OpRESTORE AI-Pasientnavigator-studien

BAKGRUNN

Introduksjon OpRESTORE ble etablert i 2016 for å tilby spesialisert tverrfaglig omsorg til britiske militærveteraner med tjenesterelaterte fysiske helsebehov. I løpet av de siste syv årene har mer enn 1 500 pasienter blitt henvist til tjenesten, noe som reflekterer både den høye belastningen av komplekse tilstander i denne gruppen og det uoppfylte behovet for koordinerte behandlingsforløp. OpRESTORE har vist tydelige fordeler: pasienter rapporterer høy tilfredshet, nesten 60 % av tilfellene omdirigeres til et mer passende forløp, og statistisk signifikante forbedringer sees i EQ-5D-5L-utfall. Imidlertid øker henvisningsratene med mer enn 30 % årlig, noe som truer med å overstige klinisk kapasitet. Utfordringen er ikke mangel på ekspertise, men en av skalbarhet. For å fortsette å levere høykvalitets, rettidig og rettferdig omsorg kreves en digital utvikling av OpRESTORE-forløpet.

Hvorfor OpRESTORE var nødvendig OpRESTORE oppsto som svar på systemiske ineffektiviteter i NHS-pasientforløp. I løpet av det siste tiåret har år i god helse avtatt, med 15–20 % av befolkningen rammet av muskelskjelettpatologi, en ledende årsak til funksjonshemming og økonomisk inaktivitet, og hoveddelen av OpRESTOREs arbeidsmengde. Primærhelsetjenesten er i økende grad overbelastet: for første gang på to tiår overstiger pasientutilfredshet med fastlegetjenester tilfredshet. Tilgang er spesielt begrenset i utsatte samfunn, noe som bidrar til økende helseulikheter. For veteraner forverres disse utfordringene av fragmentert medisinsk behandling etter overgang ut av Forsvaret, vanskeligheter med å navigere i sivile helsetjenester, og den psykososiale påvirkningen av å forlate tjenestelivet. Skepsis til sivile tjenesteyteres evne til å forstå nyansene i militærrelaterte tilstander fraråder også veteraner fra å benytte NHS-omsorg.

Henvisningsforløp er en stor flaskehals. 7–9 % av fastlegeavtaler resulterer i en henvisning, likevel krever 18 % av pasientene fire eller flere konsultasjoner før de blir henvist. Avgjørende er at 21 % av pasientene faller inn i "henvisningssvarte hull", hvor avtaler avlyses, feilretter eller går tapt til oppfølging. Disse forsinkelsene forlenger den allerede lange henvisningsreisen: i 2022 ventet 25 % av menneskene i England på en time, test eller intervensjon, og 59 % av pasientene mottok ikke spesialistomsorg innen 18-ukers målet. Nettoresultatet er et system der fastleger bærer en økende arbeidsmengde, spesialister møter upassende eller forsinkede henvisninger, og pasienter opplever urettferdig, langvarig og fragmentert omsorg. Veteraner, som ofte presenterer med flersykdom, komplekse fysiske behov og ofte psykososiale utfordringer, er spesielt sårbare for disse sviktene.

Helsenavigasjon som en løsning

Helsenavigasjon tilbyr en bevist løsning på fragmenterte systemer. Evidensgrunnlaget er omfattende: en metaanalyse og 13 systematiske oversikter ble konsultert for dette prosjektet, i tillegg til relevante individuelle publikasjoner. Samlet viser disse studiene at navigasjonsprogrammer konsekvent forbedrer tilgang til omsorg og forbedrer pasientutfall. Viktige funn inkluderer:

• Økt opptak av screening,
• Forbedret oppmøte til avtaler, oppfølgingsadheranse og behandlingsoverholdelse,
• Redusert tid til diagnose og behandling,
• Redusert uplanlagt omsorg inkludert akuttbesøk og innleggelser ((8,16,17) og kortere innleggelser når de skjer,
• Forbedret pasienttilfredshet og utfall, spesielt for kronisk sykdom og underbetjente grupper,
• Redusert dødelighet.

Navigasjon har også vist seg å gi målbare kostnadsbesparelser. Eksempler inkluderer reduksjoner i kreftomsorgsutgifter på $1 676 per pasient per måned og besparelser på $17 780 årlig for pasienter i NavSTAR rusmiddelmisbruksprogrammer. Systematiske oversikter konkluderer konsekvent med at pasientnavigasjon forkorter sykehusopphold og reduserer uplanlagt omsorg, som begge er store kostnadsdrivere. Økonomiske modelleringsstudier forutsier tilsvarende betydelige besparelser per pasient i overgangsomsorg og kreftforløp.

