Klinische Workflow-Optimierung mithilfe künstlicher Intelligenz für dermatologische Erkrankungen (IDEI_2023)
Optimierung des klinischen Arbeitsablaufs bei Patienten mit verschiedenen dermatologischen Erkrankungen durch künstliche Intelligenz
Auf Bildgebung basierende künstliche Intelligenz (KI) birgt ein enormes Potenzial zur Verbesserung der visuellen Diagnosegenauigkeit im medizinischen Bereich. Inmitten der COVID-19-Pandemie führte der eingeschränkte Zugang zu persönlichen Gesundheitsdiensten zu Verschiebungen in der medizinischen Versorgung und beschleunigte die Einführung der Telemedizin. In diesem Zusammenhang kann der Einsatz von KI zur Triage und Entscheidungsunterstützung für Fachkräfte von entscheidender Bedeutung sein, um die Arbeitsbelastung zu verwalten und die Leistung zu verbessern. In der Dermatologie sind pigmentierte Läsionen, Akne und Alopezie drei wiederkehrende Pathologiegruppen mit hoher Nachfrage in dermatologischen Zentren. Sowohl die Triage als auch die klinische Bewertung und die Patientennachsorge erfordern persönliche Ressourcen und fachkundiges Engagement. Der Einsatz von Tools wie KI kann diesen Fachleuten dabei helfen, solche Prozesse zu reduzieren und die Arbeitsbelastung zu optimieren.
Fortschritte in der Bilderkennung und -interpretation sowie in der künstlichen Intelligenz haben Innovationen bei der Diagnose verschiedener Pathologien, einschließlich Hauterkrankungen, vorangetrieben. Computergestützte Diagnosesysteme (CAD) und andere auf Algorithmen basierende Technologien haben gezeigt, dass sie in der Lage sind, Läsionsbilder mit einer Kompetenz zu klassifizieren, die mit der eines erfahrenen Arztes vergleichbar ist.
In dieser Studie wird das von AI LABS GROUP S.L. entwickelte Tool Legit.Health evaluiert, das künstliche Intelligenz nutzt, um den klinischen Ablauf und die Patientenversorgungsprozesse bei Hauterkrankungen zu optimieren. Der Zweck dieses Tools besteht darin, Patienten mit größerer Dringlichkeit automatisch zu priorisieren, die Art der Konsultation (dermatologische oder ästhetische) zuzuweisen, die Diagnosefähigkeit und die Erkennung bösartiger Pigmentläsionen beim Hilfspersonal zu verbessern und eine visuelle Aufzeichnung (Foto) des Zustands bereitzustellen spätere Überprüfung durch externe Experten.
Das Hauptziel dieser Studie besteht daher darin, zu validieren, dass Legit.Health auf der Grundlage künstlicher Intelligenz die Effizienz des klinischen Ablaufs und der Patientenversorgungsprozesse verbessert und dadurch Zeit und Kosten der Patientenversorgung durch verbesserte diagnostische Genauigkeit und Schweregradbestimmung reduziert.
Die sekundären Ziele konzentrieren sich auf die Messung der diagnostischen Leistung von Legit.Health:
Zeigen Sie, dass Legit.Health die Fähigkeit von medizinischem Fachpersonal verbessert, bösartige oder verdächtige Pigmentläsionen zu erkennen.
Zeigen Sie, dass Legit.Health die Fähigkeit und Präzision von Gesundheitsfachkräften bei der Messung des Grads der Beteiligung bei Patienten mit weiblicher androgenetischer Alopezie verbessert.
Zeigen Sie, dass Legit.Health die Fähigkeit und Präzision von Gesundheitsfachkräften bei der Messung des Ausmaßes der Beteiligung bei Patienten mit Akne verbessert.
Darüber hinaus zielt die Studie darauf ab, den Nutzen dieses Tools zu bewerten:
Automatisieren Sie den Triage-/Erstbeurteilungsprozess bei Patienten mit pigmentierten Läsionen.
Bewerten Sie die Reduzierung des Ressourcenverbrauchs im Gesundheitswesen durch das Zentrum, indem Sie die Anzahl der Triage-Konsultationen reduzieren und den Patienten direkt an die entsprechende Konsultation (Ästhetik oder Dermatologie) verweisen.
