Un instrument bazat pe inteligență artificială ajută la identificarea pacienților spitalizați în risc de declin rapid
Cercetătorii de la RWJBarnabas Health și Rutgers Robert Wood Johnson Medical School au descoperit că un sistem de avertizare timpurie activat de inteligența artificială a contribuit la identificarea mai rapidă a pacienților spitalizați cu risc de declin clinic rapid, ceea ce a dus la o scădere a numărului de decese în rândul pacienților cu risc ridicat.
Publicat în NEJM AI, o revistă a grupului New England Journal of Medicine, studiul a evaluat rezultatele în rândul a 23.132 de pacienți cu risc ridicat din 11 spitale RWJBarnabas Health. Decesele în rândul pacienților cu risc ridicat au scăzut de la 23,1% la 18,6% după implementarea sistemului de avertizare timpurie activat de inteligența artificială, reprezentând o reducere de 18% a șanselor ajustate de deces în spital.
Pacienții spitalizați pot suferi deteriorări rapide, adesea înainte de a deveni evidente semnele de avertizare. Cercetătorii au evaluat Epic Deterioration Index (EDI), un instrument activat de inteligența artificială care analizează continuu informațiile deja înregistrate în dosarul electronic de sănătate, incluzând semne vitale, rezultate de laborator, evaluări ale asistentelor și vârstă, pentru a identifica pacienții cu risc crescut de declin clinic sever. Sistemul recalculează scorurile de risc la fiecare 15 minute și alertează automat echipele de intervenție rapidă atunci când pacienții ating cea mai înaltă categorie de risc.
Înainte de a evalua tehnologia în acest studiu, RWJBarnabas Health și Rutgers au petrecut câțiva ani dezvoltând și implementând o abordare sistemică pentru utilizarea EDI în spitalele lor. Sistemul de sănătate a integrat mai întâi instrumentul în dosarul electronic de sănătate al centrului său medical academic, Robert Wood Johnson University Hospital, pentru a-l testa și a-l perfecționa, inclusiv modul și momentul livrării alertelor, stabilind notificări automate către echipele de intervenție rapidă, instruind clinicianii în utilizarea acestuia și monitorizând continuu performanța.
„Scopul nostru a fost de a identifica pacienții mai devreme, înainte de a ajunge într-un punct în care intervenția devine mult mai dificilă. Indexul de deteriorare ne oferă un moment mai devreme în timp. Dacă putem obține o evaluare din partea echipei de îngrijire critică mai devreme, putem schimba cursul rezultatului lor”, a declarat Thomas Nahass, MD, VP de Informatica Sănătății și medic de terapie intensivă la RWJBarnabas Health, și profesor asistent de medicină la Rutgers Robert Wood Johnson Medical School și autor principal al studiului.
Atunci când pacienții ating pragul de cel mai mare risc, notificările automate sunt trimise direct echipelor de intervenție rapidă ale spitalului, permițând specialiștilor în îngrijire critică să evalueze rapid pacienții și să decidă dacă sunt necesare intervenții suplimentare. După implementare, activările echipei de intervenție rapidă în rândul pacienților cu risc ridicat au crescut de la 25,3% din șederile în spital la 37,5%.
Studiul a evaluat rezultatele în rândul pacienților adulți cu risc ridicat care primesc îngrijire în centre medicale academice, spitale comunitare și spitale de predare comunitare din întreg sistemul RWJBarnabas Health. În ciuda creșterii evaluărilor echipei de intervenție rapidă, transferurile în unitățile de terapie intensivă nu au crescut semnificativ, în timp ce ratele mortalității au scăzut substanțial.
„Fiecare minut contează atunci când starea unui pacient începe să se înrăutățească”, a afirmat Andy Anderson, MD, Chief Medical and Quality Officer, RWJBarnabas Health și co-autor al studiului. „Acest studiu demonstrează modul în care instrumentele activate de inteligența artificială, când sunt asociate cu echipe clinice experimentate, pot ajuta la identificarea pacienților cu risc mai devreme și la furnizarea îngrijirii corecte la momentul potrivit. Aceste descoperiri evidențiază potențialul inovației de a îmbunătăți calitatea, siguranța și rezultatele pentru pacienții pe care îi servim.”
„Aceasta este ceea ce este un sistem de sănătate academic integrat”, a spus Stephen P. O’Mahony, MD, FACP, Senior Vice President și Chief Medical Information Officer la RWJBarnabas Health și autor senior al studiului. „Am combinat rigurozitatea metodologică a Rutgers cu amploarea operațională a celor 11 spitale RWJBarnabas. Beneficiul mortalității nu a fost generat de un algoritm, ci de parteneriatul din jurul algoritmului.”
Cercetătorii subliniază că beneficiul mortalității a rezultat probabil dintr-o combinație de factori, inclusiv educația personalului, conștientizarea clinică sporită, alertele din dosarul electronic de sănătate și notificările automate ale echipei de intervenție rapidă, care au funcționat împreună ca o abordare coordonată la nivel de sistem. Deoarece studiul a evaluat Epic Deterioration Index, un instrument deja disponibil în Epic, unul dintre cele mai utilizate sisteme de dosare electronice de sănătate din țară, descoperirile pot avea implicații pentru spitale din întreaga țară care doresc să îmbunătățească rezultatele pacienților. Cercetătorii evaluează acum următoarea etapă a inițiativei, care se concentrează pe identificarea pacienților ale căror scoruri de risc cresc rapid, în speranța de a permite intervenții și mai timpurii.
