステムであるEPIC内での統合であり、さまざまな医療機関でスケーラブルであることです。
MGB-EFIの開発に使用されるコーディングは、非EPICシステムにも適応でき、幅広いヘルスケア設定での適用性が向上します。
「MGB-EFIは叙事詩ベースのEHRシステムに組み込むことができますが、他のヘルスケアシステム用に変更することもでき、虚弱な評価に汎用性の高いツールになります」とKochar氏は述べています。
彼女は、クロスシステムデータ統合が虚弱な評価を改善する上で重要な役割を果たすと付け加え、老化した集団の予測医療の将来の進歩に影響を与える可能性があると付け加えました。
複数のソースからのデータを組み込むことにより、医療提供者は患者の健康状態のより包括的な見解を得ることができ、より良いリスク層別化とよりパーソナライズされたケアにつながります。
「年齢に関連する有害事象のリスクが最も高い人々を特定できることは、これらのリスクを減らすための介入を設計する最初のステップです。」
ネイサン・エディは、ベルリンに拠点を置くヘルスケアとテクノロジーフリーランサーです。
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#マスジェネラルブリガムではAIを搭載した虚弱測定ツールが結果を示しています
2025-03-01 02:06:00