IA de Interpretação ROTEM vs Especialistas (ROTEMAI)

Este estudo observacional multicêntrico prospetivo foi concebido para avaliar a concordância entre a interpretação baseada em inteligência artificial (IA) e a interpretação pericial dos resultados da tromboelastometria rotacional (ROTEM), com foco na tomada de decisões clínicas em doentes gravemente enfermos.

A ROTEM é um método viscoelástico de ponto de atendimento que fornece informações em tempo real sobre a coagulação, incluindo a formação de coágulos, a sua força e a fibrinólise. É amplamente utilizado para orientar a terapia hemostática direcionada em traumatologia, cirurgia de grande porte e cuidados intensivos. No entanto, a interpretação dos resultados da ROTEM é complexa e requer conhecimentos clínicos especializados. A variabilidade interobservador entre clínicos pode levar a decisões terapêuticas inconsistentes. Embora tenham sido introduzidas abordagens baseadas em algoritmos, a sua implementação continua a ser variável.

A inteligência artificial (IA) tem o potencial de padronizar a interpretação, integrando múltiplos parâmetros da ROTEM e gerando recomendações consistentes. Estudos anteriores demonstraram que os modelos de aprendizagem automática podem prever resultados clínicos ou necessidades de transfusão com base em dados viscoelásticos. No entanto, as evidências sobre a concordância entre a interpretação baseada em IA e a interpretação pericial, particularmente na tomada de decisões clínicas no mundo real, continuam limitadas.

O objetivo principal deste estudo é determinar se a interpretação baseada em IA atinge um nível de concordância comparável à variabilidade interperitos na interpretação da ROTEM. Este estudo não assume um único padrão-ouro; em vez disso, avalia a concordância entre métodos, refletindo a prática clínica do mundo real.

Os objetivos secundários incluem:

• comparação do tempo de interpretação entre a IA e os clínicos peritos,
• avaliação da consistência (variabilidade intramétodo) da IA em comparação com a variabilidade interperitos,
• avaliação do impacto potencial na tomada de decisões clínicas, incluindo a identificação de anomalias de coagulação e as estratégias de tratamento propostas.

As medições da ROTEM serão recolhidas e apresentadas num formato padronizado, incluindo resultados gráficos e numéricos. Cada conjunto de dados será avaliado de forma independente por vários anestesiologistas peritos. Os mesmos conjuntos de dados serão interpretados repetidamente por um modelo de linguagem grande baseado em IA, utilizando uma solicitação padronizada predefinida, com múltiplas execuções independentes para avaliar a variabilidade intramodelo.

Para cada conjunto de dados da ROTEM, tanto os peritos como a IA avaliarão:

• presença de um distúrbio de coagulação,
• anomalia subjacente dominante,
• intervenção terapêutica apropriada,
• e dose de tratamento recomendada.

A concordância entre peritos e IA, bem como a concordância interperitos, será analisada utilizando métodos estatísticos apropriados para variáveis categóricas e contínuas (por exemplo, estatísticas kappa e coeficientes de correlação intraclasse). O tempo necessário para a interpretação também será registado e comparado.

Este estudo não foi concebido para determinar a correção absoluta da interpretação, mas para quantificar a concordância e a variabilidade entre peritos humanos e IA. Ao identificar discrepâncias clinicamente relevantes, o estudo visa avaliar se a interpretação assistida por IA pode servir como uma ferramenta de apoio à decisão fiável e reduzir a variabilidade na gestão hemostática guiada pela ROTEM.