Descripción del proyecto
Decisiones de asistencia pulmonar basadas en la inteligencia artificial
Un respirador mecánico es una máquina que asume la respiración de una persona durante una intervención quirúrgica o en la unidad de cuidados intensivos cuando no puede respirar por sí misma. La ventilación mecánica convencional utiliza un tubo en la boca o el cuello del paciente. La asistencia pulmonar extracorpórea es una opción alternativa para ayudar en la respiración, ya que facilita la oxigenación de la sangre y la eliminación del CO2. El objetivo del proyecto IntelliLung, financiado con fondos europeos, es crear un sistema de ayuda con inteligencia artificial para optimizar la ventilación mecánica y la toma de decisiones relacionadas con la asistencia pulmonar extracorpórea para mejorar la atención al paciente. Lo más importante es que el sistema ayudará a los cuidadores a explicar a los pacientes y a sus familiares las estrategias de gestión seleccionadas y proporcionará información sobre enfermedades específicas. El equipo de IntelliLung llevará a cabo una evaluación multicéntrica del sistema de apoyo a la toma de decisiones que se genere.
Objetivo
Invasive mechanical ventilation (MV) is one of the most important and life-saving therapies in the intensive care unit (ICU). In most severe cases, when MV alone is insufficient, extracorporeal lung support (ELS) is initiated. However, MV is recognised as potentially harmful, because inappropriate MV settings in ICU patients are associated with organ damage, contributing to disease burden. Studies revealed that MV is often not properly provided despite clear evidence and guidelines. Furthermore, treatment decisions by the healthcare providers, especially regarding MV and ELS, often remain incomprehensible to the patients and their relatives, since flow of information from caregivers to patients is challenged by a number of factors, including limited time and resources, communication problems as well as patients? capacity to comprehend and memorise information. The project proposed herein aims at clinically validating and extending our IntelliLung Artificial Intelligence Decision Support System (AI-DSS) designed to optimise MV and ELS settings to improve the care of ICU patients, alongside caregiver-patient communication. Thereby, best practice evidence-based MV and ELS within safer therapy corridors for longer periods, faster weaning from MV, and improved survival could be achieved - even in non-experienced hands. Additionally, this project will improve the information flow from caregivers to patients and relatives in the ICU setting. Therefore, we will develop a digital solution that allows automatic generation of an extensive plain-language information package for patients and their relatives, communicating highly individualised information on diseases and knowledge-based disease-management strategies, thus facilitating high-quality current and subsequent care through health literacy empowerment and patient-centredness. We will perform a retrospective and prospective multi-centre study to validate our IntelliLung AI-DSS and the patient information software.
Ámbito científico
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
01069 Dresden
Alemania