Tehnikaülikooli tudeng lõi amputatsiooni riski ennustava targa mudeli

Pilt on illustreeriv. Foto: Carlo Allegri/Reuters/Scanpix

Tallinna Tehnikaülikooli IT-teaduskonna tervishoiutehnoloogia õppekava tudeng lõi magistritöös mudeli, mis aitab ennustada 90-protsendilise täpsusega diabeedi patsientide jalahaavandite paranemise tõenäosust ja seda, kas diabeedi tüsistus võib lõppeda amputeerimisega.

Diabeediga seotud ravi kulud on maailmas ja Eestis kõrged. Jalahaavand on üks diabeedi tüsistustest ning moodustab ligi viiendiku diabeedi kogukuludest. Suhkrutõvega patsientide arv suureneb iga aastaga ning seetõttu on väga oluline uurida, kuidas diabeedi tüsistustega seotud probleeme lahendada. Magistritöö tõi välja, et patsiendi ravikulud amputeerimise korral on 47 korda suuremad võrreldes patsiendiga, kelle haav paranes vähem kui 141 päevaga.

Magistritöö autor Krisseliine Pärt võttis aluseks Haigekassa raviandmed – kokku ligikaudu 2,5 miljonit andmepunkti. Selle põhjal arvutas ta kokku, et aastas kulub diabeedi patsientide jalahaavandite raviga seotud kuludeks ligi 4,5 miljonit eurot.

«Katsetasin jalahaavandite ravi tulemuslikkust mõjutavate tegurite leidmiseks erinevaid mudeleid ning parima tulemuse andis mudel, mis vaatab 141 päeva jooksul pärast jalahaavandi esmast diagnoosi, milliseid raviteenuseid, ravimeid ja meditsiiniseadmeid patsient kasutas. Tulemuste põhjal on võimalik 90-protsendilise täpsusega hinnata, kas haav paraneb 141 päeva jooksul või on tekkinud amputeerimise risk,» rääkis Pärt.

Magistritöö «Jalahaavandite käsitluse tulemuslikkus ja kulusid mõjutavate tegurite leidmine Eesti diabeedipatsientide ravikindlustuse andmete põhjal» vaatles 10 aasta andmeid ning tõi muuhulgas välja, et väga suurt rolli haiguse ravi tulemuslikkuses mängisid perearsti, pereõe ning eriarstiabi külastused. See näitab haavaravi järjepidevuse olulisust ja kättesaadavuse vajadust.

Loodud algoritm aga läheb sammu edasi ning Krisseliine näeb ühe võimalusena, et tervisesüsteem teavitab automaatselt patsiendi perearsti, kui konkreetsel patsiendil on risk haavandi mitte paranemiseks või on suurenenud risk amputatsiooniks. Tervishoiusüsteem saab seejärel ennatlikult sekkuda, ja määrata sobivat ravi või suunata koduõe teenusele. «Andmed on selliste otsuste ja ennetavate sekkumiste jaoks olemas,» selgitas Pärt lähituleviku võimalusi.

Magistritöö juhendaja Priit Kruus tõi välja, et nimetatud algoritmi juurutamiseks on vaja see jätku-uuringus nii statistiliselt kui ka kliiniliselt valideerida. «Kui selline lahendus lõpuni arendada ja kasutusse viia, saaksime ennetada suuremat kahju ja haigustüsistusi,» ütles Kruus lisades, et üks oluline diabeedi tüsistuste riskifaktor on alkohol.