Tbornottb: Novo orodje, ki temelji na umetni inteligenci, za poenostavitev ocene tuberkuloze v bolnišnicah

Tbornottb: Novo orodje, ki temelji na umetni inteligenci, za poenostavitev ocene tuberkuloze v bolnišnicah

Nov sistem za podporo kliničnemu odločanju »Tbornottb« pomaga racionalizirati odločitve o izolaciji okužbe, zmanjša delovno obremenitev in ohranja natančnost odkrivanja tuberkuloze.

V nedavni študiji, objavljeni v Infection Control and Hospital Epidemiology, so raziskovalci predstavili sistem za podporo kliničnemu odločanju (CDSS), ki vodi vrednotenje suma tuberkuloze (TB).

ozadje

V Združenih državah (ZDA) se je pojavnost tuberkuloze zmanjšala z 10,4 primera na 100.000 ljudi leta 1992 na 2,2 primera na 100.000 leta 2020, pri čemer je bolnišnični prenos v zadnjih letih postal redek.

Kljub temu se je incidenca tuberkuloze leta 2023 v Združenih državah povečala na 2,9 na 100.000 ljudi. Medtem se bolnišnice soočajo z izzivi glede zmogljivosti in osebja, kar povečuje nujnost odločanja pri bolnikih s sumom tuberkuloze.

Trenutne smernice za sum na tuberkulozo priporočajo testiranje vzorcev sputuma na kulturo mikobakterij in označevalce kislinsko odpornih bacilov (AFB) z izvajanjem izolacije okužbe, ki se prenaša po zraku (AII).

Kljub temu kulture običajno trajajo ≥ dva tedna in skoraj polovica ljudi s pljučnimi brisi tuberkuloze pokaže tuberkulozo. Medtem ko imajo testi pomnoževanja nukleinske kisline (NAAT) večjo občutljivost kot brisi AFB, so bistveno manj občutljivi kot kultura.

Zato bi bila prekinitev NAATs in rezultatov brisov prezgodnja in bi tveganje preneslo na osebje in druge bolnike. Zato osebje za preprečevanje in obvladovanje okužb (IPC) pogosto opravi dodaten pregled bolnikovih kartotek pred prekinitvijo AII.

Poleg tega lahko sledijo razprave z ustreznimi svetovalci in primarno ekipo, da se ugotovi, ali ni verjetno, da bo tuberkuloza povzročila nagnjenost k motnji AII, kar je časovno in delovno intenzivno.

O študiju

Namen študije je bil razviti sistem za podporo kliničnemu odločanju (CDSS), ki bi pomagal pri prekinitvi izolacije v zraku (AII) v zraku, hkrati pa zagotovil ustrezno oceno primerov suma tuberkuloze (TB). Raziskovalci so ustvarili sistem »tbornottb«, da bi racionalizirali prekinitev AII, ne da bi to vplivalo na oskrbo bolnikov z možno tuberkulozo, ki so bili negativni na testiranju za pomnoževanje nukleinske kisline (NAAT) in acid fast bacilli (AFB).

Skupina strokovnjakov je razvila in izpopolnila niz vprašanj, ki temeljijo na kliničnih smernicah in epidemioloških podatkih z uporabo metode soglasja Delphi. Ta vprašanja so bila testirana na hospitaliziranih bolnikih v splošni bolnišnici Massachusetts (MGH).

CDS so dodelili ocene na podlagi epidemioloških dejavnikov tveganja, simptomov tuberkuloze, anamneze, rezultatov bronhoskopije/sputuma in slikanja prsnega koša. Če je pacientov rezultat presegel nastavljeni prag, se je AII samodejno prilagodil. V nasprotnem primeru je bila priporočena nadaljnja ocena.

Za potrditev CDSS so raziskovalci izvedli analizo primera in kontrole z uporabo podatkov iz sistema Mass General Brigham (MGB). Orodje je bilo uporabljeno retrospektivno pri bolnikih s kulturo dokazano tuberkulozo (primeri) in ustreznih kulturah negativnih kontrol.

Spremenljivke, ki niso izboljšale napovedne natančnosti, so bile odstranjene ali zmanjšane. Delovanje modela je bilo nato natančno nastavljeno s prilagajanjem teže ključnih napovednikov tuberkuloze in analizo njegove občutljivosti, specifičnosti in površine pod krivuljo (AUC).

Analiza podskupin je primerjala učinkovitost CDSS pred in po pandemiji Covid-19. Poleg tega je študija ocenila število osebnih ur IPC za preprečevanje in obvladovanje (obvladovanje okužb), ki jih je MGH letno prihranil z izvajanjem CDSS.

Nazadnje študija kaže, da je malo verjetno, da bo tuberkuloza močno gonilo prekinitve AII glede na časovno in delovno intenzivno naravo procesa.

Rezultati

Raziskovalci so identificirali več napovednikov tuberkuloze v podštudiji primera in kontrole. Kavitarne lezije ali druge ugotovitve, sumljive na tuberkulozo na radiološkem poročilu prsnega koša, so bile močno povezane z aktivno tuberkulozo.

Poleg tega je bilo prejšnje prebivališče v državi, ki je zelo endemična za tuberkulozo, najmočnejši epidemiološki dejavnik tveganja za tuberkulozo. Anamneza pozitivnega testa sproščanja interferona-γ (IGRA) je bila tudi močan napovedovalec aktivne tuberkuloze.

Predvsem negativen kožni test IGRA ali tubulinski test v zadnjem mesecu je pokazal negativno povezavo s tuberkulozo. Zgodovina bolezni, za katere velja, da povečujejo tveganje za tuberkulozo, ni bila povezana s tuberkulozo.

Zgodovina izgube teže je bila edini tradicionalni simptom tuberkuloze, ki je napovedoval aktivno tuberkulozo. Poleg tega je pomembno izboljšanje ali razrešitev simptomov z zdravljenjem alternativne diagnoze pokazalo močno negativno povezavo s tuberkulozo.

Ta začetni model CDSS je pokazal 16-odstotno specifičnost in 100-odstotno občutljivost. Po ponavljajočih se revizijah sistema točkovanja je končni model pokazal občutljivost 100 %, specifičnost 27 % in AUC 0,87.

Ni bilo razlik v uspešnosti modela pred in po Covid-19. Raziskovalci so ocenili, da bi lahko Tbornottb pri MGH prihranil več kot 40 IPC osebnih ur letno.

Sklepi

Študija je skupaj razvila in potrdila nov CDSS za usmerjanje diagnostičnega vrednotenja bolnikov s sumom na tuberkulozo v okoljih z nizko razširjenostjo. Prejšnja pozitivna IGRA, prebivališče v državi, kjer je tuberkuloza endemična, in radiološki izvidi prsnega koša, sumljivi na tuberkulozo, so bili pomembni napovedovalci tuberkuloze.

Končni model CDSS je pokazal skromno specifičnost in visoko občutljivost pri odkrivanju tuberkuloze. Na splošno bi Tbornottb lahko pomagal zmanjšati tveganje bolnišničnega prenosa in rešiti pomembno osebo IPC.

Viri: