Evaluación del dolor en pacientes con cáncer mediante aprendizaje automático (PASCALE) (PASCALE)

Durante toda la duración del estudio, los pacientes permanecerán bajo el cuidado del equipo de cuidados paliativos tempranos y cuidados ambulatorios simultáneos del Istituto Nazionale Tumori, Fondazione Pascale, en casa. El dolor y otros síntomas serán manejados de acuerdo a la buena práctica clínica y los pacientes recibirán asistencia de acuerdo a la atención médica de rutina.

Se utilizarán los siguientes dispositivos:

1. Software
2. Instrumentación
3. Herramientas de evaluación clínica: Organización Europea para la Investigación y el Tratamiento del Cáncer Cuestionario de calidad de vida Core 30 (EORTC QLQ-C30), Daily Pain Diary, 0-10 numeric rating scale (NRS).

El proyecto se dividirá en tres paquetes de trabajo (WP) principales, dedicados respectivamente a la creación de la infraestructura de TI para respaldar las adquisiciones (WP1), la campaña de recopilación de datos del paciente (WP2) y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para el reconocimiento automático del dolor. (WP3). La aplicación de los dispositivos y la verificación del correcto funcionamiento se realizará en el domicilio del paciente por el personal informático implicado en el estudio.

WP1 - El sistema consta de tres componentes principales: el servidor, con la base de datos adjunta, la aplicación para dispositivos móviles, también responsable de administrar la adquisición de datos de los dispositivos de adquisición de señales fisiológicas, y la aplicación de escritorio, utilizada por el personal clínico para monitorear el progreso. de recogida de datos.

La aplicación móvil tendrá la función de interactuar directamente con el paciente y adquirir datos biométricos de dispositivos portátiles. En concreto, se adquirirán las siguientes señales: frecuencia cardíaca, temperatura corporal, presión arterial no invasiva y respuesta galvánica de la piel (GSR). La frecuencia cardíaca se obtendrá a través de un dispositivo portátil (Garmin Vivosmart 4) mientras que la temperatura corporal, la presión arterial no invasiva y el GSR se adquirirán mediante un dispositivo externo (una plataforma BITalino). Para validar aún más la precisión de la algoritmo que se ocupará de la detección del dolor, los pacientes también recibirán un cuestionario de calidad de vida (EORTC QLQ-C30).

Para adquirir la verdad básica de los datos, se le pedirá al paciente que proporcione información sobre el nivel de dolor, tanto en ciertos intervalos de tiempo durante el día como en caso de episodios de dolor agudo. Esta retroalimentación puede basarse en NRS y estrategias multimedia (por ejemplo, videos). Los pacientes completarán un diario de dolor diario.

WP2: la campaña incluirá una fase de adquisición preliminar destinada a probar la infraestructura de TI. Para obtener una variabilidad intersujeto e intrasujeto adecuada, será necesario enrolar al menos 40 pacientes, adquiriendo datos durante 10-14 días. Así, la campaña de recogida de datos se llevará a cabo durante unos 6 meses. Cada sujeto utilizará la aplicación móvil y los sensores durante 2 semanas. Los datos se adquirirán utilizando simultáneamente paquetes de recopilación de datos (aplicación, sensores y cualquier dispositivo móvil). Al momento de la inscripción y al final, se administrará EORTC QLQ-C30.

WP3 - El objetivo es el desarrollo de algoritmos capaces de predecir el nivel de dolor percibido por el paciente. Teniendo una cantidad considerable de datos etiquetados disponibles, el sistema aprenderá de los ejemplos.