Tekoälyyn perustuvan reseptitukiohjelmiston iAST® arviointi empiirisen ja osittain kohdistetun antibioottihoidon valinnassa (EVIAST)

Tausta:

Infektiot ovat yksi tärkeimmistä neuvonnan syistä perusterveydenhuollossa ja ensiapupalveluissa. Lisäksi suuri osa sairaaloissa olevista potilaista kärsii infektiosta oleskelunsa aikana. Euroopan tautien ehkäisy- ja valvontakeskuksen (ECDC) tietojen mukaan noin 11 prosenttia eurooppalaisiin sairaaloihin saapuvista potilaista kärsii terveydenhuoltoon liittyvästä infektiosta (ECDC, 2013). Lisäksi tämän organisaation mukaan 35 prosenttia eurooppalaisiin sairaaloihin otetuista potilaista saa antibioottihoitoa, ja tämä prosenttiosuus vaihtelee sairaalasta ja maasta riippuen 21,4–54,7 prosenttia (ECDC, 2013).

Infektioiden riittämätön hoito johtaa usein komplikaatioihin, jotka liittyvät sairaalahoitojaksojen pidentymiseen tai sepsiksen kehittymiseen, mikä voi lopulta aiheuttaa sairastuneiden potilaiden kuoleman (Kollef et al., 1999; Kollef et al., 2000). Lisäksi epäasianmukaisesta antibioottivalinnasta johtuvilla tehottomilla hoidoilla on valtavat kustannukset ja vaikutukset terveydenhuoltojärjestelmiin (Zilberberg et al., 2017). Sitä vastoin on olemassa laajaa tieteellistä näyttöä siitä, että riittävän antibioottihoidon varhainen aloittaminen vähentää merkittävästi infektioiden sairastuvuutta ja kuolleisuutta ja vähentää merkittävästi potilaiden sairaalahoitoa (van den Bosch et al., 2017). Aiemmat tutkimukset ovat raportoineet, että 20–30 % antibioottiresepteistä on riittämättömiä, mikä johtaa terveyteen liittyviin komplikaatioihin, erityisesti terveydenhuoltoon liittyviin infektioihin (Fleming-Dutra et al., 2016; Lambregts et al., 2020; Tumbarello et al., 2007). Lisäksi riittävällä antibioottihoidon valinnalla vältetään resistenttien bakteerikantojen leviäminen, josta on tullut kasvava ongelma viime vuosina (Andersson ym., 2010; Gandra et al., 2014).

Kuten aiemmin todettiin, infektiokuolleisuus kasvaa valtavasti ajan myötä, jos riittävää antibioottihoitoa ei aloiteta (Kumar et al., 2006). Siten mikrobiologisten tulosten saaminen ja infektion aiheuttavan bakteerikannan tunnistaminen on ratkaisevan tärkeää, jotta koehenkilöille voidaan tarjota tehokkaita hoitoja (D'Onofrio, 2020). Mikrobiologisen profiilin kuvauksen tekevät yleensä mikrobiologian laboratoriot, jotka tukevat lääkäreitä antibioottihoidon valinnassa. Siitä huolimatta, vaikka luotettavia tuloksia saadaankin, ne saadaan yleensä 48 tunnin kuluttua alustavasta potilaan arvioinnista (Jorgensen et al. 2009).

Perustelut:

Useista mikro-organismeista ja potilaista saaduilla kumulatiivisilla antibiogrammitiedoilla on suuri epidemiologinen ja kliininen arvo, koska niiden avulla voidaan seurata ja havaita vaihteluita mikrobien herkkyyden trendeissä. Lisäksi nämä tiedot voivat myös auttaa valitsemaan parhaat empiiriset hoidot eri tartuntaoireyhtymistä (CLSI, 2014). Kliiniset mikrobiologit tekevät perinteisesti kumulatiivisia antibiogrammiraportteja tietyllä tiheydellä (useimmiten vuosittain). Nämä raportit tehdään valitsemalla saatavilla olevat tiedot jokaisesta antibiootista ja jokaisesta mikro-organismista, laskemalla herkät ja resistentit bakteerit ja laskemalla kunkin niistä herkkyysprosentti (Larrosa et al., 2022). Näitä kumulatiivisia antibiogrammeja kuitenkin harvoin kuulevat reseptiä määräävät lääkärit tosielämässä, ja ne voivat olla puolueellisia (Mohering et al, 2015). Esimerkiksi herkkyys vaihtelee riippuen potilaiden ominaisuuksista, osastosta, jossa heitä hoidetaan, aiemmista bakteeriviljelmistä jne... (Larrosa et al., 2022).

