Potrójne wykrywanie chorób układu krążenia za pomocą stetoskopu obsługującego sztuczną inteligencję (TRICORDER)

Niewydolność serca (HF) to stan, w którym serce nie może odpowiednio pompować krwi. Jest coraz bardziej powszechny, pochłania 4% budżetu brytyjskiej Narodowej Służby Zdrowia (NHS) i jest bardziej śmiertelny niż większość nowotworów. Wczesne rozpoznanie i leczenie HF poprawia jakość życia i przeżycie. Niedopuszczalne jest, że u 80% pacjentów HF diagnozuje się tylko w bardzo złym stanie, wymagającym pilnej hospitalizacji, z gorszym przeżyciem i wyższymi kosztami leczenia dla NHS. Dzieje się tak głównie dlatego, że lekarze pierwszego kontaktu (GP) nie mają łatwych w użyciu narzędzi do sprawdzania podejrzeń HF, a pacjenci muszą polegać na długiej i rzadko ukończonej ścieżce diagnostycznej obejmującej badania krwi i ocenę szpitalną.

Badacze wykazali wcześniej, że stetoskop z obsługą sztucznej inteligencji (AI-stetoskop) może wykryć HF w 15 sekund z 92% dokładnością (niezależnie od wieku, płci czy pochodzenia etnicznego) – nawet zanim u pacjentów wystąpią objawy. Podczas gdy lekarz rodzinny używa stetoskopu, rejestruje dźwięki serca i aktywność elektryczną oraz wykorzystuje wbudowaną sztuczną inteligencję do wykrywania HF.

Celem tego badania klinicznego jest określenie efektywności klinicznej i kosztowej wyposażenia zespołów podstawowej opieki zdrowotnej w stetoskop AI do wykrywania niewydolności serca. Główne pytania, na które ma odpowiedzieć, brzmią: czy zapewnienie stetoskopu AI:

1. Zwiększa ogólną wykrywalność niewydolności serca
2. Zmniejsza odsetek pacjentów, u których zdiagnozowano niewydolność serca po nagłym przyjęciu do szpitala
3. Zmniejsza koszty systemu opieki zdrowotnej

200 przychodni podstawowej opieki zdrowotnej w północno-zachodnim Londynie i północnej Walii w Wielkiej Brytanii zostanie zwerbowanych do klastrowego, randomizowanego, kontrolowanego badania, co oznacza, że ​​połowa przychodni zostanie losowo przydzielona do stetoskopów AI do użytku w bezpośredniej opiece klinicznej, a połowa będzie nie. Naukowcy porównają wyniki kliniczne i kosztowe między grupami.