Gerçek Acil Vakaları Ayırt Eden Karar Şeması

Acil servislerde yaşanan en önemli sorunlardan biri, gerçekten acil yardım gerektiren vakaların diğerlerinden ayırt edilmesi.

Bu her zaman kolay bir iş değil, çünkü hayati tehlikeye ilişkin belirtiler her zaman bariz olmayabiliyor.

İsviçre’deki Basel Üniversite Hastanesinden doktorlar bu sorunun çözümüne katkıda bulunacak bir sistem geliştirmek üzere harekete geçti.

Doktorlar Berimdeki Max Planck İnsani Gelişim Enstitüsünde görevli psikolog Mirjam Jennyden bir teşhis aracı geliştirmesini talep etti. Bu aracın geliştirilme sürecinde girdi olarak kullanılmak üzere de bir veri seti oluşturdular. Hastaneye muğlak sağlık sorunlarıyla başvuran 1278 acil servis hastasında, toplam 88 ciddi hastalık belirtisi tespit ettiler.

Jenny ve ekibi bu verileri bilgisayar ortamında bir çeşit yapay zekâ programında işleyerek acil yardıma ihtiyaç duyan hastaların yüksek doğrulukla ayırt edilmesini sağlayan on dört özellik belirledi.

Jenny bu özellikleri eleyerek dört sorudan oluşan ve Baselden gelen ham veriler üzerinde neredeyse yapay zekâ programı kadar isabetli işleyen bir karar şeması oluşturdu.

Bu karar şemasına göre doktorun öncelikle hastanın kötü görünüp görünmediğini, sonra iki ya da daha fazla hastalık belirtisi gösterip göstermediğini, daha sonra hastanın yaşının 65 ya da üzeri olup olmadığını, son olarak da -erkek hastalar kalp krizi gibi ciddi hastalıklar açısından daha büyük risk altında olduğundan-hastanm erkek olup olmadığını not alması gerekiyor. Tüm sorulara evet cevabı verilmesi acil durum açısından alarm anlamına geliyor, tüm sorulara hayır cevabı verilmesiyse hastanın muhtemelen acil müdahaleye ihtiyaç duymadığını gösteriyor. Jenny ve ekibi geçen yıl da benzer yöntemler kullanarak depresyon taramasında kullanılabilecek, yine dört soruluk bir karar şeması geliştirmişti.