Estudo de Viabilidade para Melhorar a Relevância de Propostas Diagnósticas de um Software de Inteligência Artificial na População Idosa. (Intel@Med-Fais)
O envelhecimento da população é acompanhado pelo problema de patologias crónicas e por vezes de forte dependência, obrigando ao internamento em Lares de Idosos (NHs). Aproximadamente 660.000 pessoas vivem atualmente em NHs na França. Um em cada 3 NHs não tem um médico coordenador, embora a lei o exija, e o acesso aos cuidados nesses NHs é muito desigual nacionalmente e especialmente nas regiões de Limousin e Dordogne. Alguns Hospices podem se encontrar em uma situação em que não há médico coordenador e difícil acesso a médicos de clínica geral (GPs) que visitam uma grande área.
Essa desigualdade de acesso ao atendimento resulta em uma diferença no atendimento que pode chegar à perda de oportunidade para os residentes que são imediatamente transferidos para o pronto-socorro (SU) com risco de iatrogenia ou delirium uma vez no SE ou risco de internação inadequada.
Os residentes estão hospitalizados:
- quando esta última poderia ter sido evitada porque a equipe de saúde, sem saber que atitude adotar, priorizou a internação
- Atrasado porque o residente esperou a chegada do médico assistente, o que resultou no agravamento dos sintomas.
A chegada da Inteligência Artificial (IA) é uma oportunidade para encontrar novos modelos de organização de cuidados que possam mitigar a desertificação médica, mas também desenvolver práticas avançadas em gerontologia. Por exemplo, os enfermeiros poderão intervir a um primeiro nível para a deteção precoce, melhor triagem e gestão precoce de determinadas patologias.
A IA "MEDVIR society", desenvolvida por uma empresa francesa, é um sistema de apoio à decisão médica com Inteligência Artificial e oferece pré-diagnóstico com base nas informações coletadas (histórico médico e cirúrgico, tratamentos concomitantes e sintomas). O MEDVIR é uma ferramenta de auxílio diagnóstico e não substitui o médico que permanece na ponta da cadeia, o tomador de decisão final.
Antes da realização de pesquisas para integrar essa tecnologia aos cuidados de rotina, é importante validar a relevância diagnóstica da IA em idosos, já que ela foi validada na população em geral.
Este estudo de viabilidade piloto nos permitirá então dimensionar metodologicamente um projeto futuro para avaliar a eficiência deste novo sistema de atendimento na gestão de pacientes idosos em desertos médicos na França.
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Isle, França, 87170
- Ehpad Des Bayles
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Limoges, França, 87000
- Ehpad Le Roussillon
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Paciente com 65 anos ou mais
- Paciente vivendo em um dos dois testes de NHs
- Paciente com queixa funcional ou sintomas anormais envolvendo a chamada de um médico
- Doente ou seu representante legal que não tenha manifestado oposição à recolha dos seus dados médicos e pessoais
- Paciente filiado à previdência social
Critério de exclusão:
- Paciente em fim de vida
- Paciente com uma emergência vital clara de acordo com o médico
- Paciente afásico crônico
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
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IA
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Avaliação inicial pelo Enfermeiro utilizando a ferramenta de IA que insere no MEDVIR os sintomas ou queixas funcionais e comorbidades do paciente e é complementada por uma solução de telemedicina para transmissão de dados ao médico teleperito remoto localizado em uma central de regulação ou centro de saúde. O médico remoto (geriatra da plataforma "Prevention Care for Elderly Unit (UPSAV)" da Divisão de Gerontologia Clínica do Hospital Universitário de Limoges) analisa os dados recolhidos pelo Enfermeiro e estabelece um critério de gravidade dos sintomas e um diagnóstico com a ajuda do Tecnologia de IA. Tanto o geriatra quanto a enfermeira do PN não estão cientes das propostas feitas pela AI. O geriatra pode, no entanto, iniciar uma visita ao local de residência do residente para verificar as informações necessárias para estabelecer o diagnóstico e, assim, melhorar a pertinência do algoritmo. Para o residente, este estudo não interfere nos cuidados habituais. |
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Propostas de diagnóstico de IA
Prazo: 1 mês
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Número de propostas diagnósticas de IA em adequação com o diagnóstico médico no mês do estudo
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1 mês
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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diagnósticos de gravidade
Prazo: 1 mês
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Número de diagnósticos de gravidade propostos pela solução de IA versus diagnóstico médico do geriatra remoto no mês do estudo
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1 mês
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pesquisa de satisfação
Prazo: 1 mês
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Análise do inquérito de satisfação preenchido pelos utentes (enfermeiros dos NS, participantes, diretores dos NS e geriatras)
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1 mês
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- 87RI19_0026 (Intel@Med-Faisa)
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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