Keinotekoinen älykkyys mahdollisti potilaiden valinnan päätöksenteon lannerangan leikkauksen varalta

Tausta kolmasosa potilaista, jotka toimivat lannerangan herniaatioon (LDH) tai selkärangan stenoosiin (LSS), ei saavuta huomattavaa parannusta. Tutkimukset osoittavat, että hyvin tietoinen yhteinen päätöksenteko (SDM) voivat parantaa leikkauksen valintaa ja siten tuloksia. Siksi on kehitetty lukuisia algoritmeja lopputuloksen ennustamiseen, ja jotkut käyttävät tekoälyä (AI). Suurin osa koulutetaan pienissä tietojoukkoissa, harvat ovat tarkkoja, kaikki ovat itsenäisiä tai verkkopohjaisia ​​sovelluksia, joita ei ole integroitu sähköiseen terveystietueen (EHR), eikä niitä ole toteutettu rutiininomaisessa kliinisessä käytännössä.

Norjalainen selkärangan kirurgian (Norspine) rekisteri käsittää yli 69 000 tapauksen kohortin. Tutkijat ovat käyttäneet AI: tä tietojoukon analysointiin ja tulosten ennustamiseen, ja kehittäneet päätöksenteon tukityökalun (DST), joka on integroitu saumattomasti EHR DIPS Arena® -sovellukseen.

Tutkijat aikovat käyttää työkalua kirurgien ja potilaiden väliselle SDM: lle leikkauksen indikaatiosta (kyllä ​​tai ei), jotta voidaan lisätä osuutta onnistuneen lopputuloksen kanssa. Tutkimuksen tarkoituksena on arvioida DST: n turvallisuus ja toteutettavuus käytettäväksi seuraavassa pilottitutkimuksessa.

Laite DST (laite) on integroitu yhdiste ohjelmisto-ratkaisuja. Potilaat ja kirurgit rekisteröivät perustiedot DIPS Arena®: iin integroituneista kyselylomakkeista ja siirretään Norspiineen. Tiedot siirretään myös (tunnistetut) AI-yhteensopivaan ennustealgoritmiin, joka toimii pilvipohjaisessa mallipalvelussa. Algoritmi on koulutettu ja validoitu Norspine -tietojoukkoon. Päätuloksen ennustamiskäyrän (OSWEWRYTRY -vammaisuusindeksi 12 kuukauden kuluttua) -alueessa vastaanottimen toimintaominaisuuden analyysissä on erittäin korkea (0,85) LDH: lle ja kohtalaiselle (0,72) LSS: lle. Malli-isäntä laskee myös tulokset (mittasuhteet, joilla on huomattavia, vähäisiä tai ilman parannuksia ja pahenevat) 50 tapausta, joiden lähtömuuttujat ovat eniten samanlaisia ​​kuin esillä oleva tapaus ("potilaiden kaltaiset-me"). Lopuksi, yksittäinen ennuste ja "potilaiden kaltaiset" tulokset siirretään takaisin ja esitetään DIPS Arena®: n tavallisessa käyttöliittymässä SDM: ssä käytettäväksi.

Tämän toteutettavuustutkimuksen kliiniset tutkimukset tutkijat käyttävät konvergenssia laadullisia ja kvantitatiivisia sekoitettuja menetelmiä. Vertailu on päätöksenteko rutiininomaisessa kliinisessä käytännössä ilman DST: tä. Tutkimukseen sisältyy 20 potilasta, joilla on magneettikuvaus, joka vahvisti LDH: n tai LSS: n, joka on tarkoitettu leikkauksen indikaatioiden arvioimiseksi, ja kuusi kirurgia, jotka tekevät arvioita. Tutkimus suunnittelee iteratiivisesti DST: n käyttöliittymän, kunnes sitä pidetään turvallisena ja toteutettavissa käytettäväksi seuraavassa pilottitutkimuksessa.