Syöpäpotilaan kipua voidaan mitata sairaskertomusten vapaasta tekstistä tietokoneanalyysin avulla.

Syöpäpotilaan kipua voidaan mitata sairaskertomusten vapaasta tekstistä tietokoneanalyysin avulla, osoittaa professori G. Steven Bovan Tampereen yliopiston Biolääketieteellisen teknologian yksikössä johtama tutkimus.

Journal of the American Medical Informatics Association -lehdessä julkaistun tutkimuksen tulokset antavat suuntaa kivun monitoroinnin automatisointiin ja kivun hallinnan parantamiseen sähköisten sairaskertomusjärjestelmien avulla.

Tutkijat analysoivat 33 eturauhassyöpäpotilaan yhteensä 23 887 sairaskertomussivua käyttäen automatisoitua luonnollisen tekstin käsittelymenetelmää (Natural Language Processing, NLP). Potilaat sairastivat pitkälle edennyttä, etäpesäkkeitä lähettävää eturauhassyöpää. Sairaskertomukset kattoivat potilaan hoidon syöpädiagnoosista kuolemaan saakka, mikä tarkoitti eri potilailla aikaa yhdestä viiteentoista vuoteen.

Tutkijat pystyivät tunnistamaan NLP-algoritmin avulla neljä kivun astetta: ei kipua, kipu, hyvässä kontrollissa oleva kipu ja vahva kipu. Myös kivun alkamisajankohta pystyttiin tunnistamaan. Tulosten yleistämistä testattiin eri tauteja sairastavien potilaiden sairaskertomuksista.

Kipu on yleinen huolenaihe ja ongelma syövän hoidossa. Voimakas kipu oli aineiston potilailla yleistä varsinkin elämän viimeisenä vuotena. Kahdella potilaalla ei kuitenkaan ollut merkittävää kipua.

Tutkijoiden mukaan tietokoneanalyysi voisi helpottaa lääkäriä näkemään potilaan sairauden kehittymistä, ja sairaskertomuksia voitaisiin hyödyntää nykyistä paremmin. Lääkärit tulkitsevat potilaan oireita pääsääntöisesti vain kyseisen potilaskäynnin hetkellä eikä heillä ole välttämättä aikaa tutustua syvällisesti aiempien käyntien sairaskertomuksiin. Tutkijoiden mukaan oireiden ajallinen kehitys saattaa silloin jäädä näkemättä.

Tutkijoiden mukaan menetelmä voi auttaa myös ymmärtämään syövän aiheuttaman kivun mekanismeja.

Jatkotutkimuksissa tulisi selvittää, voisiko menetelmää käyttää laajemmin sairaskertomusten vapaan tekstin analysointiin, mistä voisi olla hyötyä tautimekanismien ymmärtämisessä. Tuloksia rajoitti tutkittavan joukon pieni koko.

Kuva: Panthermedia