OpRESTORE-pasientnavigatoren har bevist noen av disse fordelene. Over halvparten av pasientene omdirigeres til et annet forløp enn opprinnelig forventet, noe som sikrer mer hensiktsmessig bruk av knappe spesialisttjenester. Pasientrapporterte utfallsmål (PROM; EQ-5D-5L) viser målbare forbedringer i livskvalitet, og pasientundersøkelser rapporterer høye tilfredshetsnivåer med tjenesten. Kort sagt har OpRESTORE bevist konseptet med navigasjon for veteraner i en britisk kontekst.

Den nye utfordringen: arbeidsmengde og skalbarhet Til tross for disse suksessene står OpRESTORE nå overfor et vendepunkt. Med henvisningsvolumer som vokser med mer enn 30 % årlig, truer arbeidsmengden med å overstige tilgjengelig personale. Å fortsette å utvide kun gjennom menneskelig kapasitet er ikke bærekraftig. Det som kreves er en digital forsterkning av forløpet, som arbeider smartere, ikke hardere. Noen elementer av navigasjon, spesielt triage av enkle tilfeller, er egnet for automatisering. Dette må imidlertid oppnås uten å ofre de pasientsentrerte og "menneskelige berørings"-elementene som ligger til grunn for OpRESTOREs suksess. En KI-løsning kunne strømlinjeforme arbeidsflyt, redusere arbeidsmengde og frigjøre menneskelige ressurser til å legge til verdi gjennom direkte pasientkontakter i stedet for byråkratiske og administrative prosesser.

Et videre aspekt er potensialet for selvhenvisningsmodeller. Over hele Europa har helsetjenester i økende grad vendt seg til restriktiv portvokterfunksjon, som begrenser direkte spesialisttilgang i håp om å kontrollere kostnader blant aldrende befolkninger og økende etterspørsel. Likevel risikerer slike tilnærminger å forsinke omsorg for de som virkelig trenger det. KI-forbedret pasientnavigasjon tilbyr et mer balansert alternativ: muliggjøre effektiv selvhenvisning for pasienter som krever spesialistomsorg, samtidig som man fortsatt sikrer intelligent portvokterfunksjon gjennom KI-fasilitert triage.

Evidenshull og KIs rolle Selv om pasientnavigasjon er godt etablert i kreftomsorg og noen kroniske sykdomskontekster, er det lite publisert forskning på KI-forbedret helsenavigasjon, spesielt i Storbritannia og på tvers av flere spesialiteter. Nåværende publisert litteratur består for det meste av studioprotokoller eller fremtidige prosjekter og meningsartikler. Oversikter fremhever potensialet til KI for å støtte triage, personliggjøre pasientopplæring, forbedre omsorgskoordinering og optimalisere ressursbruk. Imidlertid mangler det robuste, virkelige evalueringer.

Vårt team adresserer dette gapet gjennom en systematisk oversikt over KI i helsenavigasjon (PROSPERO 2025 CRD420251019208). Dette vil informere design og evaluering av en digital, KI-forbedret versjon av OpRESTORE-forløpet.

Ikke bare er digitalisering og intelligent automatisering av OpRESTORE avgjørende for dens fortsatte vekst og suksess, men den er også unikt posisjonert til å tjene som et testtilfelle for banebrytende KI-pasientnavigasjon hos britiske veteraner. Den er trygg, med et etablert tverrfaglig klinisk sikkerhetsnett. Den har nesten ni års pasientnivådata over >1 500 tilfeller. Tilfellsblandingen tilbyr både kompleksitet (flersykdom, tjenesterelatert patologi) og enkelhet (nesten 50 % forblir på samme forløp, og det er høy homogenitet med muskelskjeletthenvisninger som utgjør 74 % av tilfellene). Denne balansen gjør OpRESTORE både til et strengt og gjennomførbart miljø for å teste KI-aktivert navigasjon.

Politisk justering Viktig er at digitalisering av OpRESTORE samsvarer med britiske helsesystemprioriteter. Leveringsplanen for gjenoppretting av tilgang til primærhelsetjenesten (2023–25) fremhever viktigheten av selvhenvisning og digital transformasjon for å lette fastlegebyrden og forbedre tilgang til helsetjenester. NHS langsiktige plan og Darzi-gjennomgangen (2024) legger begge vekt på å akselerere digitalisering, utnytte KI og skifte mot teknologiaktivert effektivitet i pasientnavigasjon. Tony Blair-instituttet (2024) har understreket KI, spesielt for triage og navigasjon, som en kritisk drivkraft for bærekraftig helsereform.

