Desarrollo de un sistema de apoyo a la decisión clínica con inteligencia artificial para la atención del cáncer
Sistemas de apoyo a la decisión clínica (CDSS) para aumentar la atención clínica y la toma de decisiones. Estas son plataformas que tienen como objetivo mejorar la prestación de atención médica mejorando las decisiones médicas con conocimiento clínico específico, información del paciente y otra información de salud.
En vista del beneficio de desarrollar un CDSS, buscamos desarrollar un CDSS alternativo para la selección de terapias oncológicas a través de una asociación con Ping An Technology (Shenzhen, China), comenzando con el cáncer gástrico y de esófago. Esto se haría de forma gradual, y la plataforma prototipo utilizaría únicamente directrices internacionales y evidencia publicada de alta calidad en revistas para llegar a recomendaciones de tratamiento específicas para cada caso. Luego, esta plataforma se evaluaría comparando sus recomendaciones con las de las juntas multidisciplinarias de tumores de varias instituciones de atención terciaria para determinar la tasa de concordancia.
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
El tratamiento del cáncer es un proceso complejo que involucra a numerosas partes interesadas. En vista de esto, instituciones de todo el mundo han adoptado el uso de Juntas de Tumores Multidisciplinarios (MTB) para brindar atención oncológica. Al aprovechar el conocimiento especializado colectivo y la experiencia de diversas especialidades, se ha demostrado en algunos estudios que las MTB dan como resultado recomendaciones más apropiadas y mejores resultados para los pacientes. En nuestra institución, los casos de cáncer se discuten de manera similar en las MTB periódicas en las que participan cirujanos, oncólogos, patólogos y radiólogos que revisan y recomiendan tratamientos.
Sin embargo, en centros más pequeños o con recursos limitados y experiencia multidisciplinaria mínima, brindar atención oncológica oportuna y adecuada podría ser un desafío. Además, es posible que los médicos, con su apretada agenda, no puedan mantenerse al tanto de los nuevos avances en la investigación del cáncer. Con los rápidos avances en la investigación científica, se espera que este acervo de conocimientos siga creciendo, haciendo que mantenerse actualizado sea cada vez más oneroso.
Para abordar esta necesidad, los médicos han adoptado el uso de sistemas de apoyo a la decisión clínica (CDSS) para aumentar la atención clínica y la toma de decisiones. Estas son plataformas que tienen como objetivo mejorar la prestación de atención médica mejorando las decisiones médicas con conocimiento clínico específico, información del paciente y otra información de salud. Varios estudios han demostrado que los CDSS son beneficiosos en entornos seleccionados, como la seguridad y el diagnóstico del paciente [4], e incluso aumentan el cumplimiento de las directrices clínicas. En los últimos años, los avances en inteligencia artificial también han ampliado su uso para incluir la selección de terapias oncológicas, siendo Watson for Oncology (WFO) de IBM la plataforma más destacada y la única en uso hasta la fecha. En un estudio de 2018, se comparó la capacidad de la WFO para brindar asesoramiento sobre tratamientos para el cáncer de mama con las recomendaciones de una junta multidisciplinaria, donde mostró un alto grado de concordancia. Desde entonces, varios otros estudios han tratado de examinar la capacidad de la WFO para proporcionar recomendaciones de tratamiento para cánceres como el de ovario, gástrico, de pulmón, cervical y colorrectal, con resultados mixtos. En particular, ambos estudios que examinaron las recomendaciones para el cáncer gástrico mostraron una tasa de concordancia mucho menor en comparación con otros cánceres.
