Революция в медицинской аналитике: оптимизация измерений HEDIS с помощью ИИ и Python

Введение

Набор данных и информации об эффективности здравоохранения (HEDIS) — это широко используемый инструмент измерения эффективности для оценки качества здравоохранения по нескольким параметрам. Он включает в себя набор мер, разработанных Национальным комитетом по обеспечению качества (NCQA), которые помогают организациям здравоохранения оценивать свою работу в таких важнейших областях, как профилактика, лечение хронических заболеваний и удовлетворенность пациентов. Поскольку искусственный интеллект (ИИ) становится все более распространенным в секторе здравоохранения, важно изучить, как он может помочь улучшить показатели HEDIS. В этой статье мы обсудим, как можно использовать ИИ для повышения производительности HEDIS, и предоставим пример на основе Python, чтобы продемонстрировать его потенциал.

ИИ для анализа данных HEDIS и расчета показателей

Одной из основных проблем в отчетах HEDIS является обработка огромных объемов структурированных и неструктурированных данных из различных источников, таких как электронные медицинские карты (EHR), заявления и опросы пациентов. ИИ, в частности методы обработки естественного языка (NLP), можно использовать для извлечения соответствующей информации из неструктурированных данных, что делает расчеты показателей более эффективными и точными.

Популярная библиотека НЛП Python, spaCy, может использоваться для обработки и анализа неструктурированных текстовых данных:

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

def extract_entities(text):
    doc = nlp(text)
    entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
    return entities

text = "The patient visited the clinic on February 12, 2023, and received a flu shot."
entities = extract_entities(text)
print(entities)

требования.txt

blis==0.7.9
catalogue==2.0.8
certifi==2022.12.7
charset-normalizer==3.1.0
click==8.1.3
confection==0.0.4
cymem==2.0.7
en-core-web-sm @ https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.5.0/en_core_web_sm-3.5.0-py3-none-any.whl
idna==3.4
Jinja2==3.1.2
langcodes==3.3.0
MarkupSafe==2.1.2
murmurhash==1.0.9
numpy==1.24.2
packaging==23.0
pathy==0.10.1
preshed==3.0.8
pydantic==1.10.6
requests==2.28.2
smart-open==6.3.0
spacy==3.5.1
spacy-legacy==3.0.12
spacy-loggers==1.0.4
srsly==2.4.6
thinc==8.1.9
tqdm==4.65.0
typer==0.7.0
typing_extensions==4.5.0
urllib3==1.26.15
wasabi==1.1.1

ИИ для прогнозного моделирования и стратификации рисков

Еще один способ, которым ИИ может помочь с измерениями HEDIS, — это прогнозное моделирование и стратификация рисков. Алгоритмы машинного обучения (МО) можно использовать для выявления закономерностей в данных, помогая поставщикам медицинских услуг расставлять приоритеты у пациентов, которые подвержены более высокому риску определенных состояний или которым может быть полезна профилактическая помощь. Например, модель на основе ИИ может предсказать, какие пациенты с большей вероятностью пропустят важные обследования или прививки, что позволит поставщикам медицинских услуг эффективно нацеливать мероприятия.

Вот простой пример использования библиотеки Python scikit-learn для прогнозирования того, пропустит ли пациент маммографию:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load and preprocess data (age, income, distance, missed_appointments)
data = pd.read_csv("patient_data.csv")
X = data.drop("missed_appointments", axis=1)
y = data["missed_appointments"]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Train a RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# Predict on test data
y_pred = clf.predict(X_test)

# Calculate accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

# Print the actual and predicted values
print("Actual values:", list(y_test))
print("Predicted values:", list(y_pred))

# Print a summary of the results
print(f"\nOut of {len(y_test)} test cases, the model correctly predicted {int(accuracy * len(y_test))} cases, with an accuracy of {accuracy * 100}%.")

# Print predictions for each patient
print("\nPrediction results for each patient in the test set:")
for i, (actual, predicted) in enumerate(zip(y_test, y_pred)):
    appointment_status = "miss" if predicted == 1 else "not miss"
    print(f"Patient {i + 1}: Predicted to {appointment_status} the appointment. Actual status: {'missed' if actual == 1 else 'not missed'}.")

