Triaje de Covid-19 usando IA basada en cámara
Los signos vitales son fundamentales para evaluar la gravedad y el pronóstico de las infecciones, como la Covid-19. Los dispositivos que se utilizan hoy en día para medir los signos vitales tienen que estar en contacto físico con los pacientes. Existe un riesgo aparente de transferir infecciones de un paciente a otro (o a los profesionales de la salud).
Este proyecto tiene como objetivo evaluar un nuevo sistema basado en una cámara para la medición sin contacto de los signos vitales, así como una inteligencia artificial (IA) que predice la hospitalización o la muerte en un plazo de 30 días. Este estudio en particular evaluará la capacidad del nuevo sistema sin interferir con la atención estándar del paciente.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Antecedentes y objetivo:
Los signos vitales son fundamentales para evaluar la gravedad y el pronóstico de las infecciones, es decir, Covid-19, influenza, sepsis y neumonía. El triaje rápido y preciso es fundamental cuando se enfrenta a una pandemia con una cantidad abrumadora de casos (confirmados y sospechosos). Este estudio tiene como objetivo a) evaluar un nuevo método para la medición rápida sin contacto basada en cámaras de cinco signos vitales; temperatura corporal, frecuencia cardíaca, saturación de oxígeno en sangre, frecuencia respiratoria y presión arterial, y b) si una IA puede predecir la hospitalización o la muerte dentro de los 30 días.
Métodos:
Se utiliza un diseño de estudio de comparación de métodos para comparar cada signo vital medido con el nuevo método con el método de referencia estándar correspondiente. Además, se utiliza un diseño de cohorte para hacer un seguimiento de cualquier hospitalización o muerte dentro de los 30 días. El nuevo sistema investigado consiste en una cámara de video digital de alta velocidad, una cámara infrarroja radiométrica digital, luces LED y una computadora para el registro de datos. Este sistema mira al sujeto a una distancia de aproximadamente un metro, capturando una grabación de 30 segundos del rostro del sujeto. Primero, todos los signos vitales se medirán utilizando un conjunto de dispositivos de referencia. En segundo lugar, el dispositivo investigado grabará un video de 30 segundos de la cara del paciente. En tercer y último lugar, todos los signos vitales se medirán utilizando el mismo conjunto de dispositivos de referencia. Un investigador entregará una copia de las lecturas de los signos vitales (utilizando los métodos de referencia estándar) a los profesionales clínicos responsables de la atención médica posterior de cada sujeto. Posteriormente, las grabaciones recopiladas de 30 segundos se ejecutarán a través de algoritmos de software específicos para extraer los signos vitales. Los resultados de la nueva medición sin contacto de los signos vitales basada en una cámara y el resultado de la predicción del riesgo de hospitalización o muerte de la IA no se presentarán en la situación de atención del paciente.
Hallazgos esperados:
Se espera que el estudio propuesto muestre que el nuevo método puede estimar la temperatura corporal, la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, el nivel de oxígeno en la sangre y la presión arterial con un acuerdo aceptable en comparación con el método de referencia y también estimar la hospitalización o la muerte dentro de los 30 días.
Implicaciones de los hallazgos esperados:
Ser capaz de medir los signos vitales más rápido que antes mediante el uso de un nuevo método sin contacto facilitaría enormemente la clasificación de un gran número de pacientes. Además, poder predecir la hospitalización o un mayor riesgo de muerte mejoraría aún más la clasificación de los pacientes.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Gothenburg, Suecia
- Ostra Sjukhuset
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- El paciente acude a triaje presentando síntomas de una infección.
- El sujeto ha dado su consentimiento informado
- Edad ≥18 años
- Fluidez en sueco (lectura, escritura, conversación)
- El estado mental es tal que él o ella es capaz de comprender y dar su consentimiento informado para participar en el estudio mediante la firma del Formulario de información y consentimiento.
- El investigador determina que el nuevo método y los métodos de referencia se pueden utilizar según lo previsto con la fiabilidad y la seguridad adecuadas.
- El tiempo para las investigaciones en este estudio se estima en aproximadamente 15-20 minutos. Los signos vitales se entregarán al proveedor de atención responsable del manejo posterior del paciente, ahorrando aproximadamente de 5 a 10 minutos de su tiempo. Por lo tanto, la demora en el manejo de cada paciente introducido por este estudio es de aproximadamente 10 minutos. No se incluirán los pacientes que se consideren en una condición médica tan grave a su llegada, que 10 minutos de retraso se consideren perjudiciales.