Konklusjon OpRESTORE har bevist verdien av pasientnavigasjon for veteraner i Storbritannia, men står overfor en ikke-bærekraftig økning i etterspørsel. Digitalisering, informert av robust forskning og KI-forbedrede verktøy, tilbyr en trygg, skalerbar vei fremover. Ved å kombinere evidensbasert navigasjon med nasjonale politiske prioriteringer, vil den foreslåtte forskningen generere innsikt med relevans ikke bare for veteraner, men for bredere NHS og internasjonale helsetjenester.

RASJONAL FOR NÅVÆRENDE STUDIE Dette prosjektet har som mål å evaluere om et KI-forbedret pasientnavigasjonsverktøy kan replikere MDT-beslutningstaking samtidig som det reduserer klinikerarbeidsmengde. Denne studien er designet for å informere den trinnvise implementeringen av et digitalt navigasjonsforløp, inkludert selvhenvisning, kliniker-verifisert algoritmisk triage, og til slutt, selektiv automatisering for passende tilfeller.

Forskningsspørsmål:

Kan en KI-forbedret digital pasientnavigator trygt og nøyaktig replikere MDT-beslutninger i OpRESTORE-forløpet, samtidig som den reduserer klinikerarbeidsmengde? Kan den forbedre systemeffektivitet og pasientrapporterte opplevelser og utfall?

Hypotese:

Et digitalt, KI-forbedret pasientnavigasjonsverktøy vil kunne guide pasienter til passende omsorgsforløp med samme pålitelighet som MDT-beslutningstaking, samtidig som det krever mindre manuell innsats. I tillegg vil strukturert selvhenvisning fange rikere kliniske data enn tradisjonelle fastlegeledede henvisninger, noe som fører til forbedret pasientopplevelse og engasjement.

2. STUDIEØNSKER

Primært mål:

Å fastslå om en digital KI-forbedret navigasjonsalgoritme er ekvivalent med MDT-beslutningstaking i å dirigere pasienter til passende omsorgsforløp.

Sekundære mål:

• Å evaluere pasientopplevelse (PREMs) og PROMs på tvers av forskjellige henvisningsforløp.
• Å identifisere pasientkohorter egnet for automatisering (definert som 80–95 % initial algoritmisk nøyaktighet).
• Å vurdere tid til MDT-diskusjon og henvisningsutstedelse.
• Å utføre en kostnadsanalyse som sammenligner standard og digitale arbeidsflyter.

• Å sammenligne MDT-beslutninger mot NICE-retningslinjebaserte anbefalinger.

  3. STUDIEDESIGN

Type studie: Digital helseintervensjonsutvikling og evaluering – En blandet-metode digital helse- og KI-algoritmeutviklingsstudie, som involverer retrospektiv analyse av kliniske journaler, prospektiv observasjonsvalidering og en fremtidig intervensjonell kasus-kontrollstudie av et KI-basert helsenavigasjonsverktøy.

Varighet: 2 år

Deltakere: Veteraner som får tilgang til OpRESTORE-pasientnavigasjonsforløpet.

3.1. STUDIEUTFALLSMÅL

Primært endepunkt:

Samstemtheten mellom algoritmegenererte omsorgsforløpsanbefalinger og MDT-beslutninger.

Sekundære endepunkter:

1. Nøyaktigheten av henvisninger, som bestemt av uavhengige eksperter, er lik eller overlegen MDT.
2. Økningen i EQ5D-5L-skårer (utgangspunkt til utgang) for pasienter under algoritmestøttet forløp er lik eller større enn under standardforløp.
3. Pasientrapporterte opplevelsesmål (PREMs) vurdert etter henvisning (f.eks. total tilfredshet, brukervennlighet, tilgjengelighet) for pasienter under algoritmestøttet forløp er lik eller større enn under standardforløp.
4. Tid fra henvisning til MDT-beslutning og henvisningsutstedelse er raskere i algoritmestøttet forløp.
5. Kostnad per henvisningsepisode er lavere i KI-støttede forløp.
6. Andel av algoritmestøttede henvisninger som gir sterk støtte for et behandlingsforløp og ikke krever ytterligere innspill fra MDT, med et mål på 40 %.
7. Denne plattformens egnethet for en undergruppe av veteranamputerte.