Here is the sample — patient_data.csv

age,income,distance,missed_appointments
45,55000,10,0
32,40000,5,0
58,72000,20,1
27,32000,15,1
62,65000,8,0
49,57000,12,0
37,41000,9,0
42,48000,18,1
33,36000,4,0
25,29000,16,1
56,63000,7,0
40,44000,11,0
51,61000,21,1
29,31000,6,0
22,26000,13,1
39,45000,5,0
46,56000,12,0
54,60000,3,0
31,39000,17,1
23,28000,10,1
57,71000,20,1
38,42000,8,0
52,62000,15,1
35,38000,4,0
47,58000,9,0
41,47000,18,1
30,34000,6,0
24,27000,16,1
55,64000,7,0
44,50000,11,0
50,59000,21,1
28,33000,5,0
26,30000,14,1
43,49000,4,0
48,60000,12,0
36,43000,19,1
21,25000,7,0
53,66000,13,1
34,37000,4,0
59,73000,10,0
61,67000,5,0
60,69000,20,1
63,68000,15,1
64,70000,8,0
65,71000,12,0
20,24000,9,0
19,23000,18,1
18,22000,4,0
17,21000,16,1
66,72000,7,0

Выход

Эти выходные данные предоставляют подробный прогноз для каждого пациента в тестовом наборе, указывающий, прогнозирует ли модель, что они пропустят или не пропустят встречу, а также их фактический статус встречи.

Визуализация результатов

Чтобы помочь читателям лучше понять производительность модели и важность различных функций в прогнозировании пропущенных встреч, мы представим две диаграммы: гистограмму важности функций и тепловую карту матрицы путаницы.

Важность функции

На этой гистограмме показана важность каждой характеристики (возраст, доход и расстояние) для прогнозирования пропущенных встреч в соответствии с моделью RandomForestClassifier. Эта визуализация помогает читателям понять, какие факторы оказывают наиболее значительное влияние на вероятность того, что пациенты пропустят прием.

import matplotlib.pyplot as plt

# Calculate feature importances
importances = clf.feature_importances_
feature_names = X.columns

# Plot feature importances
plt.bar(feature_names, importances)
plt.xlabel("Features")
plt.ylabel("Importance")
plt.title("Feature Importance in Predicting Missed Appointments")
plt.show()

Матрица путаницы

Тепловая карта матрицы путаницы может предоставить более подробное представление о производительности модели, показывая не только общую точность, но и истинно положительные, истинно отрицательные, ложноположительные и ложноотрицательные показатели.

import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# Calculate confusion matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# Plot confusion matrix heatmap
plt.figure(figsize=(6, 4))
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap="Blues", fmt="d", cbar=False, xticklabels=['Not Missed', 'Missed'], yticklabels=['Not Missed', 'Missed'])
plt.xlabel("Predicted")
plt.ylabel("Actual")
plt.title("Confusion Matrix for Missed Appointment Predictions")
plt.show()

ИИ для персонализированного взаимодействия с пациентами

ИИ может повысить вовлеченность пациентов, персонализируя общение и предлагая индивидуальные рекомендации, основанные на индивидуальных потребностях. Например, чат-боты могут быть разработаны с использованием методов НЛП и машинного обучения, чтобы предоставлять пациентам актуальную медицинскую информацию, напоминания о визитах и ​​персонализированные планы лечения. Это может привести к лучшему соблюдению мер HEDIS, поскольку пациенты с большей вероятностью будут выполнять рекомендованные обследования и лечение.

В заключение, ИИ может революционизировать отчетность HEDIS и улучшить качество здравоохранения за счет оптимизации анализа данных, прогнозирования результатов лечения пациентов и персонализации взаимодействия с пациентами. Внедряя искусственный интеллект в расчеты показателей и вмешательства HEDIS, организации здравоохранения могут более эффективно устранять пробелы в медицинском обслуживании и повышать общую производительность.

Некоторые из ключевых преимуществ интеграции ИИ в меры HEDIS включают:

  1. Повышенная точность и эффективность анализа данных, что приводит к более надежным расчетам показателей.
  2. Усовершенствованная стратификация риска и прогностическое моделирование, позволяющие поставщикам медицинских услуг выявлять и нацеливать пациентов с высоким риском или тех, кто получит наибольшую пользу от профилактического лечения.
  3. Персонализированное взаимодействие с пациентами с помощью чат-ботов и систем рекомендаций, управляемых искусственным интеллектом, которые могут способствовать лучшему соблюдению мер HEDIS и повышению удовлетворенности пациентов.

По мере того, как ИИ продолжает развиваться и его внедрение в здравоохранение становится все более распространенным, он будет играть все более важную роль в оптимизации показателей HEDIS и повышении качества обслуживания пациентов. Применяя технологии искусственного интеллекта, организации здравоохранения могут идти в ногу со временем и быть готовыми удовлетворить растущие потребности своих пациентов и ситуацию в сфере здравоохранения.