Regenstrief研究所和印第安纳大学的研究人员创建了决策模型，能够预测哪些患者可能需要更多的治疗抑郁症而不是他们的初级保健提供者。这些算法专门设计用于提供临床医生可以采取行动并适合现有临床工作流程的信息。

抑郁症是世界上最常发生的精神疾病。据世界卫生组织估计，它影响了大约3.5亿人。有些人可能能够自己或在初级保健提供者的指导下管理他们的抑郁症。然而，其他人可能有更严重的抑郁症，需要精神保健提供者的高级护理。

Regenstrief和IU研究人员创建了识别这些患者的算法，以便初级保健医生和提供者可以将他们转介给心理健康专家。

“我们的目标是建立适合临床工作流程的可重复模型，”Regenstrief研究所论文和研究科学家的第一作者Suranga N. Kasthurirathne博士说。“这种算法是独一无二的，因为它为临床医生提供了可操作的信息，帮助他们确定哪些患者可能更容易患抑郁症的不良事件。”

这些算法结合了印第安纳州病人护理网络的各种行为和临床信息，这是一项全州健康信息交换，用于Eskenazi Health的患者。Kasthurirathne博士及其团队为整个患者群体以及几个不同的高风险群体开发了算法。

“通过为不同的患者群体创建模型，我们为卫生系统领导者提供了根据他们的需求选择最佳筛查方法的选择，”Kasthurirathne博士说。“也许他们没有计算或人力资源来为每一位患者运行模型。这使他们可以筛选出选择高风险的患者。”Kasthurirathne博士还是IUPUI印第安纳大学Richard M. Fairbanks公共卫生学院的访问研究助理教授。

“初级保健医生通常只有有限的时间，识别患有更严重抑郁症状的患者可能具有挑战性和耗时。我们的模型可以帮助他们更有效地帮助患者并同时提高护理质量，”医学博士，医学博士Shaun Grannis说。该论文的共同作者和Regenstrief研究所Clem McDonald生物医学信息中心的主任。“我们的方法也非常适合利用不断增加的健康信息技术采用和互操作性，以实现预防性护理并改善对环绕式医疗服务的访问。”Grannis博士是印第安纳大学医学院生物医学信息学的Clem McDonald教授。

研究人员正在努力将健康的社会决定因素纳入这些模型。

这项研究是作为Kasthurirathne博士博士论文的一部分进行的。