SDM řízený daty pro snížení zátěže symptomů u AF

Fibrilace síní (AF) je nejčastější poruchou srdečního rytmu a téměř 90 % pacientů pociťuje příznaky, jako je dušnost, která přímo zhoršuje jejich kvalitu života související se zdravím (HRQoL). Katetrizační ablace je minimálně invazivní chirurgický zákrok, který se rutinně provádí k léčbě FS a souvisejících symptomů s cílem zlepšit HRQOL, ale také s sebou nese potenciálně závažná rizika. Sdílené rozhodování (SDM), ve kterém jsou rozhodnutí o léčbě sladěna na základě vysoce kvalitních důkazů a hodnot pacienta a cílů péče, je široce podporovanou praxí pro navigaci ve složitých rozhodnutích o zdravotní péči, jako jsou tato. SDM kolem rytmu a zvládání symptomů se však rutinně nevyskytuje kvůli nedostatku podrobných důkazů o zlepšení symptomů po ablaci a nedostatku rozhodovacích pomůcek pro sdělení důkazů pacientům. Zastřešujícím cílem této ceny je vytvořit interaktivní pomůcku pro rozhodování pacienta složenou ze zavedených důkazů z klinických studií spolu s novými důkazy z „reálného světa“ o zlepšení symptomů po ablaci získaných z elektronických zdravotních záznamů (EHR).

Vyšetřovatelé navrhují použít „důkazy z reálného světa“ získané z elektronických zdravotních záznamů (EHR) k charakterizaci vzorců postablačních symptomů a jejich zobrazení ve vizualizacích pro podporu rozhodování na podporu sdíleného rozhodování (SDM). V tomto projektu vyšetřovatelé nejprve použijí zpracování přirozeného jazyka (NLP) a strojové učení (ML) k extrakci a analýze dat symptomů z narativních poznámek v EHR. Vyšetřovatelé také použijí přísný návrhový protokol zaměřený na uživatele vytvořený během postdoktorandské práce hlavního zkoušejícího k vývoji vizualizací pro podporu rozhodování. V klinické studii vyšetřovatelé vyhodnotí proveditelnost implementace těchto interaktivních vizualizací pro podporu rozhodování v klinické praxi.