Искусственный интеллект (ИИ) может идентифицировать алкоголиков с риском рецидива после лечения, говорят исследователи. Пациенты часто срываются во время и после лечения, и им может потребоваться несколько попыток, прежде чем они смогут добиться длительного воздержания от употребления алкоголя.
ИИ может помочь медицинским работникам и пациентам прогнозировать рецидивы употребления алкоголя и корректировать лечение до их возникновения. Авторы нового исследования использовали клинические данные и принципы машинного обучения для разработки моделей прогнозирования рецидивов среди пациентов в программах амбулаторного лечения алкогольной зависимости.
Для разработки и тестирования прогностических моделей были использованы данные более 1300 взрослых американцев в 16-недельном клиническом исследовании в 11 центрах. Пациенты были случайным образом на девять групп с разними вариантами терапии. Затем собиралась различная информация об их жизни, которая в дальнейшем использовались для «обучения» алгоритмов.
Цель исследования состояла в том, чтобы создать набор моделей, которые могли бы предсказать рецидивы в три различных момента: в течение первого месяца лечения, в течение последнего месяца лечения и между сеансами еженедельного или двухнедельного лечения.
Исследователи обнаружили, что полученные модели хорошо предсказывали рецидивы и, были более точными, чем прогнозы клиницистов, при выявлении пациентов, которые подвержены риску срывов. Результаты исследования были опубликованы 14 апреля в журнале Alcoholism: Clinical and Experimental Research.
Наиболее важная информация для прогнозирования рецидива включала такие факторы, как уровень ферментов печени и возраст начала алкогольной зависимости, а также результаты анкетирования пациентов по вопросами, связанным, например, с поведением в состоянии алкогольного опьянения и другими психологическими симптомами. Все эти факторы могут быть получены относительно легко во время лечения алкоголизма, отметили авторы исследования.