Varje år söker hundratusentals patienter vård för bröstsmärta på akutmottagningar, ofta utan att ha en allvarlig sjukdom.
En avhandling med flera delstudier visar att ett digitalt verktyg kan förbättra riskbedömningen och minska inläggningarna med en femtedel.
Genom att låta patienter lämna sin sjukdomshistoria via AI, kan vården säkrare och mer effektivt identifiera de som verkligen är i behov av akut vård.
Bröstsmärta är en vanlig anledning till att söka vård på akutmottagningen. Oftast beror bröstsmärta på ofarliga tillstånd såsom muskelvärk, magbesvär eller stress. Hos en mindre andel kan smärtan dock bero på allvarliga tillstånd, såsom hjärtinfarkt, där blodkärlen till hjärtat blockeras.
– Eftersom hjärtinfarkt kräver skyndsam behandling är det avgörande att snabbt ställa rätt diagnos. Det är också viktigt att identifiera den stora andel patienter som söker för bröstsmärta, men inte har hjärtinfarkt och därför kan skickas hem med lugnande besked eller följas upp vid behov, säger Helge Brandberg, hjärtläkare vid Danderyds sjukhus och doktorand vid, Karolinska Institutet, Institutionen för kliniska vetenskaper, Danderyds sjukhus.
Sjukdomshistoria direkt från patienten kan effektivisera vården
Vid utredning av bröstsmärta ingår patientens egen beskrivning av sin sjukdomshistoria och symtom, kroppsundersökning, EKG och blodprover. Ett möjligt sätt att samla in patientens sjukdomshistoria är att med hjälp av ett program som använder artificiell intelligens (AI) för att efterlikna en läkarintervju. Metoden, som kallas ”digital anamnes”, går ut på att patienten själv berättar sin sjukdomshistoria med hjälp av en digital enhet under väntetiden på akutmottagningen. För att undersöka om detta skulle hjälpa vid bedömningen av patienter med bröstsmärta genomförde Brandberg och hans kollegor studien CLEOS-CPDS*, där 1 000 personer som besökte akutmottagningen för bröstsmärta undersöktes.
– Under väntetiden fick patienter, som var medicinskt stabila och inte hade tecken på en pågående hjärtinfarkt på EKG, digitalt svara på frågor om sin sjukdomshistoria via AI-programmet CLEOS. Med den insamlade informationen kunde tillräcklig information för riskbedömning samlas in hos tre fjärdedelar av patienterna. När läkarens journalförda information i stället användes fanns tillräcklig information endast för mindre än en tredjedel av deltagarna. Avhandlingen [1] visar att riskbedömning med digital anamnes har en mycket hög precision på cirka 99 procent för att utesluta hjärtinfarkt. Om digital anamnes hade använts i handläggningen av patienter, skulle en femtedel (21 procent) av inläggningarna ha kunnat undvikas, säger Helge Brandberg.
Säkrare bedömning med AI
Sammanfattningsvis visar denna avhandling att digital anamnes är ett effektivt sätt att automatiskt samla in den sjukdomshistoria som behövs för att utesluta hjärtinfarkt hos den stora grupp personer som söker hjälp på akutmottagningen på grund av bröstsmärta. Metoden kan förbättra handläggningen för enskilda patienter, minska belastningen på akutmottagningar och frigöra resurser till de som har störst behov.
*CLEOS-CPDS: Clinical Expert Operating System-Chest Pain Danderyd Study.