Nykyisessä mikrobiologiassa käytettävissä olevan teknologian vuoksi mikro-organismin kliinisestä näytteestä tunnistamisen ja sen antibioottiherkkyysprofiilin tuloksen välillä on usein 24 tunnin viive. Heti kun bakteerien tunnistaminen on saatavilla, voidaan määrittää tiettyyn taudinaiheuttajaan suunnattu "puolikohdennettu" hoito, joka kerää kertyneiden antibiogrammiraporttien avulla mahdollistaa nopean tarkan hoidon aloittamisen, kunnes lopullinen antibiogrammi on tiedossa, vähentää merkittävästi empirismin astetta, jolla hoidetaan tartuntatauteja (Fernández & Vázquez, 2019).

Kumulatiivinen antibiogrammitietoja voidaan analysoida käyttäytymismallien poimimiseksi käyttämällä koneoppimistekniikoita (García-Martínez et al., 2021). Koneoppiminen on osa tekoälyä, joka keskittyy dataan perustuvien mallien kehittämiseen soveltaen tekniikoita, joiden avulla tietokoneet voivat automaattisesti oppia dataan sisältyvän tiedon, havaita malleja, muuntaa dataa ennustaviksi malleiksi, jotka auttavat päätöksenteossa (Rowe et al. , 2019). Muutaman viime vuoden aikana jotkut tutkijat ovat julkaisseet teoksia, joissa he arvioivat koneoppimistekniikoiden käyttöä empiirisessä herkkyyden/resistenssin ennustamisessa. Nämä työt kuitenkin arvioitiin tutkimusympäristössä ja ne rajoittuivat tiettyihin tapauksiin, joissa oli muutamia infektioita ja etiologisia tekijöitä (Mancini et al., 2020; Lewin-Epstein et al., 2021; Anahtar et al., 2021; Kim et al. ., 2022).

Lääketieteellisten laitteiden yleiskatsaus:

Viimeisen kolmen vuoden aikana Pragmatech AI Solutions on keskittynyt tutkimuksessaan tekoälyn ja koneoppimistekniikoiden käyttöön kumulatiivisten antibiogrammien analysointiin ja ennustamaan, mitkä ovat parhaita empiirisiä ja puolikohdennettuja hoitoja tietyille potilaille. Tämä on toteutunut tuotteessa, joka on markkinointia edeltävässä vaiheessa nimeltään iAST®. iAST®-ohjelmisto on luokiteltu luokan IIa lääketieteelliseksi laitteeksi EU-asetuksen 2017/745 mukaisesti.

Opintojen tavoite:

iAST®-työkalu on matemaattisesti osoittanut, että se voi lisätä bakteeripeitton todennäköisyyttä infektioiden varhaisessa antibioottihoidossa sairaaloissa hoidettavien potilaiden hoidossa.

Tässä mielessä tämän retrospektiivisen ja havainnoivan tutkimuksen ensisijaisena tavoitteena on arvioida iAST®-ohjelmiston tarkkuutta tavallisten infektiosairauksien empiirisen ja puolikohdennettujen hoidon varhaisessa ja riittävässä valinnassa todellisessa kliinisessä ympäristössä.

Kliinisen tutkimuksen suunnittelu:

Kliininen tutkimus on suunniteltu yhtenäisenä keskuksena, retrospektiivisenä ja havainnointitutkimuksena. Antibiogrammit ja sairaalatiedot tarkistetaan takautuvasti, jotta voidaan tunnistaa potilaat, jotka täyttävät osallistumiskriteerit tutkimuksen ensisijaisen ja toissijaisen päätepisteen analysoimiseksi. Antibiogrammeja, joita käytettiin tekoälymallin määrittämiseen, ei oteta huomioon arvioitaessa iAST®-ohjelmiston tarkkuutta. Vain helmikuun 2023 tapaukset otetaan mukaan. Tutkijat rekisteröivät kussakin tapauksessa lääkärin määräämän empiirisen ja osittain kohdistetun hoidon (tarvittaessa). Sekä iAST®-ohjelmiston että lääkäreiden onnistumisasteen vertailu antibiogrammin suhteen suoritetaan kahdella tavalla:

1. Tutkijat käyttävät iAST®-työkalua ennustaakseen, mitä antibiootteja olisi suositeltu kolmeksi parhaaksi valinnaksi sekä empiiriseen että osittain kohdennettuun hoitoon, ja kirjaavat nämä tiedot ennustetun kattavuuden prosentteina (kolme ensimmäistä antibioottia valitaan iAST®-sijoitus, joka on testattu sen keskuksen antibiogrammissa, jossa tutkimus suoritetaan). Tutkijat tarkistavat lopulliset mikrobiologiset raportit ja kirjaavat, olivatko talteen saadut bakteerit herkkiä lääkäreiden määräämille ja iAST®-työkalulla simuloiduille lääkkeille lopullisten antibiogrammitulosten mukaan. Lääkärin määräämän lääkemääräyksen onnistumisastetta verrataan tilastollisesti iAST®:n suositteleman kolmen parhaan antibiootin onnistumisasteeseen itsenäisesti. Niissä tapauksissa, joissa kliinikot eivät ole määränneet puolikohdennettua hoitoa, iAST®:n puolikohdennettuna hoitona suosittelemaa lääkettä verrataan kliinikon empiiriseen hoitoon.
2. Tutkijat rekisteröivät myös onnistumisen todennäköisyyden, jonka iAST® ennusti lääkärin määräämälle lääkkeelle. Lääkärin määräämälle antibiootille iAST®:n ennustamien todennäköisyyksien keskiarvoa verrataan kahden ryhmän välillä: tapaukset, joissa bakteeri oli herkkä ja tapaukset, joissa se oli resistentti, antibiogrammitulosten mukaan. Analysoidaan, onko tämä ero tilastollisesti merkitsevä.

