Sécurité et fiabilité de l'évaluation des symptômes basée sur l'intelligence artificielle chez les enfants et les adolescents

Les technologies numériques de santé (DHT) sont de plus en plus développées pour soutenir les systèmes de santé du monde entier. Cependant, ils manquent souvent de médecine fondée sur des preuves et de validation médicale. Il existe un besoin considérable dans les pays occidentaux d'allouer avec précision les ressources de santé et de donner à la population une information de santé détaillée et fiable permettant une plus grande prise en charge de sa santé. Le système intelligent de gestion des flux de patients (IPFM, nom du produit Klinik Frontline) est développé pour répondre à ces besoins. En pratique, l'IPFM est utilisé pour l'aide à la décision dans les processus de triage et de diagnostic ainsi que pour automatiser la gestion de l'afflux des patients. Le cœur de l'IPFM est une intelligence artificielle (IA) clinique, qui utilise une base de données médicale complète de corrélations cliniques générées par des médecins.

La population d'étude de cette recherche se compose de patients de la clinique d'urgence pédiatrique de l'hôpital universitaire de Turku (TUH). Les données seront recueillies pendant 6 mois de pilotage, après quoi les résultats seront analysés. Le nombre prévu de patients pour l'étude est d'au moins 500 patients, avec un objectif de 1 000. Lorsqu'ils se rendent à l'hôpital, les patients ou leurs tuteurs signaleront leurs données démographiques, leurs antécédents et leurs symptômes à l'aide du formulaire en ligne structuré de l'IPFM. Les résultats obtenus à partir de l'IPFM sont ignorés du professionnel de la santé et l'IPFM n'affecte pas la prise de décision clinique du professionnel. Les données obtenues à partir du formulaire en ligne de l'IPFM et les données cliniques du service des urgences et du TUH seront analysées après la collecte des données. L'objectif principal de la recherche est de valider l'utilisation de l'IPFM en évaluant l'association des résultats de l'IPFM avec 1) l'urgence et la gravité des conditions ; et 2) les diagnostics réels posés par des médecins. Les principales hypothèses de la recherche sont que 1) l'IPFM est sûr et sensible dans l'évaluation de l'urgence des conditions des patients arrivant au service des urgences et que 2) l'IPFM a une corrélation suffisante entre le diagnostic différentiel et le diagnostic réel posé par le médecin.