AI Clinician XP2 - En studie av AI-klinikeren som løper i sanntid på intensivavdelingen

Sepsis er livstruende organdysfunksjon på grunn av alvorlig infeksjon og rammer 250 000 pasienter årlig i Storbritannia (pre-COVID-19), hvorav 48 000 dør. I tillegg hadde praktisk talt alle dødsfall på intensivavdelingen (ICU) COVID-19 sepsis. Det er en ledende dødsårsak og den dyreste tilstanden som behandles på sykehus. Det ble anerkjent som en topp forskningsprioritet av James Lind Alliance, et partnerskap mellom pasienter og klinikere for å prioritere de mest presserende ubesvarte spørsmålene NHS står overfor.

Hjørnesteinen i gjenoppliving av sepsis er administrering av intravenøse væsker (IVF) og/eller vasopressorer (legemidler som klemmer blodårene for å øke blodtrykket) for å opprettholde blodstrømmen for å forhindre organsvikt. Det er imidlertid stor usikkerhet rundt den individuelle doseringen av disse legemidlene hos en individuell pasient, delvis på grunn av høy sepsis-heterogenitet. De gjeldende retningslinjene gir anbefalinger på befolkningsnivå, men klarer ikke å individualisere beslutningene. Feil beslutninger fører til dårligere resultater og økt bruk av intensivavdelinger. Et verktøy for å tilpasse disse medisinene kan forbedre pasientens overlevelse.

Etterforskerne har utviklet en ny metode for automatisk og kontinuerlig å vurdere og anbefale riktig dose av disse medisinene til leger, som ble laget ved bruk av kunstig intelligens (AI)-teknikker brukt på store medisinske databaser. Metoden som brukes kalles forsterkningslæring, og vi kaller teknologien «AI Clinician».

I AI Clinician XP1 testet etterforskerne sikkerheten til AI Clinician når den kjørte i "skyggemodus", dvs. i pseudonymiserte grupper med pasientdata presentert for off-duty ICU-klinikere. Dette gjorde det mulig for etterforskerne å 1) utvikle metoder og programvare for å koble til sanntids elektroniske helsejournaler (EPJ); 2) sjekk sikkerheten til algoritmen når den brukes i en moderne britisk ICU-pasientkohort.

I XP2 vil AI-klinikeren kjøre i sanntid på dedikerte datamaskiner ved sengen til faktiske pasienter på 4 intensivavdelinger på tvers av 2 NHS-truster (tre intensivavdelinger ved ICHT og én intensivavdeling ved UCLH).

Dette nåværende eksperimentet vil teste muligheten for å kjøre AI-klinikeren i sanntid i operasjonelle intensivavdelinger, som forberedelse til en fremtidig storskala randomisert multisenterstudie som vil teste for en forbedring av klinisk relevante utfall. På dette stadiet og i interessen for å fokusere på forskrivere først, vil vi kun teste bruken av systemet av ICU-leger. Studier med sykepleiere vil bli gjennomført i fremtiden.