Datamining giver bedre overlevelse

Hos lægerne på karkirurgisk afdeling på Gentofte Sygehus handler datamining ikke om kundetilfredshed, krydssalg og kreditvurdering.

Her er analyserne af patientdata vigtige for at kunne lave prognoser over, om en patient overlever det operative indgreb, som vedkommende står overfor.

Er patienten ryger eller tidligere ryger? Har patienten andre sygdomme eller symptomer, som øger risikoen ved en operation?

Alle de parametre skal lægerne forholde sig til. Dels for at kunne råd-give patienten ordentligt inden en operation, dels for at kunne sammenligne operationsafdelingen med afdelinger på andre hospitaler.

Mange patienter kommer med livstruende sygdomme, hvor behandlingen heller ikke er risikofri, hvor de altså risikerer at dø i behandlingsforløbet.

Det er typisk i forbindelse med de store operationer som for eksempel udskiftning af hovedpulsåren.

"Operationer er meget belastende, hvis man er syg i øvrigt. Det ikke sikkert, man kan tåle et stort indgreb, og så dør man i efterforløbet," siger Leif Panduro Jensen, ledende overlæge på karkirurgisk afdeling på Gentofte Sygehus, der har godt 100 ansatte og foretager cirka 1.200 operationer om året.

Derfor er det vigtigt for lægerne, at kende alle de parametre, der nedsætter sandsynligheden for overlevelse. Og derfor har han og hans kolleger i hele landet de seneste år arbejdet med mining-modeller over patientdata.

Forskellig dødelighed
Der er forskel på patientdødeligheden landet over. Oplysningerne samles i en klinisk database, som lægerne bruger til at lave opfølgning på, hvordan det går på de enkelte afdelinger.

Når en afdeling har højere dødelighed end en anden, melder spørgsmålet sig: Er det tilfældigheder eller er der andre årsager?

Her hjælper mining-modellerne lægerne i opklaringsarbejdet.

"En faktor, der konstant kommer op, er, om man regner med, at befolkningen har den samme sundhedstilstand overalt i Danmark. Den klassiske er, at der nok er forskel på, om man bor i Nordsjælland eller på det ydre Nørrebro, hvor livet for mange er socialt og økonomisk hårdere. Vi har brug for at kunne registrere og bruge alle sådanne parametre i den kliniske database, for det har indvirkning på, hvordan det går patienten efter en stor operation," fortæller Leif Panduro Jensen.

Arbejdet med datamining skal føre til, at alle landets karkirurgiske operationsafdelinger har modeller, der viser forskellene i dødelighed efter bestemte operationer.

Fortsættes ...