Eficácia da Plataforma Inteligente de Gerenciamento de Casos em Receptores de Transplante de Fígado (ICMP)

Introdução: Receptores de transplante hepático requerem autogestão adequada para evitar o risco de várias complicações, reduzir readmissões hospitalares e custos médicos e melhorar sua qualidade de vida. Eles também enfrentam diversos desafios na autogestão. Portanto, melhorar a autogestão dos receptores de transplante de fígado após o transplante de fígado é importante. Hospitais e instalações médicas que cuidam desses pacientes devem facilitar atendimento individualizado, acesso a recursos de saúde e suporte pós-alta planejado. O uso de tecnologia da informação, inteligência artificial e aprendizado profundo para identificar e confirmar as características e tipos de requisitos de autogestão de receptores de transplante de fígado e fornecer autogestão individualizada pode ajudar a melhorar suas habilidades de autogestão e resultados de saúde. A qualidade e a continuidade dos cuidados também podem ser melhoradas. No entanto, nenhum estudo foi realizado a esse respeito.

Objetivo: Estabelecer uma plataforma inteligente de gerenciamento de casos que combine inteligência artificial e aprendizado profundo para melhorar a autoeficácia e o autogerenciamento de receptores de transplante de fígado, melhorando assim os resultados clínicos e a qualidade de vida relacionada à saúde. Os objetivos deste estudo são os seguintes: 1. Descrever as necessidades de autogestão e informação dos receptores de transplante hepático, 2. Criar conteúdos ou módulos relacionados com a autogestão dos receptores de transplante hepático, 3. Construir uma plataforma inteligente de gestão de casos, 4 Avalie a usabilidade da plataforma e 5. Conduza aprendizado profundo e examine os efeitos da plataforma inteligente de gerenciamento de casos na autoeficácia, autogerenciamento, resultados de saúde e qualidade de vida relacionada à saúde.

Métodos e materiais: Este estudo é um projeto prospectivo, quase-experimental, com um grupo experimental e um grupo controle. Primeiro, os cuidados de autogestão e as necessidades de informação dos pacientes de transplante de fígado serão integrados para criar a base da plataforma inteligente de gerenciamento de casos. Para tanto, serão entrevistados cerca de 50 receptores de transplante hepático e 10 profissionais da área médica. Os dados serão analisados ​​pela análise de conteúdo qualitativa. Com base nestes conteúdos, será desenvolvida e avaliada a plataforma de gestão inteligente de casos. Para a avaliação, serão coletados dados de 200 receptores de transplante de fígado para avaliar a disponibilidade, desempenho e status de uso da plataforma. Dados relacionados ao uso da plataforma pelo destinatário e recebimento de autogestão da plataforma também serão coletados para aprendizado profundo. A importância e a relevância clínica da autogestão fornecida pela plataforma serão avaliadas pela equipe médica envolvida no atendimento ao transplante de fígado. Técnicas de aprendizado profundo serão utilizadas e a eficácia da plataforma inteligente de gerenciamento de casos em termos de autoeficácia, autogerenciamento, resultados de saúde e qualidade de vida relacionada à saúde será examinada. Estima-se que 133 pacientes estarão envolvidos neste experimento: 44 no grupo experimental e 89 no grupo controle. Os dados serão coletados na alta (dados de linha de base) e 1, 3, 6, 9 e 12 meses após a alta do hospital. Um pacote de software estatístico (SPSS 22.0) será usado para analisar os dados. Um modelo de equação de estimativa generalizada analisará as diferenças na autoeficácia, autogerenciamento e qualidade de vida relacionada à saúde ao longo do tempo entre os grupos experimental e de controle. Este estudo propõe aplicações inovadoras para tecnologia da informação, aprendizado profundo e inteligência artificial. Espera-se que a cooperação multidisciplinar possa melhorar a autogestão e os resultados de saúde dos receptores de transplante de fígado.