Segurança e Confiabilidade da Avaliação de Sintomas Orientada por Inteligência Artificial em Crianças e Adolescentes

As tecnologias digitais de saúde (DHT) são cada vez mais desenvolvidas para apoiar os sistemas de saúde em todo o mundo. No entanto, eles frequentemente carecem de medicina baseada em evidências e validação médica. Há uma necessidade considerável nos países ocidentais de alocar recursos de saúde com precisão e fornecer à população informações de saúde detalhadas e confiáveis, permitindo que assumam maior responsabilidade por sua saúde. O sistema inteligente de gerenciamento de fluxo de pacientes (IPFM, nome do produto Klinik Frontline) foi desenvolvido para atender a essas necessidades. Na prática, o IPFM é utilizado para apoio à decisão nos processos de triagem e diagnóstico, bem como para automatizar a gestão do fluxo de entrada dos pacientes. O núcleo do IPFM é uma inteligência artificial clínica (IA), que utiliza um banco de dados médico abrangente de correlações clínicas geradas por médicos.

A população de estudo desta pesquisa consiste em pacientes da Clínica de Emergência Pediátrica do Hospital Universitário de Turku (TUH). Os dados serão coletados durante 6 meses de piloto, após o qual os resultados serão analisados. O número de pacientes previsto para o estudo é de no mínimo 500 pacientes, com objetivo de 1.000. Ao comparecer ao hospital, os pacientes ou seus responsáveis ​​relatarão seus dados demográficos, informações básicas e sintomas usando o formulário on-line IPFM estruturado. Os resultados obtidos do IPFM são cegos para o profissional de saúde e o IPFM não afeta a tomada de decisão clínica do profissional. Os dados obtidos do formulário online do IPFM e os dados clínicos do pronto-socorro e do TUH serão analisados ​​após a coleta de dados. O principal objetivo da pesquisa é validar o uso do IPFM avaliando a associação da saída do IPFM com 1) urgência e gravidade das condições; e 2) diagnósticos reais diagnosticados por médicos. As principais hipóteses da pesquisa são que 1) o IPFM é seguro e sensível na avaliação da urgência das condições de chegada dos pacientes ao pronto-socorro e que 2) o IPFM tem correlação suficiente de diagnóstico diferencial com o diagnóstico real feito pelo médico.