Effektiviteten til Intelligent Case Manage Platform hos levertransplantasjonsmottakere (ICMP)

Bakgrunn: Levertransplanterte krever riktig selvbehandling for å unngå risikoen for ulike komplikasjoner, redusere sykehusinnleggelse og medisinske kostnader og forbedre livskvaliteten. De møter også ulike utfordringer i selvledelse. Derfor er det viktig å forbedre selvbehandlingen av levertransplantasjonsmottakere etter levertransplantasjon. Sykehus og medisinske fasiliteter som tar seg av slike pasienter bør legge til rette for individualisert omsorg, tilgang til helseressurser og planlagt støtte etter utskrivning. Bruken av informasjonsteknologi, kunstig intelligens og dyp læring for å identifisere og bekrefte egenskapene og typene av selvledelseskrav til levertransplantasjonsmottakere og gi individualisert selvledelse kan bidra til å forbedre deres selvledelsesevner og helseresultater. Kvaliteten og kontinuiteten i omsorgen kan også forbedres. Det er imidlertid ikke utført studier i denne forbindelse.

Formål: Å etablere en intelligent saksbehandlingsplattform som kombinerer kunstig intelligens og dyp læring for å forbedre selveffektiviteten og selvbehandlingen til levertransplanterte, og dermed forbedre kliniske resultater og helserelatert livskvalitet. Målene for denne studien er som følger: 1. Beskrive selvledelse og informasjonsbehov hos levertransplanterte, 2. Lage innhold eller moduler knyttet til egenbehandling av levertransplanterte, 3. Bygge en intelligent saksbehandlingsplattform, 4 Evaluer brukervennligheten til plattformen, og 5. Gjennomfør dyp læring og undersøk effekten av den intelligente saksbehandlingsplattformen på selveffektivitet, selvledelse, helseresultater og helserelatert livskvalitet.

Metoder og materialer: Denne studien er et prospektivt, kvasi-eksperimentelt design, med en eksperimentell gruppe og en kontrollgruppe, vil bli opprettet. For det første vil selvbehandlingsomsorgen og informasjonsbehovene til levertransplanterte pasienter integreres for å skape grunnlaget for den intelligente saksbehandlingsplattformen. For dette formålet vil anslagsvis 50 levertransplanterte og 10 medisinske ansatte bli intervjuet. Dataene vil bli analysert ved kvalitativ innholdsanalyse. Basert på dette innholdet vil den intelligente saksbehandlingsplattformen bli utviklet og evaluert. For evalueringen vil data fra 200 levertransplanterte mottakere bli samlet inn for å vurdere plattformtilgjengelighet, ytelse og bruksstatus. Data knyttet til mottakers bruk av plattformen og mottak av egenledelse fra plattformen vil også bli samlet inn for dyp læring. Betydningen og den kliniske relevansen av selvledelse levert av plattformen vil bli vurdert av det medisinske personalet involvert i levertransplantasjonsbehandling. Dyplæringsteknikker vil bli benyttet, og effektiviteten til den intelligente saksbehandlingsplattformen når det gjelder selveffektivitet, selvledelse, helseresultater og helserelatert livskvalitet vil bli undersøkt. Anslagsvis 133 pasienter vil være involvert i dette eksperimentet: 44 i forsøksgruppen og 89 i kontrollgruppen. Data vil bli samlet inn ved utskrivning (grunndata) og 1, 3, 6, 9 og 12 måneder etter utskrivning fra sykehuset. Statistisk pakkeprogramvare (SPSS 22.0) vil bli brukt til å analysere dataene. En generalisert estimeringslikningsmodell vil analysere forskjellene i selveffektivitet, selvledelse og helserelatert livskvalitet over tid mellom eksperimentelle og kontrollgruppene. Denne studien foreslår innovative applikasjoner for informasjonsteknologi, dyp læring og kunstig intelligens. Det er håp om at tverrfaglig samarbeid kan forbedre levertransplantertes selvledelse og helseresultater.