Auxiliar de diagnóstico de inteligência artificial (AID)

Gulliksen (2017) descreve a digitalização como o maior processo de transformação da sociedade, inclusive para o setor de saúde. Desde os desafios da pandemia, a digitalização ocorreu principalmente durante as mudanças na forma como os cuidados de saúde são prestados. A situação atual da Saúde Global dita passos flexíveis e inovadores para adaptar de forma prática os métodos de trabalho na clínica para atender às demandas de especialidades, como a Oftalmologia, de maneira segura e eficiente. A doença macular causa perda de visão devastadora. É a causa mais comum de perda de visão evitável no Reino Unido e no mundo desenvolvido, levando a perda de visão desnecessária e debilitante e cegueira se não for monitorada e tratada regularmente. No Reino Unido, 1,8 milhão de pessoas têm doença macular crônica, das quais aproximadamente 300.000 residem em Londres. Os profissionais de saúde aliados são treinados para administrar as injeções, mas no momento não há estrutura formal para que os AHPs sejam treinados para avaliar os dados dos pacientes (visão e OCT).

Portanto, sugerimos que é uma importante área de pesquisa desenvolver um auxílio de gerenciamento para permitir a padronização do atendimento e permitir que mais pacientes sejam atendidos, aumentando a força de trabalho clínica. Este novo software de IA permite a mobilização da força de trabalho não médica mais ampla de mais de 14.000 optometristas, bem como enfermeiras, profissionais de saúde e técnicos que podem ser qualificados com ferramentas e treinamento de IA e operar em ambientes comunitários para expandir recursos, capacidade e a qualidade do atendimento. Embora o algoritmo não vise melhorar o conhecimento das doenças, haverá um elemento de aprendizagem de boa gestão por parte do utilizador final. Atualmente existem muitos exemplos de software automatizado na literatura, porém todos terminam na fase de validação. Todos abordam o uso de IA para diagnosticar condições, mas nenhum abordou a questão da implementação, conforme destacado por muitos dos artigos. Também não há trilhas voltadas para o manejo desses pacientes, após o diagnóstico.

Este estudo irá comparar o atendimento clínico padrão-ouro de pacientes recebendo tratamento para as três principais doenças maculares (decisões de tratamento feitas por um oftalmologista) com uma avaliação e recomendação de tratamento feita pelo software MacuSense. O tratamento dos pacientes seguirá sempre a decisão dos oftalmologistas, e o resultado do estudo será comparado com o resultado do MacuSense. O oftalmologista estará cego para a saída do MacuSense durante todo o estudo.

O participante da pesquisa comparecerá à consulta clínica, com medidas de visão e varredura de retina (OCT) normais. O oftalmologista revisará o paciente e fará a varredura com um intervalo de tratamento e acompanhamento decidido. O tratamento será dado nessa visita.

Os dados coletados serão inseridos no software MacuSense pelo investigador principal (Dr. Zakri). A saída do software fornece um intervalo de acompanhamento. O resultado do intervalo de acompanhamento decidido pelo clínico e o intervalo de acompanhamento indicado pelo software Macusense serão comparados para cada paciente. O oftalmologista não terá acesso ao software Macusense ou à saída do software, de modo que sua decisão de tratamento não seja afetada. A saída do software Macusense não será utilizada para alterar a decisão clínica.

O resultado do estudo é, portanto, comparar o tratamento clínico e seguir a decisão com o resultado do Macusense, apenas para fins de pesquisa. O objetivo é testar a precisão do algoritmo Macusense em relação ao tratamento padrão-ouro. A hipótese nula afirma que não há diferença entre os resultados no atendimento clínico padrão e no software macusoft.

Antecipamos de trabalhos anteriores que há desvio das diretrizes do NICE em várias ocasiões. Portanto, sugerimos uma hipótese alternativa que afirma que os resultados mostrarão uma diferença entre o tratamento padrão e os resultados apresentados pelo software de algoritmo macusoft.

horário de estudo

Estima-se que o estudo leve 9 meses, basicamente da seguinte forma:

• Meses 1-6: Configuração da pesquisa, recrutamento de pacientes, preparação de dados. Colete dados sobre decisões tomadas com e sem MacuSense (o algoritmo não será alterado durante o estudo)
• Meses 7-9: Análise estatística e validação de evidências observacionais

Detalhes do estudo:

Como o estudo funcionará

O estudo funcionará da seguinte forma:

1. Paciente recrutado e consentido ao comparecer à clínica para uma consulta regular de acompanhamento.
2. O oftalmologista consultor toma uma decisão sobre o intervalo de tratamento intravítreo seguindo a prática atual.
3. Os dados históricos de diagnóstico do paciente serão analisados ​​pelo programa de computador MacuSense. Esses dados sob pseudônimo poderão ser visualizados pelo Dr. Zakri e pela equipe de design da macusoft.
4. A decisão original dos oftalmologistas consultores será comparada com a análise feita com o MacuSense. Não haverá impacto nos cuidados clínicos prestados.