Diagnóstico de cáncer de piel mejorado por IA en teledermatoscopia (AIDMel)
Diagnóstico de cáncer de piel aumentado por IA en teledermatoscopia: un estudio prospectivo aleatorizado
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden beneficiar potencialmente a muchas áreas de la atención sanitaria, incluido el diagnóstico del cáncer de piel mediante teledermatoscopia. Sin embargo, hay una escasez de investigaciones clínicas prospectivas sobre la interacción entre humanos y IA en tareas de diagnóstico que tengan en cuenta los factores humanos.
En este estudio examinaremos el impacto de tales factores en un entorno del mundo real donde integramos un algoritmo en una plataforma de teledermatoscopia existente que se utiliza clínicamente en un hospital terciario en Suecia. Investigaremos qué impacto tienen varias implementaciones de resultados de herramientas de IA en relación con los factores humanos en la precisión del diagnóstico y las decisiones de gestión.
Los sujetos del estudio se reclutan en el Departamento de Dermatología del Hospital Universitario Karolinska y se les pedirá que califiquen posibles consultas teledermatoscópicas con y sin apoyo de IA. Cada consulta se asignará aleatoriamente a uno de tres flujos de trabajo con o sin una implementación predefinida de la herramienta de IA. También se pide a los sujetos del estudio que completen dos encuestas con información demográfica y preguntas relacionadas con diversos factores humanos. Los pacientes que participan en el estudio serán diagnosticados fuera del estudio antes de su inclusión sin la participación de una herramienta de inteligencia artificial, en particular por dos dermatólogos experimentados que no participan como sujetos del estudio.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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-
Stockholm, Suecia
- Karolinska University Hospital
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-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Médico autorizado
- Trabajar en una clínica de dermatología.
- Conocimientos suficientes de sueco.
- Consentimiento por escrito para participar
Criterio de exclusión:
- Sin experiencia en el uso de dermatoscopia.
- No desea participar
- Respuestas incompletas
- Médicos que intervienen en la atención clínica de los pacientes relacionados con la consulta teledermoscópica.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación cruzada
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Sin intervención: Flujo de trabajo 1
Estándar de cuidado
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Experimental: Flujo de trabajo 2
Consultar con asistencia de IA
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Se informará a los participantes de las probabilidades diagnósticas de cada uno de los diez diagnósticos diferenciales según la herramienta de IA.
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Experimental: Flujo de trabajo 3
Primero el flujo de trabajo 1, luego el flujo de trabajo 2
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Se informará a los participantes de las probabilidades diagnósticas de cada uno de los diez diagnósticos diferenciales según la herramienta de IA.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Precisión diagnóstica
Periodo de tiempo: 1 año
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Determine la sensibilidad, especificidad, precisión y AUROC en términos de precisión diagnóstica para dermatólogos con y sin asesoramiento de IA.
Además, investigar el papel de los diferentes flujos de trabajo (diagnóstico con o sin IA con secuenciación variable) y la influencia de los factores demográficos y humanos (por ejemplo, nivel de experiencia) en la precisión del diagnóstico.
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1 año
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Precisión de las decisiones de gestión.
Periodo de tiempo: 1 año
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Determine la sensibilidad, la especificidad, la exactitud y el AUROC en términos de precisión para las decisiones de gestión de dermatólogos con o sin IA e investigue el papel de los diferentes flujos de trabajo (con o sin IA con diferentes secuencias) y la influencia de los factores demográficos y humanos (por ejemplo, el nivel de experiencia) sobre las decisiones de manejo (biopsia/cirugía, no intervención o seguimiento)
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1 año
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Tendencia a cambiar el diagnóstico inicial o la decisión de manejo.
Periodo de tiempo: 1 año
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Evaluar qué factores afectan la probabilidad de que un médico cambie su evaluación después de recibir información algorítmica
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1 año
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Confianza autoinformada en las decisiones de diagnóstico y manejo
Periodo de tiempo: 1 año
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Investigar si la IA u otros factores afectan la confianza del médico en su diagnóstico y decisiones de manejo.
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1 año
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
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
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Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 960024
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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