肝移植レシピエントにおけるインテリジェント症例管理プラットフォームの有効性 (ICMP)

背景: 肝移植レシピエントは、さまざまな合併症のリスクを回避し、再入院と医療費を削減し、生活の質を向上させるために、適切な自己管理を必要としています。 また、自己管理においてもさまざまな課題に直面しています。 したがって、肝移植後の肝移植患者の自己管理を強化することが重要です。 このような患者を治療する病院や医療施設は、個別のケア、医療リソースへのアクセス、計画的な退院後のサポートを促進する必要があります。 情報技術、人工知能、深層学習を利用して、肝移植患者の自己管理要件の特徴や種類を特定・確認し、個別の自己管理を提供することは、患者の自己管理スキルと健康成果の向上に役立つ可能性があります。 ケアの質と継続性も向上します。 しかし、この点に関する研究は行われていません。

目的: 人工知能と深層学習を組み合わせたインテリジェントな症例管理プラットフォームを確立し、肝移植レシピエントの自己効力感と自己管理を強化し、それによって臨床転帰と健康関連の生活の質を向上させます。 この研究の目的は次のとおりです。 1. 肝移植レシピエントの自己管理と情報ニーズを説明する、 2. 肝移植レシピエントの自己管理に関連するコンテンツまたはモジュールを作成する、 3. インテリジェントな症例管理プラットフォームを構築する、 4プラットフォームの使いやすさを評価し、5. ディープラーニングを実施し、自己効力感、自己管理、健康成果、健康関連の生活の質に対するインテリジェント症例管理プラットフォームの効果を調査します。

方法と材料: この研究は前向きの準実験デザインであり、実験グループと対照グループが作成されます。 まず、肝移植患者の自己管理ケアと情報ニーズを統合して、インテリジェントな症例管理プラットフォームの基盤を構築します。 この目的のために、推定50人の肝臓移植レシピエントと10人の医療スタッフが面接を受けることになる。 データは定性的なコンテンツ分析によって分析されます。 これらの内容に基づいて、インテリジェントなケース管理プラットフォームが開発および評価されます。 評価では、200 人の肝臓移植レシピエントからデータが収集され、プラットフォームの可用性、パフォーマンス、使用状況が評価されます。 受信者のプラットフォームの使用およびプラットフォームからの自己管理の受信に関連するデータも、深層学習のために収集されます。 このプラットフォームによって提供される自己管理の重要性と臨床的関連性は、肝移植治療に携わる医療スタッフによって評価されます。 深層学習技術が活用され、自己効力感、自己管理、健康成果、健康関連の生活の質の観点からインテリジェント症例管理プラットフォームの有効性が検証されます。 この実験には 133 人の患者が参加すると推定され、実験グループは 44 人、対照グループは 89 人です。 データは、退院時 (ベースライン データ)、および退院後 1、3、6、9、12 か月後に収集されます。 データの解析には統計パッケージソフト（SPSS 22.0）を使用します。 一般化された推定方程式モデルは、実験グループと対照グループ間の自己効力感、自己管理、健康関連の生活の質の経時的な差異を分析します。 この研究は、情報技術、深層学習、人工知能の革新的なアプリケーションを提案します。 多分野の協力により、肝移植レシピエントの自己管理と健康状態を改善できることが期待されています。