Evaluación Clínica del Sistema de Apoyo a la Decisión Basado en IA para la Rehabilitación Temprana Tras la Cirugía (DESIRE)
Evaluación de la Eficacia Clínica e Implementación de una Herramienta de Apoyo a la Decisión Basada en Inteligencia Artificial que Orienta la Rehabilitación Temprana Tras Cirugía Gastrointestinal y Oncológica
Después de una cirugía gastrointestinal u oncológica, puede ser difícil determinar cuándo un paciente está listo para comenzar de manera segura la rehabilitación temprana o avanzar hacia el alta hospitalaria. Los retrasos pueden prolongar la estancia hospitalaria, mientras que las decisiones prematuras pueden aumentar los riesgos.
Este estudio evalúa una herramienta de apoyo a la decisión basada en inteligencia artificial (IA) que analiza datos hospitalarios recopilados de forma rutinaria para identificar a los pacientes que probablemente están listos para la rehabilitación temprana y la planificación del alta después de la cirugía. La herramienta proporciona una salida simple de sí/no para apoyar a los clínicos en su toma de decisiones.
La herramienta de IA no reemplaza el juicio clínico. Los médicos tratantes siguen siendo plenamente responsables de todas las decisiones de atención.
El propósito de este estudio es examinar qué tan bien funciona esta herramienta en la práctica clínica y cómo puede implementarse de manera segura y efectiva para apoyar la atención posoperatoria.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
Los pacientes que se someten a cirugía gastrointestinal u oncológica a menudo requieren un seguimiento cuidadoso después de su operación. Durante los días posteriores a la cirugía, los profesionales sanitarios evalúan muchos factores, como los signos vitales, los resultados de laboratorio, el progreso de la recuperación y la necesidad de tratamientos hospitalarios. Con base en esta información, se toman decisiones sobre cuándo los pacientes pueden comenzar de manera segura la rehabilitación temprana o avanzar hacia la planificación del alta.
En este estudio, los investigadores están evaluando una herramienta de apoyo a la decisión basada en inteligencia artificial (IA) diseñada para asistir a los clínicos en estas decisiones. La herramienta analiza información recopilada de forma rutinaria del registro electrónico del paciente, incluidos datos demográficos, tipo de cirugía, signos vitales, valores de laboratorio e información sobre medicación. Utilizando estos datos, el sistema proporciona una salida simple de sí/no que indica si es probable que un paciente esté listo para la rehabilitación temprana y la planificación del alta al segundo día después de la cirugía.
La herramienta de IA es solo consultiva. No toma decisiones de tratamiento y no puede iniciar ninguna acción. El médico tratante siempre revisa el estado del paciente de forma independiente y toma la decisión final sobre la atención, la rehabilitación y la planificación del alta.
El estudio se centra en dos aspectos principales:
- Con qué precisión la herramienta de IA identifica a los pacientes que están listos para la rehabilitación temprana y la planificación del alta.
- Cómo se puede integrar la herramienta de manera segura y práctica en los flujos de trabajo clínicos diarios.
La participación en este estudio no cambia el estándar de atención. Todos los pacientes continúan recibiendo la atención postoperatoria de rutina de acuerdo con los protocolos hospitalarios existentes. La herramienta de IA sirve únicamente como una fuente adicional de información para los clínicos.
Los datos del paciente utilizados por el sistema de IA se procesan dentro de sistemas hospitalarios seguros y se manejan de acuerdo con las regulaciones de protección de datos. No se requieren pruebas o procedimientos adicionales específicamente para este estudio.
Los resultados de este estudio pueden ayudar a mejorar la atención postoperatoria al apoyar la rehabilitación oportuna y la planificación del alta, lo que potencialmente reduce las estancias hospitalarias innecesarias mientras se mantiene la seguridad del paciente.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Denise Hilling, MD, PhD
- Número de teléfono: +31 10 704 19 02
- Correo electrónico: d.hilling@erasmusmc.nl
Ubicaciones de estudio
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Rotterdam, Países Bajos
- Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam
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Contacto:
- Denise Hilling, MD PhD
- Número de teléfono: +31 10 704 19 02
- Correo electrónico: d.hilling@erasmusmc.nl
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Adultos de 18 años o más
- Sometidos a cirugía gastrointestinal u oncológica
- Ingresados postoperatoriamente en la unidad quirúrgica
- Se espera que permanezcan ingresados al menos 2 días después de la cirugía
Criterios de exclusión:
- Ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) en el momento de la predicción en el día postoperatorio 2
- Incapacidad para proporcionar consentimiento informado en neerlandés o inglés
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Cohorte de 103 pacientes sometidos a cirugía GE/oncológica e ingresados >2 días después de la cirugía
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La intervención consiste en el uso clínico de un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas (DESIRE) basado en inteligencia artificial (IA) bloqueada y no adaptativa, que analiza los datos de historiales clínicos electrónicos recopilados de forma rutinaria para predecir, en el segundo día postoperatorio, el riesgo de que un paciente requiera intervenciones específicas del hospital después de una cirugía gastrointestinal u oncológica. El sistema extrae automáticamente variables demográficas, perioperatorias, de signos vitales, de laboratorio y relacionadas con medicamentos, y genera una salida binaria (sí/no) que indica si es probable que el paciente tenga un riesgo bajo de requerir atención hospitalaria adicional. Se utiliza un umbral conservador predefinido para identificar a los pacientes elegibles para una rehabilitación temprana. |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Proporción de pacientes que requieren una escalada no planificada de la atención específica del hospital dentro de los 30 días posteriores a la transferencia temprana al área de rehabilitación.
Periodo de tiempo: Desde el día 2 postoperatorio (momento de la predicción de IA y posible transferencia al área de rehabilitación) hasta 30 días después de la cirugía
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Este es un resultado compuesto, que consiste en cualquiera de los siguientes eventos: Ingreso en UCI Reintervención quirúrgica Intervención radiológica Administración de antibióticos intravenosos Insuficiencia respiratoria (nueva necesidad de oxígeno suplementario) Mortalidad a los 30 días Reingreso de urgencia a los 30 días |
Desde el día 2 postoperatorio (momento de la predicción de IA y posible transferencia al área de rehabilitación) hasta 30 días después de la cirugía
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Colaboradores e Investigadores
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Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
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- DESIRE implementation
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
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