Aplikace pro chytré telefony založená na umělé inteligenci pro detekci rakoviny kůže (ARTIS)

Rakovina kůže je nejčastěji diagnostikovaným zhoubným nádorem a její výskyt bude v příštím desetiletí neustále stoupat. Včasná detekce a léčba jsou klíčem ke zlepšení nemocnosti i úmrtnosti a ke snížení nákladů pro společnost. Osoby s rizikem vzniku rakoviny kůže mohou podstupovat pravidelné prohlídky. U běžné populace s nízkým rizikem se však vyvine značný počet rakovin kůže. Vzhledem k tomu, že systematický screening v běžné populaci není nákladově efektivní, aplikace pro chytré telefony, které používají vestavěné algoritmy, jsou stále předmětem zájmu a tvrdí, že pomáhají při hodnocení rizik v případě kožních lézí.

Na základě předchozího výzkumu byla na poliklinice Fakultní nemocnice v Gentu instalována tzv. triage konzultace pro pacienty s 1 až 2 lézemi, které mají obavy: měnící se znaménko, ošklivé káčátko, nová znaménka u dospělých, rychle rostoucí léze nebo nehojící se léze. Míra detekce rakoviny kůže v tomto nastavení byla nejméně 13% se 4% melanomem. To je 6 až 8krát více, než uvádějí běžné programy screeningu rakoviny kůže (PMID: 26466155; PMID: 33480073). Důvodem je, že se provádí předvýběr lézí splňujících specifická kritéria. Tento screening zaměřený na léze může být způsob, jak učinit screening rakoviny kůže v obecné populaci (více) nákladově efektivní.

V této studii prozkoumáme, zda aplikace Skinvision může fungovat jako nástroj pro předvýběr lézí, u kterých je potřeba naléhavá lékařská pomoc. Přestože je tato aplikace označena CE a je již propagována veřejnosti, její výkon a hodnota v každodenní praxi nebyly dostatečně prozkoumány a je zapotřebí nezávislý výzkum.

4 hlavní cíle této studie budou:

1. Výpočet diagnostického výkonu aplikace Skinvision Výpočet senzitivity a specificity porovnáním stupně rizika aplikace s referenčním standardem definovaným jako histopatologická diagnóza nebo klinická diagnóza v případě, že nebyla provedena žádná biopsie nebo excize;
2. Určení opakovatelnosti a reprodukovatelnosti aplikace Skinvision Identifikace faktorů, které ovlivňují analýzu rizik aplikace, včetně fotografa, typu kožní léze, polohy kamery nebo světelných podmínek;
3. Zkoumat uživatelskou zkušenost a důvěru v používání lékařských aplikací Hodnocení uživatelských zkušeností s aplikacemi obecně na základě dotazníku a také konkrétnější ochotu a důvěru v používání aplikace pro detekci rakoviny kůže;
4. Odhadnout výkon a nákladovou efektivitu aplikace Skinvision v běžné populaci Odhad výkonu aplikace v běžné populaci (odhadovaná prevalence rakoviny kůže 1 %) z hlediska chybějících diagnóz a stupně předvýběru (pozitivní prediktivní hodnota).