卵巣がん治療を導く価値ベースの統合レコメンデーション ソフトウェア (VIRGO2) (VIRGO)

この研究では、高度に調整された卵巣がん治療経路、関連するエビデンスに基づく推奨事項を組み込み、必要に応じて医療提供者と患者がこれらを「すぐに」利用できるようにすることで、モバイル アプリケーションの完全な有用性を採用します。 AI ベースのモバイル アプリケーションには、臨床データの入力と、疾患の進行、投薬の副作用、服薬アドヒアランス、不安と抑うつ、および生活の質に関連するものを含む、継続的に取得される患者報告アウトカム指標 (PROM) の両方が必要です。 結果測定の継続的な評価は、電子医療記録 (EMR) に直接配信される継続的な監視を提供します。 このデータにより、AI 主導の卵巣がんケア経路の実装を通じて、EMR でワンクリックするだけで、異常な転帰の測定値がケア管理に関する専門家ベースの推奨事項を即座にトリガーすることができます。 プロバイダーの推奨事項は、個々のリスク プロファイル、疾患の段階、および健康上の結果に基づいてケアを最適化するために継続的に生成され、動的でリスクに依存した推奨事項が得られます。 患者の遠隔監視により、予約のリマインダーや服薬遵守の最適化など、教育と指導の改善も可能になります。 このアプリケーションは、栄養サポート、メンタル サポート、および介護者の接続も提供します。 卵巣がんが患者の 80% にとって慢性的な状態になることを考えると、重要な課題は、医療費を増加させずに患者の転帰を改善する高レベルのケアを提供することです。 このプロジェクトでは、電子医療記録、患者アプリケーション、および AI によって生成された患者ケア経路を使用してこれを行うことができるプロセスを評価します。 このような卵巣がん向けに設計された AI を利用したケア経路の開発は、卵巣がん管理の導入および維持治療段階全体で調整されます。