Compatibilidad con inteligencia artificial (IA) en llamadas de accidentes cerebrovasculares (AISMEC)

En este proyecto, los investigadores recopilarán datos de todos los pacientes con accidente cerebrovascular dados de alta de Helse Bergen en 2019 (aprox. 1000 pacientes) a través del Norwegian Stroke Registry (NSR). Para estos pacientes, se recuperarán los datos hospitalarios estructurados de Helse Bergen y, en función de estos y del contenido hablado de su llamada de emergencia sobre el accidente cerebrovascular, los investigadores utilizarán el aprendizaje automático para calcular el riesgo de accidente cerebrovascular. La conexión de los datos históricos del hospital con las palabras pronunciadas en la llamada de emergencia amplía el análisis de las llamadas de emergencia de una manera novedosa, en comparación con el análisis de sonido por sí solo.

Después de recuperar y conectar los datos de pacientes con accidente cerebrovascular, los investigadores entrenan la red profunda utilizando datos de 2019. En consecuencia, las pruebas se realizarán en pacientes de la primera mitad de 2020. Una separación de los datos en entrenamiento, prueba y validación asegura que nuestra red entrenada no se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento y pueda reproducir resultados similares en pacientes nunca antes vistos. Finalmente, los investigadores compararán el desempeño de la IA con el sistema actual a través de análisis estadísticos de los datos de un período de aproximadamente un año de uso en vivo de la IA en AMK Bergen. Esto nos permitirá evaluar en qué medida el sistema es capaz de mejorar dentro del proceso de decisión de los operadores de EMCC en términos de sensibilidad y especificidad.

En resumen, el objetivo principal es construir un prototipo robusto y funcional de un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar en tiempo real un accidente cerebrovascular agudo para mejorar la evaluación en las llamadas médicas de emergencia.

Nuestros objetivos secundarios son:

• Implementar un sistema de inteligencia artificial capaz de proporcionar una predicción rápida de si un paciente sufre un accidente cerebrovascular agudo o no en función del audio de la llamada de emergencia y las fuentes de datos disponibles dentro de los registros del hospital.
• Demostrar que los sistemas de IA se pueden utilizar para ayudar y mejorar el procedimiento de decisión de clasificación del operador de EMCC.

El resultado anticipado es entregar rápido (es decir, segundos) puntajes de predicción para ayudar al operador de EMCC a reconocer pacientes con accidente cerebrovascular agudo, lo que proporciona una sensibilidad y especificidad mejoradas en comparación con la evaluación manual solamente.