AI Clinician XP2 - Une étude du clinicien IA fonctionnant en temps réel dans l'USI
AI Clinician XP2 - Une étude pilote du clinicien IA fonctionnant en temps réel dans l'USI
La pierre angulaire de la réanimation du sepsis est l'administration de liquides intraveineux (FIV) et/ou de vasopresseurs (médicaments qui compriment les vaisseaux sanguins pour augmenter la pression artérielle) pour maintenir le flux sanguin afin de prévenir la défaillance des organes. Cependant, il existe une énorme incertitude autour du dosage individuel de ces médicaments chez un patient individuel, en partie en raison de la grande hétérogénéité de la septicémie. Les directives actuelles fournissent des recommandations au niveau de la population mais ne parviennent pas à individualiser les décisions. De mauvaises décisions entraînent de moins bons résultats et une utilisation accrue des ressources en soins intensifs. Un outil de personnalisation de ces médicaments pourrait améliorer la survie des patients.
Les chercheurs ont développé une nouvelle méthode pour examiner et recommander automatiquement et en continu la dose correcte de ces médicaments aux médecins, qui a été créée à l'aide de techniques d'intelligence artificielle (IA) appliquées à de grandes bases de données médicales. La méthode utilisée s'appelle l'apprentissage par renforcement, et nous appelons la technologie "AI Clinician".
Dans l'AI Clinician XP1, les enquêteurs ont testé la sécurité de l'AI Clinician lorsqu'il fonctionnait en « mode fantôme », c'est-à-dire dans des lots pseudonymisés de données de patients présentées aux cliniciens des soins intensifs en congé. Cela a permis aux enquêteurs de 1) développer des méthodes et des logiciels pour se connecter aux dossiers de santé électroniques en temps réel (DSE) ; 2) vérifier la sécurité de l'algorithme lorsqu'il est utilisé dans une cohorte de patients de soins intensifs britanniques contemporains.
Dans XP2, le clinicien IA fonctionnera en temps réel sur des ordinateurs dédiés au chevet des patients réels dans 4 USI réparties sur 2 NHS Trusts (trois USI à l'ICHT et une USI à l'UCLH).
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
La septicémie est un dysfonctionnement organique potentiellement mortel dû à une infection grave et affecte 250 000 patients chaque année au Royaume-Uni (avant la COVID-19), dont 48 000 meurent. De plus, pratiquement tous les décès dus au COVID-19 en unité de soins intensifs (USI) avaient une septicémie. C'est l'une des principales causes de décès et la maladie la plus coûteuse traitée dans les hôpitaux. Il a été reconnu comme une priorité de recherche par la James Lind Alliance, un partenariat de patients et de cliniciens pour donner la priorité aux questions sans réponse les plus urgentes auxquelles le NHS est confronté.
La pierre angulaire de la réanimation du sepsis est l'administration de liquides intraveineux (FIV) et/ou de vasopresseurs (médicaments qui compriment les vaisseaux sanguins pour augmenter la pression artérielle) pour maintenir le flux sanguin afin de prévenir la défaillance des organes. Cependant, il existe une énorme incertitude autour du dosage individuel de ces médicaments chez un patient individuel, en partie en raison de la grande hétérogénéité de la septicémie. Les directives actuelles fournissent des recommandations au niveau de la population mais ne parviennent pas à individualiser les décisions. De mauvaises décisions entraînent de moins bons résultats et une utilisation accrue des ressources en soins intensifs. Un outil de personnalisation de ces médicaments pourrait améliorer la survie des patients.
Les chercheurs ont développé une nouvelle méthode pour examiner et recommander automatiquement et en continu la dose correcte de ces médicaments aux médecins, qui a été créée à l'aide de techniques d'intelligence artificielle (IA) appliquées à de grandes bases de données médicales. La méthode utilisée s'appelle l'apprentissage par renforcement, et nous appelons la technologie "AI Clinician".
Dans l'AI Clinician XP1, les enquêteurs ont testé la sécurité de l'AI Clinician lorsqu'il fonctionnait en « mode fantôme », c'est-à-dire dans des lots pseudonymisés de données de patients présentées aux cliniciens des soins intensifs en congé. Cela a permis aux enquêteurs de 1) développer des méthodes et des logiciels pour se connecter aux dossiers de santé électroniques en temps réel (DSE) ; 2) vérifier la sécurité de l'algorithme lorsqu'il est utilisé dans une cohorte de patients de soins intensifs britanniques contemporains.
Dans XP2, le clinicien IA fonctionnera en temps réel sur des ordinateurs dédiés au chevet des patients réels dans 4 USI réparties sur 2 NHS Trusts (trois USI à l'ICHT et une USI à l'UCLH).
Cette présente expérience testera la faisabilité de l'exécution du clinicien IA en temps réel dans des unités de soins intensifs opérationnelles, en préparation d'un futur essai randomisé multicentrique à grande échelle qui testera une amélioration des résultats cliniquement pertinents. A ce stade et dans l'intérêt de se concentrer d'abord sur les prescripteurs, nous testerons uniquement l'utilisation du système par les médecins des soins intensifs. Des études avec des infirmières seront menées à l'avenir.
