Hodnocení implementace pediatrického eCART

Pediatrický eCART čerpá ze snadno dostupných dat EHR a rychle kvantifikuje závažnost onemocnění a předpovídá pravděpodobnost nástupu kritického onemocnění. V současné době žádný trvale dostupný systém nepřetržitě nesleduje riziko kritického onemocnění u dětí přijatých do UW Health. Klinici nebo poskytovatelé péče UW Health proto nemají spolehlivý mechanismus pro stratifikaci rizik pacientů pro efektivní klinické rozhodování.

Tento návrh využívá motor pro podporu klinického rozhodování AgileMD a analytiku strojového učení vyvinutou v souboru dat více než 30 000 pacientů. Pediatrická eCART byla výslovně navržena tak, aby upozornila na pacienty se zvýšeným rizikem zhoršení a optimalizovala léčbu pacientů, včetně načasování a potřeby péče na úrovni JIP.

Předběžné studie naznačují, že implementace pediatrického eCART na University of Chicago vedla ke zlepšení výsledků. Podobná zlepšení u dětí přijatých do UW Health povedou ke snížení nemocnosti a úmrtnosti v naší dětské populaci.

Dále přetrvává významná mezera v chápání toho, jak sestry akceptují nástroje CDS řízené daty. Sestry jsou největší pracovní silou lékařů ve zdravotnickém systému a hrají primární roli při odhalování klinického zhoršení jako lékaři, kteří tráví nejvíce času pozorováním a hodnocením pacientů; přijatelnost CDS řízená umělou inteligencí však nebyla měřena za účelem posouzení přijetí těchto nových nástrojů sestrami. Přijatelnost je nezbytná pro zvýšení trvalého používání a pro snížení suboptimálních výsledků, jako je bdělá únava nebo zvýšená kognitivní zátěž, aby tyto nástroje v konečném důsledku zprostředkovaly zdravotní pohodu sestry. Jedna studie hodnotila vnímání sester ohledně užitečnosti systému včasného varování při sepsi a zjistila, že méně než polovina sester vnímala výstrahy jako užitečné a pouze třetina sester uvedla, že výstrahy ovlivnily péči o pacienty. Pochopení přijetí sester bude informovat o strategiích návrhu AgileMD pro podporu zavádění a používání, aby bylo možné využít prediktivní nástroje ke zlepšení kognitivní zátěže zdravotních sester. Nakonec studie vyhodnotí pediatrický eCART na dvou pediatrických skupinách: (1) screenovaní dětští pacienti; (2) koneční uživatelé z řad dětských lékařů.

Návrh studie: Toto je pre- a postintervenční studie algoritmu strojového učení integrovaného do elektronického zdravotního záznamu jako nástroj podpory klinického rozhodování. „Před“ účastníky jsou hospitalizované děti (méně než 18 let), které byly přijaty do UW Health mezi 1. lednem 2022 a datem implementace pediatrického eCART v roce 2025. Pediatrické skóre eCART bude retrospektivně vypočítáno pro „před“ účastníky tak, že se do pediatrického nástroje eCART naplní laboratoře pacienta a pozorování vitálních funkcí. Účastníky „post“ jsou hospitalizované děti (méně než 18 let), které budou přijaty do UW Health do dvou let po implementaci pediatrického eCART (očekává se 2025–2027). Pediatrické skóre eCART bude pro tyto pacienty vypočítáno v reálném čase.