Vergleich von Dermatoskopie X400, interpretiert von 6 Nicht-Dermatologen und einer Software für künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz der Haut im Vergleich zu Dermatoskopie x 20
Vergleich der Dermatoskopie der Artikulation des Dermatologen, des Nicht-Dermatologen?
Pigmentierte Läsionen der Genitalschleimhaut sind häufig und betreffen zwischen 10 und 20 % der Bevölkerung. Das klinische Erscheinungsbild ist manchmal verwirrend. Sie sind oft großflächig, unregelmäßig und in der Farbe inhomogen, was sie verdächtig erscheinen lassen kann. Darüber hinaus ist die Interpretation der dermatoskopischen Bildgebung oft komplex, wie die vielen unterschiedlichen Muster in der Literatur zeigen.
So haben Vorarbeiten in der konfokalen Mikroskopie gezeigt, dass es möglich ist, die Diagnose durch den Einsatz mikroskopischer, nicht-invasiver In-vivo-Bildgebung zu vereinfachen. Allerdings sind CIM-Kameras selten, sehr teuer und schwer zugänglich.
Umgekehrt sind digitale Dermatoskope mit 400-facher Vergrößerung wesentlich kostengünstiger und können in bestimmten Fällen auch eine Untersuchung auf zellulärer Ebene von Tumoren ermöglichen, mit unserer Meinung nach dem Vorteil der einfachen Erlernbarkeit. Insbesondere im Rahmen der Bündelung von Ressourcen innerhalb medizinischer Zentren sollte deren Verbreitung beschleunigt werden. Darüber hinaus kann die x400-Dermatoskopie ähnliche Informationen wie die IVCM für die häufigsten schwarzen Genitaltumoren liefern.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
-
Saint-Étienne, Frankreich
- CHU Saint Etienne
-
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Männer und Frauen mit einer pigmentierten Läsion der Genitalschleimhaut, die von einer Schleimhautberatung am Universitätsklinikum Saint-Etienne mit Professor Perrot profitiert haben.
Die klinische Akte des Patienten muss klinische Bilder, Dermatoskopie-Bilder x 20 und mindestens 1 Dermatoskopie-Bild x 400 enthalten.
Ausschlusskriterien:
- Patienten, für die in der Krankenakte kein x400-Dermatoskopiebild vermerkt war
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Gruppe A: erfahrene Dermatologen
Gruppe A besteht aus erfahrenen Dermatologen. Den Ärzten der Gruppe A stehen 150 dermatoskopische Fotos zur Verfügung, davon 20 dermatoskopische Fotos gemäß der üblichen Praxis bei pigmentierten Genitaltumoren. Die Dermatologen werden die Dermatoskopie mit einem standardisierten Leseraster charakterisieren, um die unterschiedlichen dermatoskopischen Muster von Genitaltumoren zu beurteilen. |
Analyse von Fotos von pigmentierten Tumoren durch die drei Gruppen mit unterschiedlichen Techniken für jede Gruppe, um sie zu vergleichen.
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Gruppe B: Nicht-Dermatologen
Gruppe B besteht aus Gynäkologen (Gruppe B1) und Allgemeinmedizinern (B2). Ärzte der Gruppe B führen nur Dermatoskopie x 400 durch. Sie erhalten eine maximal einstündige Schulung, um pigmentierte Tumoren vom Melanose-Typ zu identifizieren, die bei der 400-fachen Dermatoskopie die häufigsten gutartigen Tumoren sind. Unter Ausschluss aller anderen werden ihnen nur drei x400-Dermatoskopiemuster vorgelegt, die zur Identifizierung gutartiger Läsionen ausreichen. |
Analyse von Fotos von pigmentierten Tumoren durch die drei Gruppen mit unterschiedlichen Techniken für jede Gruppe, um sie zu vergleichen.
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Gruppe C: Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz: Die Software für künstliche Intelligenz stellt eine Lernbasis bereit, die sich von der Bewertungsbasis und der Testbasis unterscheidet.
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Analyse von Fotos von pigmentierten Tumoren durch die drei Gruppen mit unterschiedlichen Techniken für jede Gruppe, um sie zu vergleichen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Vergleichsergebnisse zwischen erfahrenen Dermatologen mit 20-fachen dermatoskopischen Fotos (Gruppe A) und nicht-dermatologischen Ärzten mit 400-fachen dermatoskopischen Fotos (Gruppe B)
Zeitfenster: Jahr 1
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Leistung der x400-Dermatoskopie (Ergebnisse von erfahrenen Dermatologen im Vergleich zu nicht-dermatologischen Ärzten)
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Jahr 1
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Vergleichsergebnisse zwischen erfahrenen Dermatologen mit x20 dermatoskopischen Fotos (Gruppe A) und Gynäkologen mit x400 dermatoskopischen Fotos (Gruppe B1)
Zeitfenster: Jahr 1
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Leistung von x400 dermatoskopisch (Ergebnisse von erfahrenen Dermatologen im Vergleich zu Gynäkologen)
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Jahr 1
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Vergleichsergebnisse zwischen erfahrenen Dermatologen mit x20 dermatoskopischen Fotos (Gruppe A) und Allgemeinärzten mit x400 dermatoskopischen Fotos (Gruppe B2)
Zeitfenster: Jahr 1
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Leistung von x400 dermatoskopisch (Ergebnisse von erfahrenen Dermatologen im Vergleich zu Allgemeinmedizinern)
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Jahr 1
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Vergleichsergebnisse zwischen Gynäkologen mit 400-fachen dermatoskopischen Fotos (Gruppe B1) und Allgemeinmedizinern mit 400-fachen dermatoskopischen Fotos (Gruppe B2).
Zeitfenster: Jahr 1
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Leistung von x400 dermatoskopisch (Ergebnisse von Gynäkologen versus Allgemeinmedizinern)
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Jahr 1
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Vergleichsergebnisse zwischen erfahrenen Dermatologen mit 400-fachen dermatoskopischen Fotos (Gruppe A) und Software für künstliche Intelligenz der Haut mit 400-fachen dermatoskopischen Fotos (Gruppe C).
Zeitfenster: Jahr 1
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Leistung von x400 dermatoskopisch (Ergebnisse von erfahrenen Dermatologen im Vergleich zu Hautsoftware mit künstlicher Intelligenz)
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Jahr 1
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Vergleichsergebnisse zwischen Dermatologen und Ärzten mit 400-fachen dermatoskopischen Fotos (Gruppe B) und Software für künstliche Intelligenz der Haut mit 400-fachen dermatoskopischen Fotos (Gruppe C).
Zeitfenster: Jahr 1
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Leistung von x400 dermatoskopisch (Ergebnisse von Dermatologen und Ärzten im Vergleich zu Haut-Software mit künstlicher Intelligenz)
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Jahr 1
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Mitarbeiter und Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Jean Luc Perrot, MD PhD, CHU Saint Etienne
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- IRBN252022/CHUSTE
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Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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