Zaawansowana analityka w walce z sepsą
Szpitale i placówki medyczne w coraz szerszym zakresie testują i wdrażają nowoczesne rozwiązania technologiczne. Mapowanie i edycja genów, druk 3D implantów czy wykorzystanie robotów podczas operacji to tylko niektóre przykłady. Dynamicznie zwiększa się również zakres stosowania narzędzi do zaawansowanej analizy danych i algorytmów sztucznej inteligencji.
Zaawansowana analityka istotnie zmienia obszar badań naukowych, pomaga w opracowaniu metod diagnostycznych i skutecznych terapii, wspiera i standaryzuje procesy badawczo-rozwojowe nowych leków. Daje także możliwość dopasowania metod leczenia do danej osoby, biorąc pod uwagę jej indywidualne cechy, historię przebytych chorób oraz uwarunkowania genetyczne. Bardzo istotnym obszarem zastosowania jest również profilaktyka poważnych chorób i zakażeń, takich jak sepsa.
Według Światowej Organizacji Zdrowia (WHO), średnio co 3-4 sekundy na świecie umiera człowiek z powodu sepsy. W Polsce, choć te statystyki są odpowiednio mniejsze (średnio 50 tys. zachorowań rocznie), wciąż stanowi ona problem dla rodzimej służby zdrowia, z uwagi na wysoki współczynnik śmiertelności i brak skutecznych metod pozwalających na jej szybkie wykrycie. Istotnym problemem jest fakt, że pacjent zagrożony sepsą może z pozoru wyglądać na zdrowego, a diagnostyka pod tym kątem jest wciąż niewystarczająca. Ponadto nie istnieją proste testy umożliwiające jej wykrycie. Choć sepsa najczęściej kojarzona jest z chorobami poszpitalnymi, w Polsce tylko 5 proc. zakażeń jest wynikiem bezpośredniego pobytu w placówce medycznej. Pozostałe przypadki tym bardziej wymagają szybkiej diagnostyki i kompleksowego podejścia do leczenia, analizy wcześniejszej historii medycznej oraz odpowiedniego doboru terapii. Z pomocą przychodzi zaawansowana analityka umożliwiająca określenie, u którego z pacjentów występuje największe ryzyko zakażenia sepsą. Jak podaje NIK (Naczelna Izba Lekarska), efektywne systemy kontroli zakażeń mogą zmniejszyć ryzyko ich wystąpienia od 55 do nawet 70 proc.
W przypadku walki z sepsą największym wyzwaniem jest czas. Gdy choroba pozostaje niewykryta lub jest źle zdiagnozowana, objawy przybierają na sile i mogą doprowadzić do śmierci pacjenta. Jak twierdzi dyrektor Sepsis Aliance, Thomas Heymann śmiertelność wzrasta o 8 proc. z każdą godziną, gdy chory nie jest poddany leczeniu. W przypadku, gdyby posocznica została wykryta od razu, można by uratować nawet o 80 proc. osób więcej. W celu przyśpieszenia czasu reakcji i zwiększenia dokładności diagnozowania potencjalnych chorych powstał Sepsis Bio-Surveillance Program, wdrożony m.in. przez Dignity Health, organizację pożytku publicznego zarządzającą siecią szpitali w Stanach Zjednoczonych. Wykorzystuje on big data oraz narzędzia analityczne SAS, w tym przetwarzanie języka naturalnego, do szybszego wykrywania zakażeń posocznicą. Pilotażowy program wprowadzony przez Dignity Health pomógł zmniejszyć śmiertelność z powodu sepsy w 16 placówkach. Obecnie został on rozszerzony na 30 szpitali.
Dzięki analizie danych, aplikacja jest w stanie wysłać powiadomienia do pielęgniarek i odpowiednich służb medycznych, aby interweniowały w przypadku pacjentów z objawami sugerującymi wystąpienie sepsy. Statystyczny algorytm wczesnego wykrywania pozwala skrócić czas reakcji, co niejednokrotnie pozwala uratować ludzkie życie. Ze względu na potrzebę monitorowania i potwierdzania objawów w czasie zbliżonym do rzeczywistego, analizie poddawane są dane pochodzące z wielu źródeł, w tym: elektronicznej dokumentacji medycznej, informacji związanych z przyjęciem pacjentów do placówki medycznej, transferami i wypisami.
W przyszłości narzędzia analityczne SAS mają być wykorzystywane w procesie rekonwalescencji, co przyczyni się nie tylko do szybszego powrotu pacjentów do zdrowia, ale również sprawi, że prędzej opuszczą oni placówkę medyczną. Dignity Health planuje rozszerzyć działania o profilaktykę i predykcje ryzyk związanych z możliwym nawrotem objawów, już na etapie kończenia hospitalizacji i wypisywania pacjentów do domu.
