Комментарии 5
Как рассказал Singh в беседе с Stat News, отчасти проблема в том, как разрабатывался алгоритм Epic. Он диагностирует сепсис, исходя из момента выставления врачом счета на лечение, что необязательно совпадает с моментом, когда пациент впервые ощутил симптомы.
За эту бизнес идею наверное кто-то еще и бонус получил...
А вообще, глядя на то как разработчики относятся к алертам, особенно к ложным срабатываниям, я уже представляю врачей которые игнорят сообщения о потенциальной проблеме у пациента... но надеюсь я неправ и врачи ответственнее нас.
Там скорее всего в оригинале имелся в виду рецепт на лечение, а не счет. Кривой машинный перевод.
Там в оригинале вообще написано
Singh says Epic’s figures appear to make its system look more useful because they compare its alerts against records of billing codes for sepsis treatment. That effectively sets a lower bar for good performance, because it ignores sepsis cases not detected by medical staff. “I think it’s developed to predict the wrong thing,” Singh says. “No one uses billing codes for detecting who has sepsis in a study.”
т.е. то насколько хорошо работает система проверяли сравнивая список пациентов которые выдал алгоритм со списком пациентов которые получили лечение от сепсиса. Ну то есть по мнению производителя если пациенту счет на лечение сепсиса не выставляли, то и сепсиса у него не было. Это завышает результаты системы, т.к. случаи где система не распознала сепсис и пациент помер прежде чем врачи его начали лечить от сепсиса не рассматриваются как ошибка предсказания. Перевод адски кривой, да.
был предвзят в отношении чернокожих пациентов
Алгоритм используется для прогнозирования того, какие пациенты больше всего выиграют от дополнительной помощи, позволяя поставщикам медицинским услуг сосредоточить свое ограниченное время и ресурсы там, где они больше всего нужны.
Какая шикарная статья по ссылке. Скоро отечественный минздрав эту идею возьмет в работу.
В общем все печально. Образование — услуга. Лечение — услуга. Не можешь купить — не живешь.
Больничный алгоритм, разработанный для прогнозирования смертельно опасных состояний, упускает большинство случаев