Búsqueda de pacientes asistida por computadora para la navegación y optimización del acceso a la atención del cáncer...

Área de la Ciencia:

• Oncología
• Informática de la Salud
• Inteligencia Artificial en Medicina

Sus antecedentes:

• Los navegadores de pacientes son cruciales en la atención del cáncer, pero la identificación y derivación de pacientes sigue siendo un desafío.
• El acceso oportuno al diagnóstico y tratamiento es fundamental para mejorar los resultados de los pacientes.
• Los métodos computacionales ofrecen soluciones potenciales para optimizar los procesos de identificación y derivación de pacientes.

Objetivo del estudio:

• Comparar el tiempo desde el informe radiográfico hasta la biopsia, la visita de oncología y el tratamiento antes y después de implementar un flujo de referencia de navegación asistida por computadora.
• Evaluar el impacto de este nuevo flujo de trabajo en la prestación de atención en diversos grupos demográficos.
• Evaluar el efecto del flujo de referencia de navegación en los resultados de supervivencia de los pacientes.

Principales métodos:

• Una iniciativa de mejora de la calidad comparó dos cohortes de pacientes con sospecha de cáncer de páncreas.
• Un modelo de procesamiento del lenguaje natural (PLN) basado en aprendizaje automático analizó los informes de radiología para identificar hallazgos sospechosos.
• Los pacientes identificados como elegibles para la navegación fueron contactados proactivamente para agilizar la atención de seguimiento.

Principales resultados:

• El grupo de cohortes prospectivas, que utilizó la navegación asistida por PLN, mostró una reducción numérica en el tiempo hasta la biopsia, la cita de oncología y el tratamiento.
• Aunque no fue estadísticamente significativa, estas métricas de tiempo demostraron una reducción significativa en la desviación estándar (p < 0.001).
• Se observaron mejoras en la prestación de atención en minorías raciales y étnicas, con tasas de supervivencia comparables entre las cohortes.

Conclusiones:

• Un flujo de trabajo de identificación asistida por PLN muestra una gran promesa para mejorar la prestación de atención del cáncer y la investigación diagnóstica.
• El estudio sugiere que los métodos computacionales pueden mejorar la eficiencia de la navegación del paciente.
• Se necesita más investigación con cohortes más grandes para validar estos hallazgos y confirmar los beneficios de la identificación de pacientes impulsada por IA en oncología.