Bewerten Sie die Benutzerfreundlichkeit von Legit.Health für den Patienten. Zeigen Sie, dass Legit.Health die Zufriedenheit der Fachkräfte steigert. Bewerten Sie die Reduzierung des Ressourcenverbrauchs im Gesundheitswesen, indem Sie die Anzahl der Triage-Konsultationen reduzieren und den Patienten direkt an die entsprechende Konsultation verweisen, sei es im ästhetischen oder dermatologischen Bereich.
Methodik Studiendesigntyp Es handelt sich um eine Beobachtungsstudie, sowohl prospektiv mit Längsschnittcharakter als auch retrospektive Fallserien.
Studienzeitraum Diese Studie schätzt einen Rekrutierungszeitraum von 3 Monaten. Die gesamte Studiendauer wird auf 6 Monate geschätzt, einschließlich der vorherigen Zeit für die retrospektive Analyse und der notwendigen Zeit nach der Rekrutierung des letzten Probanden für die Schließung und Bearbeitung der Datenbank, die Datenanalyse und die Erstellung des endgültigen Studienberichts.
Die gesamte Studiendauer für jeden Teilnehmer mit pigmentierten Läsionen beträgt 1-3 Monate. Die Dauer für Patienten mit Akne und Alopezie beträgt 1 Tag.
Studienpopulation Erwachsene Patienten (≥ 18 Jahre) mit Hauterkrankungen, die in der Dermatologieabteilung des IDEI behandelt wurden.
Studienübersicht
Status
Detaillierte Beschreibung
Auf Bildern basierende künstliche Intelligenz (KI) bietet ein enormes Potenzial zur Verbesserung der visuellen Diagnosegenauigkeit im medizinischen Bereich. Während der COVID-19-Pandemie führte der eingeschränkte Zugang zu persönlichen Gesundheitsdiensten zu Veränderungen in der medizinischen Versorgung und beschleunigte die Einführung der Telemedizin. In diesem Zusammenhang kann der Einsatz von KI zur Triage und Entscheidungsunterstützung für Fachkräfte von entscheidender Bedeutung sein, um die Arbeitsbelastung zu bewältigen und die Leistung zu verbessern. In der Dermatologie sind pigmentierte Läsionen, Akne und Alopezie drei wiederkehrende Pathologiegruppen mit hoher Nachfrage in einem dermatologischen Zentrum. Sowohl die Triage dieser Patienten als auch die klinische Bewertung und ihre Nachsorge erfordern persönliche Ressourcen und das Engagement des Spezialisten und des Personals. Der Einsatz von Tools wie KI kann diesen Fachleuten dabei helfen, diese Prozesse zu reduzieren und die Arbeitsbelastung zu optimieren.
Fortschritte in der Bilderkennung und -interpretation sowie in der künstlichen Intelligenz haben zu Innovationen bei der Diagnose verschiedener Pathologien, einschließlich Hauterkrankungen, geführt. Computergestützte Diagnosesysteme (CAD) und andere auf Algorithmen basierende Technologien haben ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt, Läsionsbilder mit einer Kompetenz zu klassifizieren, die mit der eines erfahrenen Arztes vergleichbar ist.
In dieser Studie wird das von AI LABS GROUP S.L. entwickelte Tool Legit.Health evaluiert, das künstliche Intelligenz nutzt, um den klinischen Ablauf und den Pflegeprozess von Patienten mit Hauterkrankungen zu optimieren. Der Zweck dieses Tools ist die automatische Priorisierung von Patienten mit größerer Dringlichkeit, die Zuweisung der Art der Konsultation (dermatologische oder ästhetische), die Verbesserung der Diagnosekapazität und der Erkennung bösartiger Pigmentläsionen im Hilfspersonal sowie die Bereitstellung einer visuellen Aufzeichnung (Foto). ) der Bedingung zur späteren Überprüfung durch externe Experten.
