Trippel påvisning av hjerte- og karsykdommer med et kunstig intelligens-aktivert stetoskop (TRICORDER)

Hjertesvikt (HF) er en tilstand der hjertet ikke kan pumpe blod tilstrekkelig. Det er stadig mer vanlig, bruker 4 % av budsjettet for det britiske nasjonale helsevesenet (NHS) og er dødeligere enn de fleste kreftformer. Tidlig diagnose og behandling av HF forbedrer livskvalitet og overlevelse. Uakseptabelt får 80 % av pasientene sin HF diagnostisert bare når de er svært uvel, og krever akutt sykehusinnleggelse, med dårligere overlevelse og høyere behandlingskostnader for NHS. Dette skyldes i stor grad at allmennleger (fastleger) ikke har noen brukervennlige verktøy for å sjekke for mistanke om HF, med pasienter som må stole på en lang og sjelden fullført diagnostisk vei som involverer blodprøver og sykehusvurdering.

Etterforskerne har tidligere vist at et kunstig intelligens-aktivert stetoskop (AI-stetoskop) kan oppdage HF på 15 sekunder med 92 % nøyaktighet (uavhengig av alder, kjønn eller etnisitet) – selv før pasienter utvikler symptomer. Mens fastlegen bruker stetoskopet, registrerer det hjertelydene og elektrisk aktivitet, og bruker innebygd kunstig intelligens for å oppdage HF.

Målet med denne kliniske studien er å bestemme den kliniske og kostnadseffektiviteten av å gi primærhelseteamet AI-stetoskopet for påvisning av hjertesvikt. Hovedspørsmålene den tar sikte på å svare på er om levering av AI-stetoskopet:

1. Øker den generelle påvisningen av hjertesvikt
2. Reduserer andelen pasienter som får diagnosen hjertesvikt etter akutt sykehusinnleggelse
3. Reduserer helsevesenets kostnader

200 primærhelsetjenesten over hele Nordvest-London og Nord-Wales, Storbritannia, vil bli rekruttert til en randomisert kontrollert klyngestudie, noe som betyr at halvparten av primærhelsetjenestene vil bli tilfeldig tildelt til å ha AI-stetoskoper for bruk i direkte klinisk behandling, og halvparten vil ikke. Forskere vil sammenligne kliniske og kostnadsmessige utfall mellom gruppene.