由弗林德斯大学研究人员研发的全新人工智能软件有望在严重精神疾病患者复发前及时提供支持。
软件是由弗林德斯大学的一个数字健康研究团队开发的，该软件已经在南澳大利亚州高勒(Gawler)地区中北社区健康服务中心(Inner North Community health Service)的精神病患者中进行了8个月的试验。
这一数字工具有望彻底改变医院之外以消费者为中心的及时精神健康治疗服务，研究人员认为这种数字工具十分便利，且可大规模使用。
在对304名患者进行的试验中，AI2软件发现，其中10%的患者因未服用药物或未使用医疗服务而不遵守治疗计划，从而导致疾病复发的风险有所提升。
因此，临床医生采取了一些他们认为能够阻止患者精神健康疾病复发和恶化的干预措施。
这项基于网络的工具使用运算法则自动标记了卫生系统不同部分之间护理手段的差距。
这项研究项目由弗林德斯大学副教授Niranjan Bidargaddi领导。Niranjan Bidargaddi副教授表示，目前卫生系统不同部分对慢性精神疾病的监测、管理和治疗缺乏协调和充分性。
部分预测表明，超过80%的严重精神疾病患者在初次治疗后的第一个五年内会复发几次。
患者有可能因为各种原因而复发。他们可能会经历难以忍受的副作用，或者药物治疗的初期效果甚微，对持续治疗的必要性认识不足，或出现健忘或找不到家等情况。
Bidargaddi副教授说：“这将会使患者的状况每况愈下，有可能会导致症状恶化，并增加公共卫生系统的负担。AI2提供重要的实时数据，为临床医生提供了监测患者有效的数字替代方案。”
被纳入该项研究的患者被诊断为精神分裂症、情感分裂性障碍、双相型情感障碍或其他情绪障碍，并且正在服用精神药物。
如果服用得当，抗精神疾病药物、抗抑郁药物和情绪稳定药物在降低严重精神疾病复发风险方面将会非常有效。
AI2软件能够不断分析全国医疗记录中经临床医生批准的患者医疗保健福利计划（MBS）和药物福利计划（PBS）数据，如药物处方。
在云端运行的运算法则能够监测患者数据，从而检测医疗预约就诊、配药或精神健康护理计划评估等连贯性护理手段中的缺口。
一旦发现缺口，即可向负责监测的临床医生发出干预警报，促进他们进行干预。
Bidargaddi表示，这项研究发现监控人工智能控制面板并不是一项繁重的工作。他说：“两位临床监测员每周大约花费两个小时来监测人工智能控制面板，回顾病例记录并与病例管理人员交流。临床医生目前的反馈表明，他们实际上节省了常规电话的时间，因为他们只会在必要时联系全科医生，例如当软件检测到配药出现遗漏时。”
虽然AI2目前仅限于在南澳州投入使用，但Bidargaddi副教授表示，AI2的下一步是在多个地点进行随机对照试验。
这将决定该项技术是否会随着时间的推移而减少住院人数，以及是否具有成本效益。
Bidargaddi副教授正在与数字健康合作研究中心(Digital Health CRC)合作，进一步改进运算法则的质量，并探索其在促进糖尿病等其他慢性病的最佳护理手段方面的应用。
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