Utvikling av klinisk beslutningsstøtteverktøy for ryggkirurgi

Bakgrunn

Nasjonalt kvalitetsregister for ryggkirurgi (NKR) har siden 2007 registrert mer enn 60 000 ryggoperasjoner og bidratt vesentlig til kvalitetsforbedring og forskning innen ryggkirurgi. Registeret arbeider nå med å utvikle prediksjonsmodeller på individnivå basert på kunstig intelligens (KI), og ønsker å undersøke om slik prediksjon kan tas i bruk i rutinemessig klinisk praksis som beslutningsstøtte integrert i den vanlige arbeidsflaten i elektronisk pasientjournal EPJ.

DIPS ASA har levert EPJ-løsninger siden 1989, og er nå landets største leverandør. DIPS ønsker å kunne tilby en løsning for beslutningsstøtte basert på data i de nasjonale kvalitetsregistrene, og ser NKR som en interessant partner i utviklingen av en slik løsning.

Prosjektet er strategisk forankret i Helse Nord RHFs Strategi for kunstig intelligens og i UNN og UiTs felles Konsortium for pasientsentrert kunstig intelligens (CPCAI), og organisatorisk forankret i UNNs Senter for pasientnær kunstig intelligens (SPKI).

Mål

Hovedmål

Å utvikle en KI-basert løsning som anvender datagrunnlaget i NKR til beslutningsstøtte for utvelgelse av pasienter til ryggkirurg. Løsningen skal være fullt integrert i DIPS og tilgjengelig i klinikerens vanlige arbeidsflate.

Delmål

1. Å utvikle en KI-basert algoritme som anvender datagrunnlaget i NKR til presis prediksjon av utfall etter ryggkirurgi på individnivå.
2. Å utvikle en integrasjon for datautveksling mellom DIPS og NKR
3. Å utvikle brukergrensesnitt for dataregistrering til NKR via DIPS.
4. Å utvikle et klinisk beslutningsstøtteverktøy for utvelgelse av pasienter til ryggkirurgi, og brukergrensesnitt for dette i DIPS
5. Å gjennomføre vitenskapelige studier for klinisk utprøving og validering av beslutningsstøtteverktøyet
   1. Feasibility (fase 1) studie for å sikre at løsningen har nødvendig anvendelighet og at den blir akseptert av klinikere og pasienter
   2. Prospektiv observasjonsstudie (fase 2) for å undersøke om løsningen er sikker og om den kan gi forventet forbedring i pasientutvelgelsen
   3. Prospektiv randomisert studie (fase 3) for vurdering av effektstørrelser
   4. Landsomfattende registerstudie (fase 4) for endelig vurdering av effekt på populasjonsnivå

Det kan i tillegg bli aktuelt å utvide prosjektet til å også innbefatte utvikling integrasjon av en evidens-basert retningslinje i beslutningsstøtten.

Prosjektpartnere

En rekke aktører er involvert i dette prosjektet. Disse inkluderer Nasjonalt kvalitetsregister for ryggkirurgi, SPKI og Nasjonalt senter for e-helseforskning som alle organisatorisk er tilknyttet UNN. UiT er representert gjennom Institutt for klinisk medisin og Maskinlæringsgruppa. DIPS ASA og deres søsterselskap Deepinsight AS er med som kommersielle partnere. Prosjektet foregår i tett samarbeid med Helse Nord IKT.

SPKI bidrar med prosjektledelse, juridisk bistand og algoritmeutvikling i dette prosjektet.