Criterio de exclusión:
- Nivel deprimido de conciencia desde la inclusión hasta que se completan todas las investigaciones (durante aproximadamente 15-20 minutos).
- Solicitud del paciente para ser retirado del estudio.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Acuerdo entre el nuevo método basado en cámaras y el estándar de referencia para estimar la temperatura corporal
Periodo de tiempo: Dos minutos entre mediciones
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La temperatura corporal se medirá con el nuevo método basado en una cámara, así como con un termómetro de oído convencional.
Ambas medidas estimarán la temperatura corporal en grados Celsius.
La concordancia entre la temperatura corporal estimada con el nuevo método y el método de referencia se realizará utilizando los métodos estadísticos Bland-Altman plots y límites de concordancia como resultado.
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Dos minutos entre mediciones
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Acuerdo entre el nuevo método basado en cámara y el estándar de referencia para estimar la frecuencia cardíaca
Periodo de tiempo: Dos minutos entre mediciones
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La frecuencia cardíaca se medirá con el nuevo método basado en una cámara, así como con un aparato convencional para medir la frecuencia del pulso.
Ambas mediciones estimarán la frecuencia cardíaca en latidos por minuto.
La concordancia entre la temperatura corporal estimada con el nuevo método y el método de referencia se realizará utilizando los métodos estadísticos Bland-Altman plots y límites de concordancia como resultado.
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Dos minutos entre mediciones
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Acuerdo entre el nuevo método basado en cámara y el estándar de referencia para estimar la saturación de oxígeno en sangre
Periodo de tiempo: Dos minutos entre mediciones
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La saturación de oxígeno en la sangre se medirá con el nuevo método basado en una cámara, así como con un aparato convencional para medir la saturación de oxígeno en la sangre.
Ambas mediciones estimarán la saturación de oxígeno en la sangre en porcentaje (entre 0 y 100 %).
La concordancia entre la saturación de oxígeno en sangre estimada con el nuevo método y el método de referencia se realizará utilizando los métodos estadísticos gráficos de Bland-Altman y límites de concordancia como resultado.
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Dos minutos entre mediciones
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Concordancia entre el nuevo método basado en cámara y el estándar de referencia para estimar la presión arterial sistólica
Periodo de tiempo: Dos minutos entre mediciones
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La presión arterial sistólica se medirá con el nuevo método basado en una cámara, así como con un aparato convencional para medir la presión arterial sistólica.
Ambas mediciones estimarán la presión arterial sistólica en mm Hg.
La concordancia entre la presión arterial sistólica estimada con el nuevo método y el método de referencia se realizará utilizando los métodos estadísticos Bland-Altman plots y límites de concordancia como resultado.
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Dos minutos entre mediciones
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Concordancia entre el nuevo método basado en cámara y el estándar de referencia para estimar la presión arterial diastólica
Periodo de tiempo: Dos minutos entre mediciones
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La presión arterial diastólica se medirá con el nuevo método basado en una cámara, así como con un aparato convencional para medir la presión arterial diastólica.
Ambas mediciones estimarán la presión arterial diastólica en mm Hg.
La concordancia entre la presión arterial diastólica estimada con el nuevo método y el método de referencia se realizará utilizando los métodos estadísticos Bland-Altman plots y límites de concordancia como resultado.
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Dos minutos entre mediciones
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Concordancia entre el nuevo método basado en cámara y el estándar de referencia para estimar la frecuencia respiratoria
Periodo de tiempo: Dos minutos entre mediciones
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La frecuencia respiratoria se medirá con el nuevo método basado en una cámara y manualmente con un estetoscopio.
Ambas mediciones estimarán la frecuencia respiratoria en la respiración por minuto.
La concordancia entre la frecuencia respiratoria estimada con el nuevo método y el método de referencia se realizará utilizando los métodos estadísticos Bland-Altman plots y límites de concordancia como resultado.
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Dos minutos entre mediciones
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Predicción de ingreso hospitalario a partir de signos vitales estimados mediante métodos estándar de referencia
Periodo de tiempo: Ingreso hospitalario por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) utilizará el 75 % de las observaciones de los signos vitales de los pacientes para el entrenamiento y el 25 % restante se utilizará para probar las capacidades predictivas de la IA para predecir el ingreso hospitalario en un plazo de 30 días.