Das Hauptziel dieser Studie besteht daher darin, zu validieren, dass das auf künstlicher Intelligenz basierende Legit.Health-Tool die Effizienz des klinischen Ablaufs und des Pflegeprozesses von Patienten verbessert und den Zeit- und Kostenaufwand für die Pflege pro Patient durch verbesserte diagnostische Genauigkeit und Bestimmung reduziert vom Grad der Bösartigkeit oder Schwere.
Die sekundären Ziele konzentrieren sich auf die Messung der diagnostischen Leistung von Legit.Health:
Zeigen Sie, dass Legit.Health die Fähigkeit von medizinischem Fachpersonal verbessert, bösartige oder verdächtige pigmentierte Läsionen zu erkennen.
Zeigen Sie, dass Legit.Health die Fähigkeit und Präzision von medizinischem Fachpersonal bei der Messung des Grads der Beteiligung bei Patienten mit weiblicher androgenetischer Alopezie verbessert.
Zeigen Sie, dass Legit.Health die Fähigkeit und Präzision von medizinischem Fachpersonal bei der Messung des Ausmaßes der Beteiligung bei Patienten mit Akne verbessert.
Darüber hinaus zielt die Studie darauf ab, den Nutzen dieses Tools zu bewerten:
Automatisieren Sie den Triage-/Erstbeurteilungsprozess bei Patienten, die wegen pigmentierter Läsionen konsultiert werden.
Bewerten Sie die Reduzierung des Ressourcenverbrauchs im Gesundheitswesen durch das Zentrum, indem Sie die Anzahl der Triage-Konsultationen reduzieren und den Patienten direkt an die entsprechende Konsultation (Ästhetik oder Dermatologie) verweisen.
Bewerten Sie die Benutzerfreundlichkeit von Legit.Health für den Patienten. Zeigen Sie, dass Legit.Health die Zufriedenheit der Fachkräfte steigert. Bewerten Sie die Reduzierung des Ressourcenverbrauchs im Gesundheitswesen, indem Sie die Anzahl der Triage-Konsultationen reduzieren und den Patienten direkt an die entsprechende Konsultation verweisen, sei es im ästhetischen oder dermatologischen Bereich.
Methodik:
Studiendesigntyp:
Hierbei handelt es sich um eine Beobachtungsstudie, die sowohl prospektiv mit Längsschnittcharakter als auch retrospektive Fallserien umfasst.
Studiendauer:
Diese Studie geht von einer Rekrutierungsdauer von 3 Monaten aus.
Die gesamte Studiendauer wird auf 6 Monate geschätzt, einschließlich der vorherigen Zeit für die retrospektive Analyse und der notwendigen Zeit nach der Rekrutierung des letzten Probanden für die Schließung und Bearbeitung der Datenbank, die Datenanalyse und die Erstellung des endgültigen Studienberichts.
Die gesamte Studiendauer für jeden Teilnehmer mit pigmentierten Läsionen beträgt 1-3 Monate. Die Dauer für Patienten mit Akne und Alopezie beträgt 1 Tag.
Studienpopulation:
Erwachsene Patienten (≥ 18 Jahre) mit Hauterkrankungen, die in der Dermatologieabteilung des IDEI behandelt werden.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: Jordi Barrachina, PhD
- Telefonnummer: +34 660675578
- E-Mail: jordibarrachina@legit.health
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Miguel Sánchez-Viera, PhD
- E-Mail: sanchez.viera@ideidermatologia.com
Studienorte
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Madrid, Spanien, 28009
- Rekrutierung
- IDEI Hospital
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Unterermittler:
- Alfonso Medela, MsC
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Unterermittler:
- Taig Mac Carthy, MsC
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Kontakt:
- Miguel Sánchez-Viera, PhD
- Telefonnummer: +34 915740990
- E-Mail: sanchez.viera@ideidermatologia.com
-
Hauptermittler:
- Miguel Sánchez-Viera, PhD
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Unterermittler:
- Concetta Alessandro, MD
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Unterermittler:
- Alejandra Capote, MD
-
Unterermittler:
- Pablo López-Andina, MD
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Unterermittler:
- Allison Marie Bell-Smythe Sorg, MD
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Unterermittler:
- Alejandra Vallejos, MD
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Unterermittler:
- Isabel del Campo, MD
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Unterermittler:
- Juliana Machado, MD
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Unterermittler:
- Raúl Lucas-Escobar, MD
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Unterermittler:
- Beatriz Torres
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten ab 18 Jahren (16 Jahre bei Akne).
