Análise de imagem aprimorada por IA de testes de ponto de atendimento para triagem de doença falciforme em Uganda – um ensaio piloto randomizado em cluster

Resumo: Background: Na África Subsaariana (ASA), onde a carga da doença falciforme (DF) é mais alta, a triagem neonatal para a DF não é amplamente implementada. A maioria dos esforços de triagem neonatal consiste em testes centralizados de amostras coletadas de uma ampla rede geográfica de centros de saúde. Na ASA, essa abordagem tradicional enfrenta vários desafios, incluindo sistemas logísticos inadequados para coletar e transportar amostras de centros de maternidade em escala nacional, perda, desvinculação ou informações de identificação insuficientes sobre as amostras quando chegam ao laboratório central de testes; altos custos de teste de eletroforese de HB; falta de mecanismos para comunicar resultados aos provedores de saúde em configurações de atenção primária e famílias; falta de aconselhamento pré e pós-teste adequado para famílias; falta de sistemas para garantir que crianças afetadas pela DF sejam vinculadas ao cuidado; e falta de coordenação do cuidado da DF com hematologistas pediátricos especialistas. Este projeto visa desenvolver, validar e testar um sistema novo de gerenciamento e comunicação de informações de triagem para DF (SCD SIMCS) que permita a triagem para DF e a coordenação de cuidados em toda a comunidade. Métodos: Nossa abordagem utiliza visão computacional e aprendizado profundo para classificar com precisão os genótipos da doença falciforme (AA, AS, SS) a partir de POCs disponíveis comercialmente. Inicialmente, desenvolvemos nosso sistema para o ensaio HemoTypeSC TM (Silver Lake Research, Azusa, CA) e, posteriormente, expandimos para o ensaio Sickle SCAN ® (BioMedomics Inc, Morrisville, NC), ambos fornecendo resultados de ponto de atendimento em 10-15 minutos, sem equipamentos especializados. O protótipo do aplicativo SCD SIMCS consiste em quatro módulos: (1) módulo de ID – captura dados demográficos e biométricos da criança e cria um QR-code imprimível; (2) módulo de ensaio – captura a imagem do teste HemoTypeSC TM e do Sickle Scan TM, interpreta e transmite os resultados para o centro de dados centralizado; (3) módulo de educação – armazena e reproduz vídeos educacionais curtos para aconselhamento pré e pós-triagem; (4) módulo SCD e-Passport – entrada e exibição das informações clínicas longitudinais relevantes da criança. Em seguida, conduzimos um ensaio piloto randomizado em cluster (CRT) em dois hospitais de maternidade terciários e 4 centros de saúde de atenção primária em Kampala, Uganda, para avaliar sua precisão, reprodutibilidade, eficácia e robustez na captura e interpretação de resultados de ponto de atendimento utilizando o teste HemoTypeSC™ (Silver Lake Research, Azusa, CA), a educação do paciente e a coordenação de cuidados entre centros de atenção primária e terciária e a integração de dados em um hub central do ministério da saúde. Casais de recém-nascidos/mães foram inscritos em clusters de intervenção e controle. Os trabalhadores de saúde no cluster de intervenção receberam smartphones com o APP SIMCS, e aqueles nos clusters de controle receberam smartphones sem o APP. Uma escala Likert de 5 pontos foi usada para avaliar a aceitabilidade. Resultados: O sistema alcançou métricas de desempenho excepcionais (99,1% de precisão média, 99,6% de precisão, 99,3% de sensibilidade) em todas as classificações de genótipos, comparável à interpretação humana especializada. Uma análise comparativa demonstrou uma redução de 37% no tempo diagnóstico e uma melhora de 28% na precisão para trabalhadores de saúde que utilizaram nosso aplicativo móvel assistido por IA em comparação com a interpretação manual tradicional. O sistema foi implantado com sucesso como uma plataforma abrangente móvel e baseada na web que funciona de forma confiável em diversos ambientes clínicos, incluindo aqueles com conectividade de internet limitada. Entre os 609 pares de recém-nascidos/mães inscritos no ensaio piloto, 309 nos clusters de controle e 296 nos clusters de intervenção, o APP SCD SIMCS foi aceitável em diferentes configurações de atendimento. A proporção de cuidadores que receberam aconselhamento pré e pós-triagem foi semelhante entre os dois grupos, e a maioria das mães achou os vídeos de aconselhamento no APP aceitáveis e economizadores de tempo. Todas as crianças diagnosticadas com DF foram vinculadas ao cuidado.