Assistência de IA no Ponto de Atendimento e Resultados em Cuidados Intensivos: Um Ensaio Randomizado (POC-AI-ICU)

O rápido desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLM), como o ChatGPT, criou novas oportunidades e riscos para a sua utilização na medicina. Embora estudos iniciais sugiram uma elevada precisão diagnóstica em cenários clínicos complexos e admissões em UCI, o impacto dos LLM nos resultados clínicos do mundo real e o modo ideal de interação médico-IA permanecem incertos. Trabalhos publicados pelo nosso grupo mostraram que o ChatGPT-4 atingiu uma precisão diagnóstica comparável à de intensivistas certificados em admissões em UCI num estudo retrospetivo. No entanto, faltam dados prospetivos e randomizados sobre resultados clínicos.

Este ensaio avaliará um paradigma pragmático para integrar LLM no momento da admissão em UCI (IA no ponto de cuidado). Todas as admissões elegíveis de adultos em UCI médica nos locais participantes serão aleatoriamente atribuídas, de forma prospetiva, a: (1) cuidados padrão, ou (2) cuidados assistidos por IA, nos quais um LLM recebe dados de admissão padronizados e anonimizados e devolve um diagnóstico primário proposto, um diagnóstico diferencial hierarquizado (até cinco condições), informações adicionais sugeridas e intervenções terapêuticas priorizadas. Os clínicos admitentes no braço assistido por IA serão solicitados a rever e, opcionalmente, incorporar as recomendações da IA e preencherão um breve questionário sobre a utilidade percebida e quaisquer alterações no diagnóstico ou gestão.

Um painel de adjudicação clínica mascarado realizará uma revisão longitudinal dos registos para definir o diagnóstico primário "verdade de terreno" e avaliar taxas de erro e resultados. O endpoint primário é um composto de erros médicos. O período de tempo específico será desde o momento da admissão na UCI até ao 7.º dia de internamento na UCI, ou alta da UCI, o que ocorrer primeiro. Os endpoints secundários incluirão mortalidade aos 90 dias, duração do internamento na UCI e no hospital, e dias livres de ventilador. Serão considerados outros endpoints secundários exploratórios. O ensaio está desenhado para recrutar aproximadamente 1000 doentes em várias UCI médicas, com análise intercalar aos 12 meses para avaliar viabilidade, integridade e futilidade. O estudo é de risco mínimo, utiliza dados anonimizados para consultas de IA e não altera os testes diagnósticos padrão nem as opções terapêuticas.