Un model de inteligenţă artificială (AI) îi va ajuta pe medici să identifice din timp pacienţii cu risc crescut de infecţii postoperatorii. Algoritmul Periscope, testat în spitale europene, ar putea deveni un instrument standard în gestionarea complicaţiilor postchirurgicale din unităţile medicale.
Noul model de AI, dezvoltat şi testat în trei spitale din Olanda şi Belgia, este capabil să indice riscul de infecţie postoperatorie, ceea ce oferă posibilitatea unor intervenţii precoce, optimizează deciziile medicale şi promite să reducă semnificativ complicaţiile, internările repetate şi durata spitalizării.
Leiden University Medical Center (LUMC), care a dezvoltat modelul inteligent denumit Periscope, îl va utiliza curând în spital ca instrument standard.
Modelul de AI a apărut din nevoia de a îmbunătăţi estimarea privind pacienţii care vor dezvolta infecţii după o intervenţie chirurgicală.
În prezent, între 5% şi 20% dintre pacienţi dezvoltă postoperator astfel de infecţii - infecţii pulmonare, ale tractului urinar şi, în cazuri rare, infecţii ale sângelui (sepsis).
Astfel de infecţii prelungesc spitalizarea, duc la reinternări şi pot necesita tratamente multiple.
„Faptul că ştim ce pacienţi prezintă un risc mai mare de infecţii ne va permite să îi monitorizăm mai atent şi să intervenim mai devreme”, a declarat dr. Siri van der Meijden, care şi-a dat doctoratul cu această cercetare.
„Acest lucru va contribui la îmbunătăţirea calităţii vieţii pacienţilor şi la reducerea impactului infecţiilor asupra sistemului de sănătate”, a completat cercetătoarea.
Dr. Van der Meijden şi echipa sa au folosit date pe zece ani din fişele electronice ale pacienţilor (EPD), pentru a alimenta modelul de AI, de la mai mult de 250.000 de intervenţii chirurgicale din trei spitale - LUMC, Radboudumc şi Spitalul Oost-Limburg din Genk (Belgia) -, fără ca cercetătorii să poată asocia datele cu pacienţii.
Ei au utilizat modelul de AI pentru a analiza, de exemplu, dacă pacienţii avuseseră infecţii în trecut, sau dacă sufereau de alte afecţiuni precum diabetul (comorbidităţi), precum şi alţi factori importanţi precum: ritmul cardiac, greutatea şi tensiunea arterială.
Corelând aceste informaţii cu apariţia efectivă a infecţiilor, algoritmul a început să înveţe.
În timpul testelor de la LUMC, echipa a comparat 500 de predicţii realizate de modelul AI cu predicţii făcute de medici.
Periscope a avut rezultate comparabile cu cele ale medicilor experimentaţi şi a fost mai bun în predicţii în cazul medicilor cu mai puţină experienţă.
Medicii, rezidenţii şi asistentele medicale din secţii precum chirurgie generală, ortopedie şi neurochirurgie de la LUMC vor utiliza acest instrument de AI. Pe un ecran, vor putea vedea riscul de infecţie al unui pacient sub forma unui procentaj - scăzut, mediu sau ridicat -, pe lângă alte date relevante despre pacient.
Faptul că toate informaţiile sunt prezentate într-un singur loc înseamnă că personalul medical nu va mai trebui să caute prin întreaga fişă medicală pentru a evalua riscul de infecţie al pacientului.
„Periscope nu doar că va economisi timp, ci îi va ajuta pe medici să decidă ce pacienţi pot fi externaţi şi care nu, dar şi pe care dintre ei trebuie să-i revadă, de exemplu, în ambulatoriu. Vom instrui şi secţiile cu privire la utilizarea instrumentului”, a indicat dr. van der Meijden, precizând că modelul inteligent nu va înlocui medicii, ci le va sprijini deciziile clinice.
„Protocoalele clinice şi opinia medicului vor continua să aibă întâietate”, a subliniat cercetătoarea.
Deşi instrumentul este gata de utilizare, va mai dura până când va fi implementat în practica clinică, cea mai mare provocare fiind integrarea modelului în sistemul electronic existent al spitalelor.
Specialiştii de la LUMC estimează că vor începe folosirea sa la mijlocul anului 2026. În prezent ei pregătesc lansarea instrumentului inteligent şi în alte spitale.
Echipa continuă dezvoltarea modelului, deoarece, spre deosebire de alte instrumente de AI, acesta nu învaţă automat. Pentru a deveni mai inteligent, trebuie adăugate date noi.
„Ar fi util ca în viitor să poată estima probabilitatea pentru fiecare tip de infecţie. Analizăm şi posibilitatea ca AI să poată face o predicţie înainte, nu după operaţie”, spune van der Meijden.
Pe termen lung, instrumentul inteligent ar putea estima şi alte complicaţii, cum ar fi riscul de hemoragie, reinternare sau deces.