- Patienten mit pigmentierten Läsionen, die eine der folgenden Bedingungen erfüllen:
- Ich stelle mich zum ersten Mal mit einer pigmentierten Läsion vor.
- Zuvor geplant für die erste Dermatoskopie-Konsultation oder für die Überprüfung pigmentierter Läsionen.
- Patienten mit aktiver entzündlicher Akne.
- Frauen mit androgenetischer Alopezie.
Ausschlusskriterien:
- Patienten, die nach Ansicht des Prüfarztes nicht in der Lage oder nicht willens sind, die Studienverfahren einzuhalten.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
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Patienten mit pigmentierten Läsionen und Verdacht auf Malignität
Patienten, die in IDEI-Krankenhäusern behandelt werden und Pigmenthautläsionen haben, bei denen der Verdacht auf eine bösartige Erkrankung besteht.
Die Ärzte machen ein Foto der Läsion und laden es in das Tool hoch, um sowohl die Diagnose als auch den Verdacht auf eine bösartige Erkrankung zu bestätigen
|
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Patienten, bei denen Akne diagnostiziert wurde
Patienten, die in IDEI-Krankenhäusern behandelt wurden und bei denen Akne diagnostiziert wurde.
Ärzte machen ein Foto vom Gesicht des Patienten und laden es in das Tool hoch, um den Schweregrad der Akne zu überprüfen und es mit dem Goldstandard zu vergleichen
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Patienten mit diagnostizierter weiblicher androgenetischer Alopezie
Patienten, die in IDEI-Krankenhäusern behandelt wurden und bei denen weibliche androgenetische Alopezie diagnostiziert wurde.
Die Ärzte machen ein Foto von der Oberseite des Kopfes und laden es in das Tool hoch, um den Schweregrad der Alopezie zu überprüfen und es mit dem Goldstandard zu vergleichen
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Übereinstimmung zwischen der Diagnose des Arztes und der des Werkzeugs.
Zeitfenster: Zum Zeitpunkt der Einschreibung bis zu 1 Jahr
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Analyse der Übereinstimmung zwischen der vom Dermatologen gestellten Diagnose und der vom Legit.Health-Tool ermittelten Diagnose.
|
Zum Zeitpunkt der Einschreibung bis zu 1 Jahr
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Vereinbarung der festgestellten Malignität zwischen dem Dermatologen und dem Legit.Health-Tool
Zeitfenster: Zum Zeitpunkt der Einschreibung bis zu 1 Jahr
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Korrelationsanalyse des Malignitätsverdachts zwischen dem Dermatologen und dem Tool der künstlichen Intelligenz
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Zum Zeitpunkt der Einschreibung bis zu 1 Jahr
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Schweregrad der Akne
Zeitfenster: Zum Zeitpunkt der Einschreibung bis zu 1 Jahr
|
Der Schweregrad der Akne wurde sowohl von Ärzten als auch vom Legit.Health-Tool anhand der Läsionszählung beurteilt.
Eine Korrelationsanalyse wird durchgeführt, um Unterschiede in den Kriterien zwischen ihnen zu überprüfen
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Zum Zeitpunkt der Einschreibung bis zu 1 Jahr
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Schweregrad der Alopezie
Zeitfenster: Zum Zeitpunkt der Einschreibung bis zu 1 Jahr
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Der Schweregrad der androgenetischen Alopezie wurde sowohl von Ärzten als auch vom Legit.Health-Tool anhand der Ludwig-Skala beurteilt.
Eine Korrelationsanalyse wird durchgeführt, um Unterschiede in den Kriterien zwischen ihnen zu überprüfen
|
Zum Zeitpunkt der Einschreibung bis zu 1 Jahr
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Miguel Sánchez-Viera, PhD, IDEI Hospital
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
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
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 24.12.2266-GHM
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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