Para cada paciente, la IA producirá una probabilidad (0-100%) de ingreso hospitalario dentro de los 30 días.
Estas probabilidades se someterán a un análisis operativo del receptor (ROC) donde el área bajo la curva (AUC) con un intervalo de confianza del 95% será la medida de resultado informada.
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Ingreso hospitalario por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Predicción de muerte usando signos vitales estimados usando métodos estándar de referencia
Periodo de tiempo: Muerte por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) utilizará el 75 % de las observaciones de los signos vitales de los pacientes para el entrenamiento y el 25 % restante se utilizará para probar las capacidades predictivas de la IA para predecir la muerte en 30 días.
Para cada paciente, la IA producirá una probabilidad (0-100%) de muerte dentro de los 30 días.
Estas probabilidades se someterán a un análisis operativo del receptor (ROC) donde el área bajo la curva (AUC) con un intervalo de confianza del 95% será la medida de resultado informada.
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Muerte por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Predicción de ingreso hospitalario a partir de constantes vitales estimadas con el nuevo método basado en cámara
Periodo de tiempo: Ingreso hospitalario por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) utilizará el 75 % de las observaciones de los signos vitales de los pacientes para el entrenamiento y el 25 % restante se utilizará para probar las capacidades predictivas de la IA para predecir el ingreso hospitalario en un plazo de 30 días.
Para cada paciente, la IA producirá una probabilidad (0-100%) de ingreso hospitalario dentro de los 30 días.
Estas probabilidades se someterán a un análisis operativo del receptor (ROC) donde el área bajo la curva (AUC) con un intervalo de confianza del 95% será la medida de resultado informada.
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Ingreso hospitalario por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Predicción de muerte usando signos vitales estimados usando el nuevo método basado en cámara
Periodo de tiempo: Muerte por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) utilizará el 75 % de las observaciones de los signos vitales de los pacientes para el entrenamiento y el 25 % restante se utilizará para probar las capacidades predictivas de la IA para predecir la muerte en 30 días.
Para cada paciente, la IA producirá una probabilidad (0-100%) de hospitalización dentro de los 30 días.
Estas probabilidades se someterán a un análisis operativo del receptor (ROC) donde el área bajo la curva (AUC) con un intervalo de confianza del 95% será la medida de resultado informada.
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Muerte por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Predicción de ingresos hospitalarios utilizando datos de cámara sin procesar
Periodo de tiempo: Ingreso hospitalario por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) usará el 75 % de las observaciones de los pacientes de los datos de la cámara sin procesar para el entrenamiento y los datos sin procesar del 25 % restante de los pacientes se usarán para probar las capacidades predictivas de la IA para predecir la admisión al hospital dentro de los 30 días.
Para cada paciente, la IA producirá una probabilidad (0-100%) de ingreso hospitalario dentro de los 30 días.
Estas probabilidades se someterán a un análisis operativo del receptor (ROC) donde el área bajo la curva (AUC) con un intervalo de confianza del 95% será la medida de resultado informada.
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Ingreso hospitalario por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Predicción de la muerte utilizando datos de cámara sin procesar
Periodo de tiempo: Muerte por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) utilizará el 75 % de las observaciones de los pacientes de los datos sin procesar de la cámara para el entrenamiento y los datos sin procesar del 25 % restante de los pacientes se usarán para probar las capacidades predictivas de la IA para predecir la muerte dentro de los 30 días.
Para cada paciente, la IA producirá una probabilidad (0-100%) de muerte dentro de los 30 días.
Estas probabilidades se someterán a un análisis operativo del receptor (ROC) donde el área bajo la curva (AUC) con un intervalo de confianza del 95% será la medida de resultado informada.
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Muerte por cualquier causa hasta 30 días después de la inclusión
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Colaboradores e Investigadores
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Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Ronny K Gunnarsson, MD PhD, Primary Health care, Regionhalsan, Region Vastra Gotaland, Sweden
Publicaciones y enlaces útiles
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
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Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- U1111-1251-4114
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Marco de tiempo para compartir IPD
Criterios de acceso compartido de IPD
Tipo de información de apoyo para compartir IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDIO
- SAVIA
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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