Diagnostisk hjælpemiddel til kunstig intelligens (AID)

Gulliksen (2017) beskriver digitalisering som den største samfundsmæssige transformationsproces, også for sundhedssektoren. Siden pandemiens udfordringer har digitaliseringen især fundet sted under ændringer i, hvordan sundhedsydelser ydes. Den nuværende Global Healthcare-situation dikterer fleksible og innovative skridt til praktisk at tilpasse arbejdsmetoder i klinikken for at imødekomme kravene fra specialer, såsom oftalmologi, på sikre og effektive måder. Makulasygdom forårsager ødelæggende synstab. Det er den mest almindelige årsag til forebyggende synstab i Storbritannien og den udviklede verden, hvilket fører til unødvendigt og invaliderende tab af syn og blindhed, hvis det ikke overvåges og behandles regelmæssigt. I Storbritannien har 1,8 millioner mennesker kronisk makulær sygdom, hvoraf cirka 300.000 bor i London. Allierede sundhedspersonale er uddannet til at give injektionerne, men i øjeblikket er der ingen formel struktur for, at AHP'er skal trænes til at vurdere patientdata (syn og OCT-scanning).

Vi foreslår derfor, at det er et vigtigt forskningsområde, at udvikle et ledelseshjælpemiddel for at tillade standardisering af plejen og tillade flere patienter at blive set ved at øge den kliniske arbejdsstyrke. Denne nye AI-software muliggør mobilisering af den bredere ikke-medicinske arbejdsstyrke på over 14.000 optometrister samt sygeplejersker, allierede sundhedsprofessionelle og teknikere, som kan opkvalificeres med AI-værktøjer og -træning og operere fra samfundsmiljøer for at udvide ressourcer, kapacitet og kvaliteten af ​​plejen. Selvom algoritmen ikke har til formål at forbedre kendskabet til sygdommene, vil der være et element af indlæring af god ledelse hos slutbrugeren. Der er i øjeblikket mange eksempler på automatiseret software i litteraturen, men de ender alle på valideringsstadiet. De omhandler alle brugen af ​​kunstig intelligens til at diagnosticere tilstande, men ingen har behandlet spørgsmålet om implementering, som fremhævet af mange af artiklerne. Der er heller ingen spor rettet mod behandlingen af ​​disse patienter, efter diagnosen.

Denne undersøgelse vil sammenligne guldstandard klinisk behandling af patienter, der modtager behandling for de tre vigtigste makulære sygdomme (behandlingsbeslutninger truffet af en øjenlæge) med en vurdering og behandlingsanbefaling foretaget af MacuSense-softwaren. Patienternes behandling vil til enhver tid følge øjenlægens beslutning, og resultatet af undersøgelsen vil sammenligne dette med MacuSense output. Øjenlægen vil være blind for MacuSense-outputtet under hele undersøgelsen.

Forskningsdeltageren vil deltage i deres klinikaftale med målinger af syn og en retinal (OCT) scanning som normalt. Øjenlægen vil gennemgå patienten og scanne med et behandlings- og opfølgningsinterval, der er besluttet. Behandling vil blive givet ved det besøg.

De indsamlede data vil blive indtastet i MacuSense-softwaren af ​​den primære efterforsker (Dr. Zakri). Udgangen af ​​softwaren giver et opfølgningsinterval. Resultatet af opfølgningsintervallet besluttet af klinikeren og opfølgningsintervallet angivet af Macusense-softwaren vil blive sammenlignet for hver patient. Øjenlægen vil ikke have adgang til Macusense-software eller output fra softwaren, så deres behandlingsbeslutning ikke påvirkes. Outputtet fra Macusense-softwaren vil ikke blive brugt til at ændre den kliniske beslutning.

Resultatet af undersøgelsen er derfor at sammenligne klinikerens behandling og følge beslutningen med Macusense-resultatet, kun til forskningsformål. Målet er at teste nøjagtigheden af ​​Macusense-algoritmen mod guldstandardbehandling. Nulhypotesen siger, at der ikke er nogen forskel mellem resultater i standard klinisk behandling og macusoft-software.

Vi forventer ud fra tidligere arbejde, at der er afvigelse fra NICEs retningslinjer ved en række lejligheder. Derfor foreslår vi en alternativ hypotese, der angiver, at resultaterne vil vise en forskel mellem standardbehandling og resultater præsenteret fra macusoft algoritmesoftware.

Studietidsplan

Undersøgelsen anslås at tage 9 måneder, stort set som følger:

• Måned 1-6: Forskningsopsætning, patientrekruttering, dataforberedelse. Indsaml data om beslutninger truffet med og uden MacuSense (algoritmen vil ikke blive ændret under undersøgelsen)
• Måneder 7-9: Statistisk analyse og validering af observationsbevis

Undersøgelsesdetaljer:

Hvordan undersøgelsen vil fungere

Undersøgelsen vil fungere som følger:

1. Patient rekrutteret og givet samtykke, når han går i klinikken til en regelmæssig opfølgningssamtale.
2. Konsulent øjenlæge træffer en beslutning vedrørende intravitreal behandlingsinterval efter gældende praksis.
3. Patientens historiske diagnostiske data vil blive analyseret af computerprogrammet MacuSense. Disse pseudonymiserede data vil være i stand til at se af Dr. Zakri og macusoft designteam.
4. De rådgivende øjenlægers oprindelige beslutning vil blive sammenlignet med analysen foretaget med MacuSense. Der vil ikke blive påvirket den kliniske behandling.