Klinische Studie zur Frühdiagnose von Lungenknoten vom Drei-Plus-Zwei-Typ im medizinischen Internet der Dinge

Das Flussdiagramm des Studiendesigns ist in Abbildung 1 dargestellt. Nach der Registrierung werden die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip in zwei Gruppen eingeteilt: die IoT-Gruppe und die Routine-Management-Gruppe. Für beide Gruppen werden den Teilnehmern grundlegende Informationen gesammelt (Alter, Geschlecht, Rauchen und Raucherstatus, familiäre Vorgeschichte von Krebs, familiäre Vorgeschichte von Lungenerkrankungen, Vorgeschichte anderer bösartiger Tumore, Vorgeschichte des Drogenkonsums und seine Wirkung bei Fieber). Für die IoT-Gruppe wird die von Professor Bai vorgeschlagene „Drei-plus-Zwei-Typ-Lungenknotendiagnose“ an den Teilnehmern durchgeführt: drei grundlegende Schritte: ① Sammeln von Informationen: Rauchergeschichte, persönliche Tumor- und Familiengeschichte, Copd-Geschichte usw.; ② nicht-invasive Untersuchung: Tumormarker, Lungenfunktion und Brust Low-Dose-CT-Dünnschicht; ③ Information Mining in der Tiefe: durch die Software zur dreidimensionalen Rekonstruktion von Lungenknötchen, Tiefenausgrabung, genaue Berechnung der Dichte des Volumens, Beurteilung der Umgebung und Infiltration von Lungenknötchen und des damit verbundenen Gefäßwachstumsstatus; zwei Lösungen: ① Pathologische Diagnose bei hochverdächtigen Teilnehmern: Faserbronchoskop, Ultraschallbronchoskop, Thorakoskop und CT-geführte perkutane Lungenbiopsie usw.; ② Enge wissenschaftliche Nachsorge für die Person, die nicht qualitativ sein kann: Ärzte verfolgen und verwalten die Teilnehmer wissenschaftlich gemäß den Nachsorge-Verwaltungstabellen über die Internet-der-Dinge-Plattform (Researchkit). Die Routine-Management-Gruppe wird vollständig durch die persönliche Erfahrung der Ermittler verwaltet.

Follow-up Researchkit APP basierend auf dem Android-Telefonsystem und IOS-System wird kostenlos auf dem Mobiltelefon des Teilnehmers installiert und alle Teilnehmer werden in der Verwendung der Software geschult. Sie dürfen üben, bis die genaue Datenübermittlung und -erfassung sichergestellt ist. Gleichzeitig wird auch eine APP-Anweisung bereitgestellt, bei der ein Ingenieur bei technischen Problemen zur Beratung bereitsteht. Über die Internetplattform werden folgende Maßnahmen durchgeführt: ① Sammeln der Basisinformationen der Probanden, Terminvorschlag zur Nachsorge entsprechend der Knötchensituation der Probanden; ② Gesundheitserziehung wird auf das mobile Endgerät der Probanden geschoben, um ihnen zu helfen, ihr eigenes Gesundheitsmanagement durchzuführen; ③ Probanden werden gebeten, ihre körperliche Verfassung einmal im Monat über die Researchkit APP zu melden; ④ Die Kommunikation mit dem medizinischen Personal während der Arbeitszeit ist über das mobile Gerät aus der Ferne möglich.

Die Teilnehmer dürfen bei Bedarf außerplanmäßige Klinikbesuche und Notfallbesuche durchführen. Die Studiendauer beträgt 5 Jahre. Die Ergebnisse werden aufgezeichnet und die Überlegenheit der "iot-drei-plus-zwei-Diagnosemethode" bei der Behandlung von Lungenknötchen wird bewertet.