Ocena wdrożenia klinicznego wspomagania decyzji opartego na uczeniu maszynowym przy wypisie z OIT (MIRACLE)

Uzasadnienie: Niespodziewana ponowna hospitalizacja na oddziale intensywnej terapii (OIOM) wiąże się z dłuższym pobytem i zwiększoną śmiertelnością. Wspomaganie decyzji przy łóżku chorego może zapobiegać ponownej hospitalizacji i śmiertelności oraz może pozwolić na optymalizację pojemności OIT. Wcześniej podjęto kilka prób opracowania modeli predykcyjnych, aby zapobiec ponownemu przyjęciu na OIOM i/lub zgonom po wypisaniu z OIOM dla ogólnych dorosłych pacjentów w stanie krytycznym. Chociaż wydajność modeli uczenia maszynowego w porównaniu z lekarzami była badana pod kątem diagnozowania w obrazowaniu medycznym, istnieje niewiele literatury prospektywnie porównującej wydajność predykcyjną lekarza, jeśli chodzi o wyniki leczenia pacjentów. Ponadto obecnie żaden model readmisji nie jest szeroko wdrażany ani testowany pod kątem wypisu z OIT

Cel: Korzystając z niedawno opracowanego i zweryfikowanego prospektywnie modelu uczenia maszynowego, który przewiduje ponowne przyjęcie na OIOM i wskaźnik śmiertelności po wypisie z OIOM oraz pokazuje trendy w tych przewidywaniach w czasie, ocenimy wdrożenie oprogramowania z europejskim znakiem zgodności (CE) w oparciu o ten model (Pacmed Critical, Pacmed, Amsterdam) poprzez zbadanie, czy oprogramowanie poprawia dokładność diagnostyczną w porównaniu z rutynową oceną kliniczną przeprowadzaną przez zespół terapeutyczny oraz czy dostępność informacji z tego oprogramowania prowadzi do zmian w zarządzaniu wypisem (opóźnienie lub przyspieszenie wypisu) u pacjentów rozważanych kwalifikuje się do zwolnienia. Ponadto, ponieważ jest to nowatorskie podejście do wspierania decyzji o wypisie, informacje będą gromadzone od użytkowników końcowych pod kątem możliwości interpretacji i użyteczności. Ponadto podczas tej fazy pilotażowej nastąpi ulepszenie modelu i oprogramowania, m.in. w odniesieniu do wykrywania poza dystrybucją w celu rozpoznania pacjentów, którzy nie są wystarczająco podobni do danych, na podstawie których opracowano model. Wyniki tego badania zostaną wykorzystane do opracowania badania klinicznego w celu oceny wpływu na wskaźnik ponownych przyjęć i/lub śmiertelność po wypisaniu z OIOM, jeśli zostanie to uznane za wykonalne, w oparciu o wpływ oprogramowania na potencjalnie zmieniające się decyzje dotyczące intensywistów oraz szacowany wpływ na ponowne przyjęcie i śmiertelność w okresie włączenia.

Projekt: Badanie pilotażowe przed i po wdrożeniu.

Do tej oceny dane będą gromadzone zarówno w okresach, w których oprogramowanie Pacmed Critical nie będzie dostępne dla użytkowników końcowych (okres poza okresem, 3-6 miesięcy), jak i podczas faktycznej fazy wdrażania, w której użytkownicy końcowi będą mogli korzystać oprogramowanie przy potencjalnym wypisie z OIOM (okres włączenia, 3-6 miesięcy). Po fazie wdrożenia nastąpi dodatkowy okres wyłączenia (3-6 miesięcy).

Po porannej procedurze przekazania zespół leczący składający się z intensywistów, stażystów medycyny intensywnej terapii, rezydentów medycznych, pielęgniarek OIT oraz lekarzy specjalistów („zespół leczniczy”) określi, którzy pacjenci kwalifikują się do wypisu do oddziału pielęgniarskiego (nie OIOM). W przypadku tych pacjentów prowadzący intensywistę udokumentuje cyfrowo następujące elementy:

Zarówno dla okresów włączenia, jak i wyłączenia:

• status „gotowy do wypisu” na podstawie zbiorowej oceny zespołu leczącego, z uwzględnieniem opieki, jaką może zapewnić oddział przyjmujący w oparciu o lokalne protokoły wypisu z OIOM. Pacjenci, których początkowo uznano za „kwalifikujących się do wypisu z OIOM”, mogą ostatecznie zostać uznani i udokumentowani jako „niegotowi do wypisu”.
• docelowy oddział pielęgniarski
• prognoza ryzyka ponownej hospitalizacji i/lub zgonu w ciągu 7 dni (skala 0-100%), przy założeniu, że pacjent zostanie wypisany
• główne czynniki wpływające na tę decyzję
• Samodzielne zgłaszanie pewności oszacowania (niska-średnia-wysoka).

• W przypadku pacjentów z decyzją „gotowość do wypisu”, którzy nie zostali przeniesieni na koniec dnia na zwykły oddział, powód:

  • „Pogorszenie stanu klinicznego”
  • „Niewystarczająca liczba łóżek na oddziale pielęgniarskim”
  • „Niewystarczające możliwości izolacji oddziału pielęgniarskiego”

Dodatkowo, podczas okresów włączenia po przejrzeniu przez zespół terapeutyczny dodatkowych informacji z Pacmed Critical, poprzednie pytania zostaną zadane ponownie, aby ocenić, czy ponowna ocena ze wspomaganiem decyzji miała wpływ na tę decyzję, tj. „gotowość do wypisu” stan został zmieniony.

W każdym okresie ostateczna decyzja o wypisaniu pacjentów z OIT należy do wiodącego specjalisty intensywnej terapii odpowiedzialnego za opiekę medyczną nad tymi pacjentami i może ulec zmianie w zależności od zmian w stanie klinicznym pacjenta (np. pogorszenie) i/lub przyczyny wymagające ponownej oceny pacjentów kwalifikujących się do wypisu, w tym konieczność przyjęcia innych pacjentów.

Spseudonimizowane dane w czasie zbliżonym do rzeczywistego zostaną wyodrębnione w połączonej bazie danych produkcyjnej/badawczej w celu wykonania prognoz. Prognozy, do których uzyskają dostęp użytkownicy końcowi, zostaną zapisane razem z dodatkowymi danymi zebranymi w sposób określony powyżej. Ponadto przewidywany punkt końcowy (ponowne przyjęcie na OIT i śmiertelność w ciągu 7 dni po wypisie) zostanie zebrany dla wszystkich pacjentów faktycznie wypisanych z OIT.

W zależności od tego, czy uczestniczący szpital przeszedł już wdrożenie techniczne (tj. interfejs urządzenia i akceptacja użytkownika końcowego) po rozpoczęciu pierwszego badania Pacmed Critical poza okresem będą używane prospektywnie do przewidywania i przechowywania wyników w momencie tworzenia dokumentacji badania przez prowadzącego intensywistę lub retrospektywnie. Okres włączenia może rozpocząć się dopiero po całkowitym przejściu przez szpital wdrożenia technicznego zgodnie z dokumentacją CE.