Cristin-prosjekt-ID: 651270
Registrert av: REK Sist endret: 6. mars 2020, 23:16 Sist endret av: REK

Cristin-prosjekt-ID: 651270
Registrert av: REK Sist endret: 6. mars 2020, 23:16 Sist endret av: REK
Prosjekt

The ALIENS Study: kan kunstig intelligens bidra til å redusere bruken av antibiotika hos nyfødte? (delstudie 2: retrospektiv studie)

prosjektleder

Jobin K. Varughese
ved Helse Førde HF

prosjekteier / koordinerende forskningsansvarlig enhet

  • Helse Førde HF

forskningsansvarlige enheter

  • Helse Bergen HF - Haukeland universitetssykehus

Godkjenninger

  • Regionale komitéer for medisinsk og helsefaglig forskningsetikk (REK) - 2019/332

Kategorier

Helseprosjekttype

Annet studium

Tidsramme

Aktivt
Start: 1. april 2019 Slutt: 31. desember 2028

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

The ALIENS Study: kan kunstig intelligens bidra til å redusere bruken av antibiotika hos nyfødte? (delstudie 2: retrospektiv studie)

Populærvitenskapelig sammendrag

Prosjektbeskrivelse (revidert av REK) Formålet med prosjektet er å utvikle et dataprogram som skal støtte klinikere i deres beslutninger vedrørende bruk av antibiotika hos nyfødte hvor det er fare for sepsis. Bakgrunnen for prosjektet er at nyfødte en sjelden gang får sepsis allerede i løpet av sine første levedøgn. For å unngå alvorlige sekveler eller død bør antibiotikabehandling startes på mistanke, allerede før definitive tegn på sepsis foreligger. Dessverre så viser studier at klinisk vurdering av barnets risiko for sepsis har lav treffsikkerhet. Når svaret foreligger i form av vekst i blodkultur noen dager senere, så finner man at de aller fleste nyfødte som fikk antibiotika ikke hadde behov for det. Slik overforbruk av antibiotika bidrar både til økt antibiotikaresistens og forstyrret tarmflora hos barnet selv. Man vil derfor i dette prosjektet utvikle et verktøy som tar i bruk bayesianske nettverk, dvs. metoder innenfor kunstig intelligens, for å bedre treffsikkerheten og predikere behov for antibiotika på et tidligere tidspunkt enn det som ellers hadde vært mulig med eksisterende metoder. I motsetning til andre Artifical Intelligence (AI)-baserte verktøy, hvor det kan være vanskelig for brukeren å forstå hvorfor maskinen gir det rådet den gir, vil dette programmet bidra med en forklaringsmodell for klinikeren, basert på bayesiansk tankegang. For å utvikle verktøyet, ønsker man å bruke pasientdata fra to ulike kilder: 1. Data som representerer de friskeste pasientene: opplysninger fra et tidligere forskningsprosjekt (REK 2010/3062) som inneholder data om 953 nyfødte barn født til termin. 2. Data som representerer et representativt utvalg av pasienter: nasjonale data fra Norsk Nyfødtmedisinsk Kvalitetsregister for de siste ti årene på nyfødte innlagt på nyfødtavdeling i løpet av sine tre første levedøgn. Man skal fylle ut eventuelt manglende opplysninger fra elektronisk pasientjournal. Det søkes om fritak fra samtykkekravet for bruk av disse opplysningene. Pasientdata skal brukes både til opplæring av programmet, og til testing av det. Opplysninger man vil hente fra Norsk nyfødtmedisinsk kvalitetsregister er: opplysninger om maternelle risikofaktorer, barnets gestasjonsalder, prosedyrer som ble utført etter fødsel, eventuelt antall antibiotikabehandlede dager, type antibiotika og resultat av eventuelle blodkulturundersøkelser. Personidentifiserbare opplysninger skal kun brukes til å forsøke å utfylle manglende data ved hjelp av elektronisk pasientjournal (Natus, DIPS), da mest mulig komplette data er nødvendig for at modellen skal fungere optimalt.

prosjektdeltakere

prosjektleder

Jobin K. Varughese

  • Tilknyttet:
    Prosjektleder
    ved Helse Førde HF
  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Helse Førde HF

Bjørnar Tessem

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Universitetet i Bergen

Claus Klingenberg

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Universitetssykehuset Nord-Norge HF

Siren Rettedal

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Helse Stavanger HF - Stavanger universitetssjukehus

Fabian Bergqvist

  • Tilknyttet:
    Prosjektdeltaker
    ved Helse Førde HF
1 - 5 av 16 | Neste | Siste »