Estudio de Factibilidad para Mejorar la Relevancia de Propuestas de Diagnóstico de un Software de Inteligencia Artificial en la Población Mayor. (Intel@Med-Fais)
El envejecimiento de la población va acompañado del problema de las patologías crónicas y, en ocasiones, de una gran dependencia, que obligan al ingreso en Residencias de Mayores (NS). Aproximadamente 660.000 personas viven actualmente en NH en Francia. Uno de cada 3 SNS no tiene médico coordinador, a pesar de que la ley lo exige, y el acceso a la atención en estos SNS es muy desigual a nivel nacional y especialmente en las regiones de Lemosín y Dordoña. Algunos hospicios pueden encontrarse en una situación en la que no hay un médico coordinador y es difícil acceder a los médicos generales (GP) que visitan un área grande.
Esta desigualdad en el acceso a la atención se traduce en una diferencia en la atención que puede llegar a una pérdida de oportunidad para los residentes que son trasladados inmediatamente al servicio de urgencias (SU) con riesgo de iatrogenia o delirio una vez en el SU o riesgo de hospitalización inadecuada.
Los residentes están hospitalizados:
- cuando esto último pudo haberse evitado porque el equipo de salud, sin saber qué actitud adoptar, priorizó la hospitalización
- Retraso porque el residente esperó a que viniera el médico tratante, lo que provocó un empeoramiento de los síntomas.
La llegada de la Inteligencia Artificial (IA) es una oportunidad para encontrar nuevos modelos de organización de la atención que puedan mitigar la desertificación médica pero también desarrollar prácticas avanzadas en gerontología. Por ejemplo, las enfermeras podrán intervenir en un primer nivel para la detección temprana, mejor triage y manejo temprano de ciertas patologías.
La IA de la "sociedad MEDVIR", desarrollada por una empresa francesa, es un sistema de apoyo a la decisión médica con Inteligencia Artificial y ofrece un prediagnóstico basado en la información recopilada (historial médico y quirúrgico, tratamientos concomitantes y síntomas). MEDVIR es una herramienta de ayuda al diagnóstico y no reemplaza al médico que queda al final de la cadena, el que toma la decisión final.
Antes de realizar investigaciones para integrar esta tecnología en la atención de rutina, es importante validar la relevancia diagnóstica de la IA en los ancianos, tal como se ha validado en la población general.
Este estudio piloto de viabilidad nos permitirá entonces dimensionar metodológicamente un proyecto futuro para evaluar la eficiencia de este nuevo sistema de atención en el manejo de pacientes ancianos en desiertos médicos en Francia.
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Isle, Francia, 87170
- Ehpad Des Bayles
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Limoges, Francia, 87000
- Ehpad Le Roussillon
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Paciente de 65 años o más
- Paciente residente en uno de los dos NHs tests
- Paciente con una queja funcional o síntomas anormales que involucran la llamada de un médico
- Paciente o su representante legal que no haya manifestado su oposición a la recolección de sus datos médicos y personales
- Paciente afiliado a la seguridad social
Criterio de exclusión:
- Paciente al final de la vida
- Paciente con clara emergencia vital según el médico
- Paciente afásico crónico
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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AI
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Evaluación inicial por parte de Enfermería mediante la herramienta de IA que ingresa a MEDVIR los síntomas o quejas funcionales y comorbilidades del paciente y se complementa con una solución de telemedicina para la transmisión de datos al médico teleexperto remoto ubicado en un centro regulador o centro de salud. El médico a distancia (geriatra de la "Plataforma Unidad de Atención Preventiva a Personas Mayores (UPSAV)" de la División de Gerontología Clínica del Hospital Universitario de Limoges) analiza los datos recogidos por la Enfermera y establece un criterio de gravedad de los síntomas y un diagnóstico con la ayuda del Tecnología de IA. Tanto el geriatra como la enfermera del SNS desconocen las propuestas de AI. No obstante, el geriatra puede iniciar una visita al lugar de residencia del residente para verificar la información necesaria para establecer el diagnóstico y así mejorar la relevancia del algoritmo. Para el residente, este estudio no interfiere con la atención habitual. |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Propuestas de diagnóstico de IA
Periodo de tiempo: 1 mes
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Número de propuestas diagnósticas de IA en adecuación al diagnóstico médico en el mes del estudio
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1 mes
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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diagnósticos de gravedad
Periodo de tiempo: 1 mes
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Número de diagnósticos de gravedad propuestos por la solución de IA versus diagnóstico médico del geriatra remoto durante el mes del estudio
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1 mes
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encuesta de satisfacción
Periodo de tiempo: 1 mes
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Análisis de la encuesta de satisfacción cumplimentada por los usuarios (enfermeros del SNS, participantes, directores del SNS y geriatras)
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1 mes
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- 87RI19_0026 (Intel@Med-Faisa)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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