Sledujeme stav onkologických pacientů mezi kontrolami a nežádoucí účinky z jednoduchého a adaptivního dotazníku a chytrých hodinek.
Vytvořili jsme propojený systém pro průběžné sledování onkologických pacientů během léčby. Pacient prostřednictvím mobilní aplikace pravidelně odpovídá na otázky o svém zdravotním stavu. Lékař získává vývoj obtíží a související údaje a otázky zdravotnímu stavu pacienta a vytváří strukturované souhrny pro lékaře s odkazy na zdrojové záznamy. Lékař ve webovém rozhraní vidí vývoj pacientových příznaků v čase, výrazné změny v jeho biomarkerech z hodinek, které se sami vyhodnocují, jestli jsou dostatečně významné pro report lékaři. Lékař si sám může nastavit, jakou úroveň detailu chce u pacienta vidět. Dále vidí jeho léky a nežádoucí účinky. Cílem je usnadnit pacientům popis obtíží a lékařům orientaci v jejich vývoji. Jak řešení funguje: Adaptivní dotazník Pacient nejprve odpovídá na osm základních otázek formou ano/ne. Následně AI generuje otevřené otázky na základě:
- Předchozích odpovědí pacienta
- Zdravotní historie a medikace
- Dostupných klinických pravidel Otázky se tak dynamicky přizpůsobují aktuálním obtížím pacienta. Hlasové ovládání a přístupnost: Aplikace umožňuje hlasové předčítání otázek i odpovídání hlasem nebo textem. Hlasové nahrávky ukládá společně s přepisem. Jednoduché ovládání pomocí posunů prstem, velké interaktivní prvky. Lékařské rozhraní Webová aplikace poskytuje přehled o historii odpovědí, laboratorních výsledcích, medikaci, údajích z chytrých hodinek a upozorněních podle klinických pravidel. AI generuje souhrny, které procházejí kontrolou odkazů a citací použitých zdrojů. Použitá data
- Klinická data (FHIR): Pseudonymizované záznamy z hackathonového datasetu včetně dokumentace, laboratorních výsledků a medikace.
- Garmin: Ukázkové údaje o aktivitě, tepové frekvenci, stresu, dýchání a saturaci kyslíku.
- ESMO: Strukturovaná kritéria nežádoucích účinků imunoterapie.
- Dotazník: Pacientské odpovědi, hlasové nahrávky a jejich přepisy.
- Syntetická data: Modeloví pacienti a scénáře pro demonstraci a automatizované testování. Část demonstračních trendů je modelována a nepředstavuje výsledky klinické studie. Co jsme vytvořili Výsledkem je funkční prototyp, který propojuje:
- Flutter: Mobilní aplikace pro pacienty.
- Python API: Backend a komunikace mezi komponentami.
- InterSystems IRIS for Health: Ukládání klinických dat prostřednictvím FHIR.
- Webové rozhraní: Přehled zdravotního stavu pro lékaře.
- AI: Adaptivní dotazování a generování souhrnů.
- Garmin: Integrace údajů z chytrých hodinek. Implementovali jsme také obnovu přerušeného dotazníku, odesílání bez duplicit, automatizované integrační testy a experimentální analýzu zvukových událostí, která neslouží k diagnostice dušnosti. Další kroky Plánujeme pilotní ověření s pacienty a onkology, odborné schválení pravidel pro eskalaci obtíží a vyhodnocení přínosu systému. Další rozvoj zahrnuje integraci nemocničních systémů, bezpečné přihlašování, správu oprávnění, podporu dalších typů léčby a ověření využitelnosti hlasových a nositelných senzorů.
- Měli už předtím
- nic
- Využití AI
- AI využíváme k adaptivnímu dotazování onkologických pacientů během léčby. Jazykový model vytváří navazující otázky podle předchozích odpovědí, zdravotní historie, medikace a dostupných klinických pravidel. Pacient může odpovídat hlasem; rozpoznávání řeči převádí odpověď na text a syntéza řeči předčítá otázky. AI také připravuje souhrny pro lékaře s odkazy a přesnými citacemi podkladových záznamů. Výstupy kontrolujeme vůči zdrojům a pravidlům, přičemž nepodložené návrhy odmítáme. AI slouží jako podpora sběru a vyhodnocení informací; rozhodování o péči zůstává na lékaři.
- Dopad
- Projekt může pomoci dříve zachytit zhoršení zdravotního stavu a nežádoucí účinky onkologické léčby mezi pravidelnými kontrolami. Pacientům nabízí jednoduchý způsob, jak průběžně popsat obtíže, včetně možnosti hlasových odpovědí. Lékařům poskytuje přehled vývoje příznaků, souhrny odpovědí a související údaje ze zdravotní dokumentace a chytrých hodinek. Může tak zkrátit čas potřebný k orientaci v záznamech, podpořit cílenější komunikaci a pomoci určit, kterým pacientům věnovat pozornost přednostně. Dlouhodobě může přispět k lepší kontinuitě péče a kvalitě života během léčby. Skutečný přínos a bezpečnost je třeba ověřit v pilotním provozu s pacienty a zdravotníky.
- Komu pomůže
- Pacienti a jejich blízcí, Lékaři a sestry, Nemocnice a poskytovatelé péče, Výzkum
- Technologie InterSystems
- Ano — InterSystems IRIS for Health používáme jako centrální databázi. Přes FHIR REST API ukládáme a načítáme pacientské záznamy, medikaci, laboratorní výsledky, data z Garminu, odpovědi a nahrávky. V SQL tabulkách evidujeme stav zpracování a metadata AI běhů. Pythonový AI modul využívá data z IRIS k tvorbě navazujících otázek a souhrnů pro lékaře.
- Tým
- Cheirón — Vojtěch Vondráček, Ondřej Kodejš, Aleksandra Bajić, Radim Průdek
- Výzva
- Digitální hlídač nežádoucích účinků · Praha