Seguridad y confiabilidad de la evaluación de síntomas impulsada por inteligencia artificial en niños y adolescentes

Las tecnologías de salud digital (DHT) se desarrollan cada vez más para respaldar los sistemas de atención médica en todo el mundo. Sin embargo, con frecuencia carecen de medicina basada en evidencia y validación médica. Existe una gran necesidad en los países occidentales de asignar los recursos sanitarios con precisión y proporcionar a la población información sanitaria detallada y fiable que les permita asumir una mayor responsabilidad sobre su salud. El sistema inteligente de gestión del flujo de pacientes (IPFM, nombre del producto Klinik Frontline) se ha desarrollado para satisfacer estas necesidades. En la práctica, IPFM se utiliza para apoyar las decisiones en los procesos de diagnóstico y clasificación, así como para automatizar la gestión del flujo de entrada de los pacientes. El núcleo de IPFM es una inteligencia artificial clínica (IA), que utiliza una base de datos médica integral de correlaciones clínicas generadas por médicos.

La población de estudio de esta investigación consiste en pacientes de la Clínica de Emergencia Pediátrica del Hospital Universitario de Turku (TUH). Los datos se recopilarán durante 6 meses de pilotaje, después de lo cual se analizarán los resultados. El número previsto de pacientes para el estudio es un mínimo de 500 pacientes, con el objetivo de ser 1 000. Al asistir al hospital, los pacientes o sus tutores informarán sus datos demográficos, antecedentes y síntomas mediante un formulario en línea estructurado de IPFM. Los resultados obtenidos de IPFM están ocultos para el profesional de la salud y IPFM no afecta la toma de decisiones clínicas del profesional. Los datos obtenidos del formulario en línea de IPFM y los datos clínicos del departamento de emergencias y TUH se analizarán después de la recopilación de datos. El objetivo principal de la investigación es validar el uso de IPFM evaluando la asociación de la salida de IPFM con 1) urgencia y severidad de las condiciones; y 2) diagnósticos reales diagnosticados por médicos. Las principales hipótesis de la investigación son que 1) la IPFM es segura y sensible para evaluar la urgencia de las condiciones de llegada de los pacientes al servicio de urgencias y que 2) la IPFM tiene una correlación suficiente entre el diagnóstico diferencial y el diagnóstico real realizado por el médico.