Inteligência Artificial para Melhorar a Detecção e Estratificação de Risco de Embolia Pulmonar Aguda (AID-PE) (AID-PE)

A Embolia Pulmonar Aguda (EP) resulta da oclusão parcial ou total dos vasos sanguíneos pulmonares por trombo, que pode causar insuficiência ventricular direita e morte se não for diagnosticada e tratada precocemente. A EP aguda é uma condição comum com mortalidade crescente. Pacientes com EP aguda são frequentemente mal estratificados em termos de risco, apesar de diretrizes claras. Na verdade, o Inquérito Confidencial Nacional sobre Resultados e Morte relacionados com Pacientes (NCEPOD) de 2019 para EP aguda destacou a necessidade de abordar o agravamento das taxas de mortalidade através de uma estratificação de risco adequada da doença.

As orientações da ESC/ERS para o diagnóstico e tratamento da EP aguda também aconselham sobre a importância da estratificação do risco. Um aumento da relação ventrículo direito: ventrículo esquerdo (VD:VE) >1,0 na angiografia pulmonar por tomografia computadorizada (APTC) está associado a um risco aumentado de 2,5 vezes de mortalidade por todas as causas e a um risco de 5 vezes de mortalidade relacionada à EP. Esta métrica destina-se a ajudar os médicos a distinguir entre pacientes com EP aguda de alto e baixo risco. Pacientes estratificados como de alto risco (relação VR:VE >1,0) necessitam de monitoramento mais rigoroso em ambiente hospitalar. Considerando que os pacientes estratificados como de baixo risco (relação VR:VE <1,0) são adequados para alta precoce por meio ambulatorial.

Portanto, o fornecimento de métricas VD:VE nos relatórios radiológicos tem implicações clínicas potencialmente importantes. Se os médicos não receberem qualquer evidência quantificável de disfunção do VD na qual basearem as suas decisões de tratamento, os pacientes com EP aguda de alto risco podem ser involuntariamente considerados de “baixo risco” e receber alta para casa. Além disso, os pacientes com EP aguda de baixo risco podem estar sujeitos a internamentos mais longos e potencialmente desnecessários, o que sem dúvida contribui para o custo dos cuidados de saúde. A integração da tecnologia de Inteligência Artificial (IA) nos relatórios radiológicos de CTPAs para EP aguda poderia ser uma solução potencial para enfrentar este desafio.

A IA é uma tecnologia cada vez mais atraente na área da saúde. Ele descreve uma série de técnicas de software de computador que imitam a função cognitiva humana. A IA mostra-se promissora na capacidade de detectar e estratificar o risco de EP aguda. No entanto, a maioria dos estudos foi realizada em coortes retrospectivas. Além disso, nenhum estudo atual abordou o impacto económico na saúde da implementação da tecnologia de IA na notificação de EP aguda no mundo real.

Este estudo observacional será liderado pelo Royal United Hospital Bath NHS Trust (RUH). O objetivo deste estudo é integrar Inteligência Artificial e tecnologia de aprendizado de máquina na notificação de CTPAs para EP aguda. Os investigadores levantam a hipótese de que a tecnologia de IA pode melhorar o diagnóstico imediato, a estratificação de risco e o manejo da EP aguda em um ambiente clínico do mundo real. Os investigadores também levantam a hipótese de que a integração da tecnologia de IA é econômica e aceitável para radiologistas e médicos.

Os pacientes cujos exames serão incluídos no estudo serão todos aqueles que se apresentarem consecutivamente ao RUH com um possível diagnóstico de EP aguda durante 12 meses antes (coorte comparador) e 12 meses depois (coorte de intervenção) introdução “ao vivo” de relatórios de tecnologia de IA integrada . Para todos os participantes recrutados, um formulário anônimo de relato de caso clínico será usado para capturar detalhes relacionados à sua demografia, gravidade clínica-radiológica da EP, seu manejo e resultados, incluindo mortalidade em 12 meses.

No ponto de análise, os investigadores realizarão ajustes/correspondência entre as duas coortes para características basais do paciente. Os investigadores também ajustarão o horário de recrutamento, para levar em conta as tendências temporais. A análise entre ambas as coortes também permitirá o desenvolvimento de um modelo de análise de decisão para avaliar a relação custo-eficácia da tecnologia de IA integrada no relatório CTPA para EP aguda. Questionários de médicos e radiologistas serão usados ​​para avaliar a aceitabilidade do usuário.