En vista de lo anterior, buscamos desarrollar un CDSS alternativo para la selección de terapias oncológicas a través de una asociación con Ping An Technology (Shenzhen, China), comenzando con el cáncer gástrico y de esófago. Esto se haría de forma gradual, y la plataforma prototipo utilizaría únicamente directrices internacionales y evidencia publicada de alta calidad en revistas para llegar a recomendaciones de tratamiento específicas para cada caso. Luego, esta plataforma se evaluaría retrospectivamente y prospectivamente comparando sus recomendaciones con las de las juntas multidisciplinarias de tumores de varias instituciones de atención terciaria para determinar la tasa de concordancia.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Bok Yan, Jimmy So
- Número de teléfono: 24236 +65 6772 5555
- Correo electrónico: sursbyj@nus.edu.sg
Ubicaciones de estudio
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Leipzig, Alemania
- Reclutamiento
- University Hospital Leipzig
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Contacto:
- Florian Lordick
- Correo electrónico: Florian.Lordick@medizin.uni-leipzig.de
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Contacto:
- Ines Gockel
- Correo electrónico: Ines.Gockel@medizin.uni-leipzig.de
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Investigador principal:
- Florian Lordick
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Seoul, Corea, república de
- Reclutamiento
- Seoul National University Hospital
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Contacto:
- Hyuk-Joon Lee
- Correo electrónico: appe98@snu.ac.kr
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Investigador principal:
- Hyuk-Joon Lee
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Kashiwa, Japón
- Reclutamiento
- National Cancer Centre Hospital East
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Contacto:
- Takahiro KINOSHITA
- Correo electrónico: takkinos@east.ncc.go.jp
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Investigador principal:
- Takahiro KINOSHITA
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Edinburgh, Reino Unido
- Reclutamiento
- The University of Edinburgh
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Contacto:
- Chris Deans
- Correo electrónico: Chris.Deans@nhslothian.scot.nhs.uk
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Investigador principal:
- Chris Deans
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Singapore, Singapur, 119228
- Reclutamiento
- National University Hospital
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Contacto:
- Jimmy So, MBChB
- Número de teléfono: 24236 +65 6772 5555
- Correo electrónico: sursbyj@nus.edu.sg
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Singapore, Singapur
- Reclutamiento
- National Cancer Centre Singapore
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Investigador principal:
- Matthew Ng
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Contacto:
- Matthew Ng
- Correo electrónico: matthew.ng.c.h@singhealth.com.sg
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Singapore, Singapur
- Reclutamiento
- Tan Tock Seng Hospital
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Contacto:
- Myint Oo Aung
- Correo electrónico: myint_oo_aung@ttsh.com.sg
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Investigador principal:
- Myint Oo Aung
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Singapore, Singapur
- Reclutamiento
- Ng Teng Feng General Hospital
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Contacto:
- Jun Liang Teh
- Correo electrónico: teh_jun_liang@nuhs.edu.sg
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Investigador principal:
- Jun Liang Teh
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Stockholm, Suecia
- Reclutamiento
- Karolinska Institute Hospital
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Contacto:
- Magnus Nilsson
- Correo electrónico: magnus.nilsson@ki.se
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Contacto:
- Mats Lindblad
- Correo electrónico: mats.lindblad@regionstockholm.se
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Investigador principal:
- Magnus Nilsson
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
A. En la parte de descubrimiento y validación retrospectiva interna:
- Pacientes con adenocarcinoma gástrico primario, incluido el carcinoma preinvasivo o
- Pacientes con cánceres de la unión gastroesofágica o
- Pacientes con cáncer de esófago, incluidos adenocarcinoma, carcinoma de células escamosas y subtipos de carcinoma preinvasivo.
B. En la parte de validación prospectiva:
- Pacientes con adenocarcinoma gástrico primario, incluido el carcinoma preinvasivo o
- Pacientes con adenocarcinoma de esófago o de la unión gastroesofágica
Criterio de exclusión:
A. En la parte de descubrimiento y validación retrospectiva interna:
- Pacientes con otros cánceres primarios que afectan al estómago o al esófago.
- Pacientes con otros subtipos de cáncer.
- Pacientes con cánceres concomitantes de otros órganos.
B. En la parte de validación prospectiva:
- Pacientes con carcinoma de células escamosas de esófago.
- Pacientes que participan en ensayos clínicos donde la modalidad de tratamiento no es el estándar de atención.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Tasa de concordancia
Periodo de tiempo: 1 a 2 años
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Acuerdo comparativo en las recomendaciones entre los dos grupos de estudio, medido por la tasa de concordancia
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1 a 2 años
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Razón de la discordancia
Periodo de tiempo: 1 a 2 años
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Para identificar el motivo de la discordancia.
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1 a 2 años
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Publicaciones y enlaces útiles
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
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Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2020/00493
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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