Persoonlijke AI-beslishulp helpt patiënten bij besluit over knieprothese

Een digitaal beslissingshulpmiddel op basis van kunstmatige intelligentie verbetert de besluitvorming bij patiënten met knieartrose die een knieprothese overwegen. Dat blijkt uit een gerandomiseerde, open-label klinische trial in een orthopedische kliniek in de VS. Het hulpmiddel maakt gebruik van zogenaamde digital twins: gepersonaliseerde voorspellingen gebaseerd op patiëntgegevens, waarmee het de gezamenlijke besluitvorming tussen arts en patiënt ondersteunt.

In totaal deden 201 patiënten mee. De helft kreeg alleen standaardinformatie over artrose en behandelmogelijkheden, de andere helft kreeg daarnaast een interactieve voorkeurentest en een persoonlijke voorspelling van de risico's en baten van een knieprothese. Deze voorspelling werd gegenereerd door een AI-model dat getraind is op data van meer dan 700.000 eerdere patiënten.

De studie includeerde alleen patiënten met gevorderde knieartrose die in aanmerking kwamen voor een operatie, en de effectiviteit werd gemeten tot negen maanden na het consult. De primaire uitkomst was de kwaliteit van het besluitvormingsproces, gemeten met het Knee Osteoarthritis Decision Quality Instrument (K-DQI). De interventiegroep scoorde hier gemiddeld 84,4 punten tegenover 71,4 in de controlegroep (p = 0,0011).

Ook was er minder beslissingstwijfel (1,0 versus 3,3; p = 0,0029) en minder spijt over de gemaakte keuze na 6 tot 9 maanden (18,2 versus 27,2; p = 0,0051). Daarnaast rapporteerde de interventiegroep een betere kniefunctie op de KOOS JR-score (69,5 versus 47,0; p kleiner dan 0,0001) en sloot de gekozen behandeling vaker aan bij de voorkeur van de patiënt (91% versus 76%; p = 0,0043). Er waren geen significante verschillen in tevredenheid, consultduur of het aantal uitgevoerde knieprotheses.