
隠れたパターン
UNM の研究者は、未診断の PTSD を検出するために機械学習法を使用するための助成金を受け取ります
ニューメキシコ大学健康科学研究者 Christophe Lambert は、コンピュータ アルゴリズムを使用して、膨大な量のデジタル ヘルスケア データに隠されている行動パターンを検出することに長けています。
内科部門のトランスレーショナル インフォマティクスの部長であるランバート氏は、心的外傷後ストレスの未診断の症例を特定するための新しい方法を開発および適用するために、国立精神衛生研究所から 2.9 年間で XNUMX 万ドルの助成金を授与されたチームを率いています。障害(PTSD)を医療記録に記録し、この状態の治療結果を比較します。
多くの人が PTSD とともに静かに暮らしており、ケアを受けるように駆り立てる身体的および精神的健康状態が複数同時に発生するまでに発見されると、ランバート氏は述べています。

PTSD は、睡眠障害、心血管疾患、うつ病を引き起こす可能性があります。 そのトラウマを思い出させる引き金に過覚醒することができ、危険がなくても戦うか逃げるかモードになることができます
「PTSDは、睡眠障害、心血管疾患、うつ病を引き起こす可能性があります. 「そのトラウマを思い出させる引き金となる過覚醒を起こすことができ、危険がなくても戦うか逃げるかモードになる可能性があります。 ストレス ホルモンが体内に放出され、過度の覚醒、シャットダウンとうつ病の交互作用など、身体的および感情的な問題を引き起こす可能性があります。 PTSD は他の複数の精神的健康状態を伴うことが多く、治療が難しく、しばしば失敗します。」
この研究では、機械学習技術を使用して、40 万人を超える退役軍人と、商業保険またはメディケアの対象となっている一般人口の XNUMX 万人を超える患者の記録を分析します。
Lambert 氏の過去の研究では、コンピューター分析によって、医療提供者が患者との出会いを導くために使用する電子カルテ (EHR) にコード化されていない自傷行為などの潜在的な行動を明らかにする症状のパターンを特定できることが示されています。 たとえば、ある研究では、けがをした男性を医療提供者が治療した場合、そのけがを自傷行為の証拠としてコード化する可能性が低いことがわかりました。
この研究の目標の XNUMX つは、さまざまな人口統計学的グループにおける PTSD やその他の精神的健康状態の診断と記録における格差を特定し、健康の公平性を改善できる介入を知らせることです。 将来、特定のパターンの症状が認められると、ソフトウェアは臨床医に PTSD が適切な診断であるかどうかを調査するよう促し、適切な治療につながる可能性があります。
もう XNUMX つの目標は、さまざまな治療計画の質を評価することにより、患者の転帰を改善することです。 ランバート氏によると、米国で PTSD 治療薬として承認されているのは XNUMX 種類の薬のみであり、心理社会的方法と組み合わせて使用されることが多い.
「半分以上の人にとって、これらの介入はPTSDのままです」と彼は言いました. 「彼らは人々を助けるためにあらゆる種類の適応外療法や併用療法を試みていますが、十分な証拠はありません. 私たちの助成金の一部は、その一連の証拠に追加し、心理社会的介入の有無を含め、どの治療法がより安全で効果的かを整理することです.」
この分析は、臨床的な精神医学的意思決定の質を改善し、PTSDに苦しんでいる人や自殺未遂を含む自傷行為のリスクが高い人のケアを改善するのに役立つはずです.
助成金には、UNM キャンパス全体および大学外からの協力者が含まれます。
彼らには、マウリシオ・トーエン医学博士、精神医学および行動科学部門の議長、DJパーキンス博士、グローバルヘルスセンターのディレクター、イリアン・チュー博士、疫学、生物統計学および予防医学部門の責任者、デビッド・ヴァン・デルが含まれます。 Goes 博士、UNM 経済学部の准教授、Gerardo Villarreal 医学博士、UNM 教授でレイモンド G. マーフィー VA 医療センターの精神科医、およびヴァンダービルト大学の XNUMX 人のパートナー。
ランバート氏は、UNM ヘルス サイエンスのエグゼクティブ バイス プレジデントであり、UNM ヘルス システムの CEO である Douglas Zedonis, MD, MPH の功績を称え、UNM と VA ヘルス システム間の研究パートナーシップを組織的に強力にサポートし、この研究を可能にしました。