Radiografia de tórax AI-assistido para tubos e pneumotórax e pneumotórax e nasogástricos em emergência e em ambientes de atendimento intensivo

Antecedentes de avanços na inteligência artificial (IA) impulsionaram avanços significativos na detecção auxiliada por computador (CAD) para imagem de radiografia de tórax. A equipe de pesquisa do National Taiwan University Hospital (NTUH) desenvolveu anteriormente um sistema CXR de Capstone de emergência baseado em IA (a maioria do projeto Capstone 111-2634-F-002-015-), que levou à criação de um módulo de raios-X do tórax. Este módulo de radiografia de tórax possui um modelo estabelecido suportado por pesquisas extensas e está pronto para aplicação direta em ensaios clínicos sem exigir treinamento de modelos adicionais. Este estudo utilizará três submódulos do sistema: detecção de tubos endotraqueais extraviados, detecção de tubos nasogástricos extraviados e identificação de pneumotórax.

Objetivo Este estudo tem como objetivo aplicar um sistema de CAD de raios-X em tempo real em ambientes de emergência e cuidados intensivos para avaliar seus benefícios clínicos e econômicos sem exigir exames adicionais de radiografia de tórax ou alterar os cuidados e procedimentos padrão. O estudo avaliará o impacto do sistema CAD na redução da mortalidade, complicações pós-intubação, duração do hospital, carga de trabalho e tempo de interpretação, juntamente com uma comparação de custo-efetividade com os cuidados padrão.

Métodos Este estudo adota um estudo piloto e um projeto de estudo controlado randomizado, com atribuição aleatória realizada no nível da enfermaria. No grupo de intervenção, as unidades têm acesso a resultados de diagnóstico de IA, enquanto o grupo controle continua práticas de atendimento padrão. O consentimento será obtido com médicos, residentes e enfermeiros de prática avançada em cada ala participante. Depois que o consentimento é garantido, esses prestadores de serviços de saúde no grupo de intervenção serão autorizados a usar o sistema CAD. As unidades de intervenção terão acesso a interpretações geradas pela IA, enquanto as unidades de controle manterão procedimentos médicos de rotina sem acesso às saídas de diagnóstico da IA.

Resultados O estudo foi financiado em setembro de 2024. A coleta de dados deve durar de janeiro de 2025 a dezembro de 2027.

Conclusões Este estudo antecipa que o sistema CAD de raios X de tórax em tempo real automatizará a identificação e a detecção de tubos endotraqueais e nasogástricos extraviados em raios-X do tórax, além de ajudar os médicos no diagnóstico de pneumotórax. Ao reduzir a carga de trabalho dos médicos, espera -se que o sistema reduza o tempo necessário para detectar a extração e o pneumotórax, diminuir a mortalidade dos pacientes e as estadias hospitalares e, finalmente, reduzir os custos de saúde.