ACR 2021: Vroeg en nauwkeurig axSpa herkennen met behulp van machine learning

Een machine learning-algoritme was in staat om op een zeer nauwkeurige wijze mogelijke gevallen van axSpA vast te stellen. Het gebruik van dit algoritme kan nuttig zijn om de diagnostische delay te verminderen. Er zit gemiddeld 6,7 jaar tussen het begin van de symptomen en het stellen van de diagnose axiale spondyloartritis (axSpA). Eerdere pogingen om axSpA tijdig vast te stellen, waren niet erg succesvol. Voorspellende geautomatiseerde analyses van patiëntendossiers kunnen helpen patiënten met een hoger risico op axSpA te identificeren. In een eerdere geautomatiseerde analyse van grote datasets konden met succes patiënten van axSpA worden geïdentificeerd. In slechts enkele studies is gebruik gemaakt van op machine learning gebaseerde benaderingen, waarbij gegevens uit de medische voorgeschiedenis van de patiënt de basis vormden. Op machine learning gebaseerd algoritme Tijdens het ACR-congres zijn de resultaten gepresenteerd van een op machine learning gebaseerd algoritme, dat was ontwikkeld met behulp van de gegevens uit EPD’s. Het doel was om op basis van eerdere klinische indicatoren en de voorgeschiedenis van de patiënt, patiënten met een hoger risico…