📊Giảm chi phí chăm sóc sức khỏe bằng cách đánh giá theo hướng ‘Machine-Learning’ trong quá trình xạ trị – Một phân tích kinh tế của một nghiên cứu ngẫu nhiên có đối chứng
Tác giả: Divya N. và cộng sự [2024]
🪻Tóm tắt
BN ung thư đang điều trị thường có các triệu chứng cấp tính liên quan đến bệnh, phương pháp điều trị hoặc bệnh đi kèm dẫn đến phải đến khoa cấp cứu hoặc nhập viện ngoài kế hoạch. Chăm sóc cấp tính ngoài kế hoạch cho BN ung thư không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống mà còn góp phần làm tăng chi phí y tế cho bệnh nhân, hệ thống y tế và người chi trả.
📌Năm 2015, Hoa Kỳ đã chi khoảng 80,2 tỷ USD cho chăm sóc ung thư, trong đó 38% liên quan đến việc nhập viện.
Việc nhập viện là yếu tố đóng góp lớn nhất vào chi phí cho hầu hết các loại ung thư trong năm đầu tiên của bệnh nhân được chẩn đoán và trong năm cuối đời.
“Machine learning” (ML) có thể hướng dẫn việc chăm sóc y tế một cách hiệu quả về mặt chi phí bằng cách xác định những BN có nhiều khả năng được hưởng lợi nhất từ các biện pháp can thiệp phòng ngừa nhằm tránh những kết quả tiêu cực và tốn kém.
Hệ thống đánh giá cường độ cao trong quá trình xạ trị (SHIELD-RT; NCT04277650) là một nghiên cứu có đối chứng ngẫu nhiên, đơn lẻ, trong đó ML dựa trên hồ sơ sức khỏe điện tử xác định chính xác các BN có nguy cơ cao cần chăm sóc cấp tính (đi cấp cứu hoặc nhập viện) trong quá trình xạ trị (RT) và nhắm mục tiêu để đánh giá lâm sàng bổ sung. Sự can thiệp theo hướng ML này dẫn đến giảm việc sử dụng dịch vụ chăm sóc cấp tính.
Do dữ liệu triển vọng hạn chế cho thấy khả năng ML đưa ra các gợi ý biện pháp can thiệp một cách hiệu quả về mặt chi phí, một phân tích kinh tế đã được thực hiện.
Trị liệu [SHIELD-RT]), sử dụng thuật toán học máy (ML) để xác định những BN đang xạ trị (RT) có nguy cơ cao ( ≥10%) đến thăm cấp cứu hoặc nhập viện. Những BN có nguy cơ cao đã được điều trị được chọn ngẫu nhiên để nhận được đánh giá điều trị bắt buộc hai lần mỗi tuần ít có khả năng cần đến thăm khám chăm sóc cấp tính hơn so với những người nhận được đánh giá lâm sàng hàng tuần theo tiêu chuẩn chăm sóc trong RT (12,3% so với 22,3%) và trong và 15 ngày sau RT (22,1 % so với 32,5%). Cả hai nhánh đều cho phép đánh giá bổ sung đặc biệt nếu bác sĩ ung thư đang điều trị bằng bức xạ thấy cần thiết; tuy nhiên, những lần thăm khám do bác sĩ lâm sàng xác định này thường phản ứng và xảy ra muộn trong quá trình điều trị.
Nghiên cứu này cũng cho thấy hiệu suất mạnh mẽ (diện tích dưới đường cong đặc tính vận hành máy thu, 0,851) và hiệu chuẩn tốt cho mô hình ML, đồng thời những BN được xác định là có nguy cơ thấp có tỷ lệ thăm khám chăm sóc cấp tính thấp cả trong RT (2,7%) và trong và 15 ngày sau RT (6,3%).
🚩Xem xét lợi ích của việc giảm các yêu cầu chăm sóc cấp tính được hiển thị trên SHIELD-RT, các tác giả đã tìm cách đánh giá mức độ thu hút về mặt kinh tế của các chuyến thăm khám bắt buộc hai lần mỗi tuần theo hướng ML so với tiêu chuẩn chăm sóc trong RT. Tác giả đưa ra giả thuyết rằng trong nhóm dân số được xác định ML này, biện pháp can thiệp phòng ngừa tăng dần sẽ làm giảm tổng chi phí y tế sau khi tính đến chi phí can thiệp.
🍀Phương pháp
Một phân tích kinh tế hậu kiểm đã được thực hiện về SHIELD-RT bao gồm các liệu trình RT từ 1/2019 đến ngày 30/6/2019.
Các RT có rủi ro cao do ML xác định (nguy cơ chăm sóc cấp tính ≥10% trong RT) được chọn ngẫu nhiên để nhận tiêu chuẩn chăm sóc đánh giá lâm sàng hàng tuần với các đánh giá bổ sung đặc biệt theo quyết định của bác sĩ lâm sàng so với đánh giá bắt buộc hai lần một tuần.
📌Kết quả chính là sự khác biệt về tổng chi phí y tế trung bình trong và 15 ngày sau RT.
Chi phí chăm sóc cấp tính được tính thông qua kế toán chi phí của tổ chức.
Chi phí bác sĩ và can thiệp được ước tính thông qua dữ liệu Medicare và Medicaid.
Hồi quy nhị thức âm được sử dụng để ước tính kết quả chi phí sau khi điều chỉnh các yếu tố bệnh nhân và bệnh tật.
📝Kết quả
📌Tổng cộng có 311 đợt điều trị RT có nguy cơ cao trong số 305 BN được chọn ngẫu nhiên vào nhóm tiêu chuẩn (n=157) hoặc nhóm can thiệp (n=154).
📌Chi phí thăm khám bổ sung của nhóm can thiệp trung bình chưa được điều chỉnh là $155 mỗi đợt (khoảng tin cậy 95%, $142 đến $168).
📌Nhóm can thiệp có ít lượt thăm khám chăm sóc cấp tính hơn trong mỗi đợt điều trị (tiêu chuẩn, 0,47; can thiệp, 0,31; P=0,04).
💲Tổng chi phí điều chỉnh trung bình là $3110 mỗi liệu trình RT cho nhóm tiêu chuẩn và $1494 cho nhóm can thiệp (chênh lệch về phương tiện, 🚩$1616 [khoảng tin cậy 95%, $1450 đến $1783]; P=0,03).
Kết luận
Trong phân tích kinh tế này của một nghiên cứu ML chăm sóc y tế, có kiểm soát ngẫu nhiên, các đánh giá bổ sung bắt buộc đối với những bệnh nhân có nguy cơ cao được ML xác định có liên quan đến việc giảm tổng chi phí y tế và cải thiện kết quả lâm sàng.
Cần nghiên cứu sâu hơn để xác định liệu kết quả kinh tế có thể khái quát được hay không.
(NC được tài trợ một phần bởi The Duke Endowment, The Conquer Cancer Foundation, Khoa Ung thư Bức xạ Duke và Viện Ung thư Quốc gia thuộc Viện Y tế Quốc gia [R01CA277782]; số ClinicTrials.gov, NCT04277650.)
Tham khảo
Published March 15, 2024
NEJM AI 2024;1(4)
DOI: 10.1056/AIoa2300118