Lääkäreiden antibioottireseptin asianmukaisuutta ja iAST®-ennustetta verrataan antibiogrammiraportin perusteella. Jokaiselle infektiotyypille kehitetään alaryhmäanalyysit. Tämän mukaan iAST®:n tarkkuutta hypoteettiseen empiiriseen ja puolikohdennettuun hoitoennusteeseen verrattaessa lääkärin määräämiä reseptejä arvioidaan seuraavilla tavoilla:

• Tiedot potilailta, jotka ovat olleet päivystyspoliklinikalla virtsatieinfektion ja/tai virtsan sepsiksen diagnoosilla.
• Tiedot potilailta, jotka kärsivät bakteremiasta tai sepsisestä, kun aiheuttaja oli lopullisesti tunnistettu tai kun Gram-värjäyksen ominaisuudet olivat saatavilla.
• Tiedot potilailta, joilla oli ollut trakeobronkiitti tai mekaaniseen ventilaatioon liittyvä keuhkokuume ja joiden aiheuttaja oli lopullisesti tunnistettu tai kun sen Gram-värjäytymän ominaisuudet olivat saatavilla.
• Tiedot potilailta, joilla oli jokin muu infektio, jonka aiheuttaja oli tunnistettu, mutta joille ei vieläkään ollut tulosta antibiogrammista.

Tutkijat rekisteröivät, kuuluivatko lääkärin määräämät antibiootit tai iAST®:n kussakin tapauksessa ennustamat WHO AWARE -luokituksen pääsy-, tarkkailu- tai vararyhmiin (https://www.who.int/publications/i/item/2021-). tietoinen luokittelu). Tällä tavalla lasketaan kunkin antibiootin käyttö/suositus kussakin haarassa (lääkärin määräämä resepti vs. iAST®-ennuste).

Tutkijat rekisteröivät kaikki tutkimuksen tiedot sähköiseen tapausraporttilomakkeeseen (eCRF).

Määritelmät

• Empiirinen hoito: Ne hoidot, joita määrätään, kun epäillään infektiota, mutta sitä tuottava mikro-organismi ja sen antibioottiherkkyys ovat vielä tuntemattomia.
• Puolikohdennettu hoito: Hoito, jota määrätään, kun epäillään infektiota ja jonka etiologia tiedetään, mutta ei vielä sen antibioottiherkkyyttä.
• Riittävä antibiootti mikrobiologisten tulosten mukaan: Antibioottihoito katsotaan oikeaksi, jos potilaan kliinisestä näytteestä tunnistetut bakteerit, joille se on kohdistettu, ovat herkkiä antibiogrammin tuloksen tai sen ekstrapoloinnin perusteella.
• Puutteellinen antibiootti mikrobiologisten tulosten mukaan: Päinvastoin, hoitoa pidetään virheellisenä, jos bakteeri, jota vastaan ​​se on suunnattu, on antibiogrammin tulosten tai sen luontaisen resistenssin mukaan resistentti.

Rajoitukset:

Tutkimuksen rajoitukset johtuvat sen suunnittelusta, koska se on retrospektiivinen, ei interventiotutkimus. Tutkimus on kuitenkin suunniteltu vähentämään mahdollisia harhoja. Jotkut harhan minimoimiseen tähtäävistä toimenpiteistä ovat:

• samoja tapauksia käytetään verrattaessa lääkärin määräämää reseptiä iAST®-suositukseen, joten tietojen epätasapainoa ei synny.
• tutkijat ovat erittäin päteviä tartuntataudeissa, joten he tulkitsevat täydellisesti antibiogrammeista ja tutkimukseen sisältyvien tapausten kliinisistä tietueista saadut tiedot, mikä vähentää tulkintaharhaa.
• potilastiedot anonymisoidaan Kerättävä tieto löytyy yleensä potilaiden potilaskertomuksista ja lääketieteellisistä kartoista sekä mikrobiologian osaston tietokannasta. Ei kuitenkaan voida taata, että potilastiedot tai sairauskartat ovat täydellisiä, mikä voi haitata kaikkien tutkimusprotokollassa määriteltyjen kiinnostavien muuttujien keräämistä. Jos tiedot puuttuvat, puuttuvia arvoja ei oteta huomioon laskettaessa prosenttiosuuksia analyysiä varten.