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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London, Royaume-Uni, W2 1PG
- Imperial College Hospitals NHS Trust
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London, Royaume-Uni, NW1 2PG
- Univeristy College London Hospitals NHS Foundation Trust
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Chercheur principal:
- David Brealey
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Contact:
- TBC TBC
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
Pour les malades :
- Adulte > 18 ans
- Admis à une unité de soins intensifs dans un centre participant
- Avec une septicémie précoce (dans les 24 heures suivant son apparition) (telle que définie par la définition de la septicémie-3)
- Pour une escalade complète (pas de plafond de soins, ex. patient "pas pour les vasopresseurs")
- Devrait survivre plus de 24h
- N'a pas opté pour l'utilisation de ses données à des fins de recherche (site Web NHS et NHS-X)
Pour les participants cliniciens :
- Médecins de l'USI au niveau de registraire principal, de boursier de l'USI ou de consultant
Critère d'exclusion:
Pour les malades :
- Pas pour les soins actifs complets, par ex. pas pour les vasopresseurs
- Ne devrait pas survivre plus de 24 heures
- Admission en chirurgie élective (ces patients sont régulièrement sous antibiotiques mais administrés en prophylaxie, sans septicémie)
- Désactivé pour l'utilisation de leurs données à des fins de recherche (site Web NHS et NHS-X)
Pour les participants cliniciens :
- Participation refusée
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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Cliniciens en soins intensifs
Les médecins de l'USI au niveau de registraire principal, de boursier de l'USI ou de consultant évalueront le système AI Clinician.
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N/A - L'étude est une étude observationnelle testant la faisabilité de l'exécution du clinicien IA en temps réel.
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Patients septiques
Les patients septiques répondant aux critères d'inclusion seront inclus dans le système.
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N/A - L'étude est une étude observationnelle testant la faisabilité de l'exécution du clinicien IA en temps réel.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Identification des patients
Délai: 6 mois
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Nombre de sujets identifiés et présentés à un médecin de chevet chaque semaine dans chaque centre Nombre de fois où le système est utilisé pour chaque patient |
6 mois
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Données système
Délai: 6 mois
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Disponibilité du système : réussite/échec de la génération d'une réponse. Retard dans la génération de la réponse lorsque le système est déclenché. Nombre et nature des problèmes techniques (abandons, blocages). Un formulaire en ligne indépendant (de type sondage) sera créé pour consigner tous les problèmes techniques que les utilisateurs pourraient rencontrer (par exemple, système indisponible, problèmes de connexion, etc.). Cette enquête sera conservée sur le même ordinateur portable de recherche, mais séparée de l'application AI Clinician, afin qu'elle ne puisse pas être affectée par une panne de serveur par exemple. État du serveur, événements d'indisponibilité, pannes planifiées et non planifiées. Ces événements peuvent être surveillés à distance et enregistrés par l'équipe ICT. |
6 mois
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Données d'utilisabilité
Délai: 6 mois
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Date et heure de chaque utilisation du système (chaque fois qu'il est utilisé par des cliniciens).
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6 mois
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Données d'utilisabilité
Délai: 6 mois
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Disponibilité des données : quel pourcentage de champs de données essentiels et facultatifs sont disponibles 24h/24 et 7j/7.
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6 mois
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Données anonymisées des patients
Délai: 6 mois
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Données démographiques des patients (âge en années, sexe, diagnostic principal)
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6 mois
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Données anonymisées des patients
Délai: 6 mois
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Résultats : fonction des organes (SOFA horaire jusqu'à 48 heures après l'heure de la décision), USI et mortalité hospitalière.
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6 mois
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Données anonymisées des patients
Délai: 6 mois
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Signes vitaux et valeurs de laboratoire, y compris les gaz du sang artériel.
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6 mois
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Données anonymisées des patients
Délai: 6 mois
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Doses reçues de liquides intraveineux et de vasopresseurs, Débit urinaire et équilibre hydrique, Présence de sédation, ventilation mécanique, dialyse (binaire)
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6 mois
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Données des évaluateurs
Délai: 6 mois
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Cliniciens Sexe, grade et ancienneté À chaque évaluation de l'IA, la base de données saisira et enregistrera les éléments suivants : Concordance avec la dose suggérée par AI : semble-t-elle appropriée, trop élevée ou trop faible ? Modifierez-vous votre ordonnance en fonction de la suggestion de l'IA ? (oui/non) Interviendriez-vous si la dose d'IA devait être administrée automatiquement ? (Oui Non). |
6 mois
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Entrevues avec les cliniciens
Délai: 6 mois
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A la fin de l'étude 2 participants seront interviewés qualitativement (avec enregistrement audio, pour transcription +/- analyse thématique)
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6 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Anticipé)
Achèvement primaire (Anticipé)
Achèvement de l'étude (Anticipé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Estimation)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Estimation)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Autres numéros d'identification d'étude
- 22CX8050
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Description du régime IPD
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
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