Értékelje a CT-fejek priorizálásának klinikai hatékonyságát (ACCEPT)

Tanulmányi háttér:

Az Egyesült Királyság sürgősségi osztályait (ED) túlterheli a növekvő betegigény, a radiológiai személyzet hiánya és a betegek növekvő várakozási ideje. A fejsérülések gyakori okai a sürgősségi ellátásnak az Egyesült Királyságban, a számítógépes tomográfia (CT) vizsgálat általában az első képalkotó teszt a fejsérülések és a stroke diagnosztizálására.

A National Institute of Health and Care Excellence (NICE) jelentése megerősíti, hogy Angliában és Walesben évente 1,4 millió ember fordul fejsérüléssel sürgősségi osztályokra. Az évente felvett 200 000 beteg egyötöde szenved koponyatöréssel vagy agykárosodással járó traumás agysérüléssel. A fejsérülés a leggyakoribb halálok és rokkantság 40 éves korig. A korai felismerés és az azonnali kezelés létfontosságú az életek megmentéséhez és a fogyatékosság kockázatának minimalizálásához, a NICE fejsérülésekre vonatkozó irányelvei szerint: értékelés és korai kezelés. A fej CT-vizsgálatok az arany standard ezek diagnosztizálására, és nagyon fontos, hogy ezeket radiológusok végezzék és jelentsék a NICE irányelveinek megfelelően.

A mesterséges intelligencia lehetséges alkalmazásai a radiológiában jóval túlmutatnak a diagnosztikai és prognosztikai lehetőségek képelemzésén. Egyre világosabbá válik, hogy a mesterséges intelligencia algoritmusai képesek javítani a termelékenységet, a működési hatékonyságot és a pontosságot a radiológiai diagnosztikában. Az AI-eszközöket a radiológiai munkafolyamat több pontján történő diagnosztizálás elősegítésére és a folyamatok javítására fejlesztik, beleértve:

(a) a prioritást élvező szkennelés protokollozása, (b) klinikai döntéstámogató rendszerek a kritikus leletek észlelésére, (c) a munkalista prioritásainak módosítása mesterséges intelligencia eredményein keresztül, és (d) az átfutási idő csökkentése a munkalisták priorizálásával és a félautomatizált struktúrák jelentésével. A mesterséges intelligencia eszközök alkalmazása a betegek ellátására és a radiológus munkafolyamat javulására gyakorolt ​​kézzelfogható hatás bizonyításától függ.

Ezért ebben a tanulmányban azt szeretnénk felmérni, hogy a képalkotási életciklus (b), (c) és (d) pontját kibővítő AI-eszköz valós megvalósítása befolyásolná-e az átfutási időt.

qER orvosi eszköz:

A qER, a CE II. osztályú jóváhagyott orvosi szoftvereszköz hat célrendellenesség – koponyaűri vérzés, koponyatörés, középvonali eltolódás, tömeghatás, atrófia és infarktusra utaló hipodenzitások – jelenlétét észleli és lokalizálja a nem kontrasztos fej-CT-vizsgálatokon. Prioritási állapotot kap, ha a szoftver a célrendellenességek (koponyán belüli vérzés, koponyatörés, középvonali eltolódás vagy tömeghatás) bármelyikét észleli, és a felhasználó egyetlen összefoglaló szeletet tekinthet meg, amely felsorolja a qER a CT-vizsgálaton, majd az összes szelet a vizsgálatban a fenti rendellenességek lokalizációjával. Alternatív megoldásként, ha a céleltérések egyike sem észlelhető, a kimenet azt jelzi, hogy a szoftver elemezte a képet, és nem talált kritikus megállapításokat. A qER jelentések célja, hogy támogassák a minősített radiológusokat és/vagy engedéllyel rendelkező orvosokat a klinikai döntéshozatalban. Ez egy támogató eszköz, és eredeti szkennelésekkel együtt segítheti a klinikust a fej CT-k leolvasásának hatékonyságának, pontosságának és átfutási idejének javításában. Nem használható orvosi tanácsadásra, kezelési terv meghatározására vagy cselekvési mód ajánlására a betegnek.

Dizájnt tanulni:

Egy többközpontú lépcsőzetes ékelt klaszteres randomizált vizsgálatot végeznek 4 NHS kórházban 13 hónapon keresztül. A kórházak azonosítása és bevezetése a qER megoldásba 30 napos bevezetési idővel történik. Azt a sorrendet, amelyben a helyszínek megkapják a qER beavatkozást, számítógépes véletlenszerűsítés határozza meg. A lépcsőzetes ékkialakítás lehetővé teszi a beavatkozás szervezeti szintű megvalósítását, az eredménymutatók betegszintű értékelésével. A megvalósítás szakaszos aktiválással történő, véletlenszerű sorrendben történő strukturálása fontos módszertani előnyöket biztosít a vizsgálat kvalitatív és kvantitatív elemei számára egyaránt. A kialakítás lehetővé teszi az örökbefogadási torzítás szabályozását, és a páciens szintjén a háttérbeteg jellemzőinek időalapú változásaihoz való igazítást.

Az ezen az úton lévő összes beteg MI-leolvasást kap, és az MI-leletek eredményeként nem végeznek további vagy eltérő vizsgálatokat. Az átfutási idő a vizsgálat elvégzése és a végső vizsgálati jelentés elérhetővé válása közötti időintervallum, amelyet percekben mérnek. Ha qER-t használnak a fej-CT-vizsgálatok jelentésére, és ha eltérés van a qER és a radiológus kimenete között, az utóbbit véglegesnek tekintik a további betegkezelés szempontjából.

Az elsődleges célkítűzés:

Az elsődleges cél annak felmérése, hogy a qER alapú jelentés és osztályozás jelentősen csökkenti-e a sürgősségi osztályon járó betegek kritikus NCCT-főjelentésének átfutási idejét (TAT).

Másodlagos cél(ok):

• Felmérni a qER hasznosságát a sürgősségi osztályok támogatására az NCCT-fejet és radiológiai jelentési munkafolyamatot igénylő betegek számára.
• A qER biztonságosságának felmérése az NCCT fejeken kritikus leletekkel rendelkező betegek azonosításában.
• A qER műszaki teljesítményének értékelése.
• A qER Heath Economic, költséghaszon elemzésének elvégzése.