Uso de la IA como herramienta de apoyo a la toma de decisiones diagnósticas para ayudar al diagnóstico de enfermedades de la piel en atención primaria en Cataluña

Una interfaz web independiente segura y anónima que es compatible con cualquier dispositivo móvil se integrará con la API de Autoderm. El estudio realizado en este proyecto consistirá en un estudio prospectivo destinado a evaluar el rendimiento del modelo ML, comparando su capacidad diagnóstica con médicos de cabecera y dermatólogos.

Para realizar el estudio se ejecutará el siguiente procedimiento hasta alcanzar el número de muestras requerido:

1. Se le pide a un paciente adecuado con problemas de piel que participe y firme el acuerdo de estudio del paciente.
2. El médico de cabecera diagnosticará la condición de la piel.
3. El médico de cabecera (o enfermera) tomará una imagen de buena calidad de la condición de la piel.
4. El médico de cabecera enviará la fotografía como una consulta de teledermatología siguiendo el flujo de trabajo actual.
5. La imagen se introduce en la interfaz de Autoderm ML.
6. El dermatólogo diagnosticará la condición de la piel.

El estudio se realizará en centros de atención primaria gestionados por el Instituto Catalán de la Salud. Los PCP participantes estarán ubicados en áreas rurales y metropolitanas de la Cataluña Central, que incluye las comarcas de Anoia, Bages, Moianès, Berguedà y Osona. La población de referencia incluida en el estudio será de unos 512.050. La selección de los posibles sujetos se realizará de forma consecutiva.

Los médicos generales recopilarán datos de pacientes consecutivos que cumplan con los criterios de inclusión después de obtener el consentimiento informado por escrito. Los datos recabados se reportarán exclusivamente en el formulario de reporte de casos (adjunto en Anexo V y VI).

El médico de cabecera diagnosticará la afección de la piel y completará la "Valoración presencial por médico de cabecera". Para cada paciente, el médico de cabecera con la cámara de un teléfono inteligente tomará una imagen de buena calidad del problema de la piel. La imagen será anónima y no será posible identificar a los pacientes. El médico de cabecera utilizará la interfaz Autoderm ML para cargar la imagen anónima y completará el cuestionario "Evaluación proporcionada por el modelo ML" con los 3 diagnósticos principales generados por el modelo ML.

Para obtener una segunda opinión, el médico de cabecera incorporará la imagen anonimizada y una descripción precisa de la lesión cutánea en el historial médico del paciente siguiendo el flujo actual de teledermatología. El médico de cabecera rellenará el cuestionario "Valoración por teledermatología" tras recibir la información, siendo el tiempo de respuesta de 2-7 días.

En caso de derivación a dermatología, el médico de cabecera llenará "Valoración por dermatólogo presencial", accediendo a las historias clínicas electrónicas a medida que estén disponibles, siendo el tiempo medio de espera para la derivación de 30 a 90 días.

El número de caso del cuestionario será el mismo para todos los cuestionarios y no será posible identificar al paciente, ya que el número de caso estará predefinido antes del inicio de la fase de recopilación de datos.

Para comparar el desempeño del modelo ML con el de los médicos de cabecera y dermatólogos, se requerirá un tamaño de muestra de 100 imágenes de enfermedades de la piel de pacientes que cumplan con los criterios de inclusión. El tamaño de muestra propuesto se basa en el cálculo del tamaño de muestra utilizado en investigaciones similares.