Aplicación del sistema de referencia de imágenes dermatológicas Belle.AI para el diagnóstico de pacientes en un entorno clínico activo

El acceso a los dermatólogos suele ser limitado, lo que hace que alrededor del 60 % de los problemas de piel, cabello y uñas sean tratados por no especialistas. Este estudio evaluará la eficacia de una herramienta de apoyo a las decisiones dermatológicas de IA para ayudar a los proveedores de atención primaria (PCP) con el diagnóstico de afecciones de la piel. Se ha demostrado que el análisis de imágenes basado en IA mejora la precisión del diagnóstico, especialmente para los no dermatólogos. Estudios anteriores se han centrado principalmente en dermatólogos, pero la IA podría ser más beneficiosa para los PCP, ya que se ha demostrado que mejora su precisión diagnóstica y su acuerdo con los dermatólogos.

A nivel mundial, alrededor de 1.900 millones de personas padecen enfermedades de la piel anualmente, y 1 de cada 3 estadounidenses busca atención dermatológica de personas no especializadas. Los problemas relacionados con la piel constituyen una proporción significativa de las visitas a los médicos generales y a los departamentos de urgencias. La IA ha demostrado ser eficaz en el diagnóstico de afecciones de la piel como el melanoma y otras enfermedades inflamatorias, y los estudios indican que las herramientas de IA pueden mejorar la precisión del diagnóstico, especialmente para los no dermatólogos.

La herramienta Belle AI, que se utilizará en este estudio, emplea una red neuronal convolucional entrenada en más de 500.000 imágenes para identificar más de 2.000 afecciones de la piel. Proporciona puntuaciones de coincidencia de imágenes para ayudar a los médicos a identificar afecciones y ofrece un protocolo para segundas opiniones de dermatólogos certificados. El estudio tiene como objetivo evaluar la utilidad de la herramienta en entornos clínicos en tiempo real, con mejoras potenciales en la precisión de la clasificación, la calidad de las derivaciones y el ahorro de costos.

Este estudio cuenta con el apoyo de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada para la Salud (ARPA-H) y será uno de los primeros en examinar prospectivamente el impacto de la IA en el apoyo a las decisiones dermatológicas en la atención primaria.

El estudio tiene como objetivo evaluar la precisión y utilidad del sistema de referencia dermatológica Belle AI en un entorno clínico del mundo real, en asociación con Urban Health Plan (UHP). Los criterios de valoración clave incluyen evaluar la utilidad y precisión del diagnóstico en comparación con un diagnóstico final de un comité de revisión dermatológica, así como recopilar comentarios de proveedores de atención primaria y médicos de extensión sobre sus experiencias con la IA. El patrocinador también analizará las implicaciones económicas del uso del sistema para demostrar su valor en la medicina de primera línea.

Los participantes utilizarán una aplicación de teléfono inteligente para capturar imágenes de las condiciones de su piel, que luego serán analizadas por la IA. Los participantes recibirán incentivos financieros por enviar imágenes después de su visita inicial. Se programará una cita de seguimiento dos semanas después de la consulta inicial, aunque algunas visitas pueden cancelarse según el análisis de IA.

Los participantes se incluirán si presentan una queja dermatológica primaria y pueden dar su consentimiento informado. Se aplican exclusiones a aquellos que no pueden cumplir con los procedimientos o participantes pediátricos con afecciones genitales por razones de privacidad.

Al ingresar a UHP, los participantes se registran y son evaluados. Un coordinador del estudio se acercará a aquellos con condiciones dermatológicas calificadas para su reclutamiento, quien les explicará el estudio y obtendrá el consentimiento. Los participantes descargarán la aplicación Belle Image Capture en sus teléfonos inteligentes, donde se creará un código de identificación del estudio vinculado a su EMR, lo que garantiza la privacidad.

Durante la cita inicial, los proveedores examinarán al paciente, documentarán su historial y diagnosticarán la afección. Se utilizará la aplicación BellePro Physician para capturar imágenes y generar un diagnóstico diferencial, que el proveedor revisará antes de realizar un diagnóstico final. Se programará una visita de seguimiento a los participantes y el coordinador del estudio notificará a los proveedores sobre cualquier imagen recibida capturada a través de la aplicación.

A partir de siete días después de la inscripción, las notificaciones automáticas solicitarán a los participantes que envíen imágenes mediante la aplicación. El coordinador hará un seguimiento de los participantes que no respondan, con el objetivo de obtener una imagen clara dentro de un plazo específico. Al recibirlo, el proveedor volverá a evaluar el diagnóstico utilizando un análisis de IA actualizado. Las decisiones sobre las citas de seguimiento serán comunicadas por el coordinador.

Si se considera innecesaria una cita de seguimiento, se pedirá a los participantes que envíen imágenes el día 14. El coordinador hará un seguimiento similar para asegurar el cumplimiento.

El estudio abarca desde el día 1 (visita clínica inicial) hasta los días 14 a 18, cuando se realizarán las imágenes finales o las citas de seguimiento. Las notas de los casos se actualizarán continuamente en eClinicalWorks, determinando si los casos se resuelven o requieren atención continua.

Los proveedores de atención primaria de UHP se someterán a una incorporación, que incluirá una encuesta de admisión electrónica y capacitación en la aplicación BellePro Physician a través de un chat de video grupal. Los proveedores recibirán capacitación sobre el uso de la aplicación y sus comentarios se recopilarán en una encuesta de salida para evaluar sus experiencias y su voluntad de continuar usando el sistema de inteligencia artificial.

Dada la complejidad de los diagnósticos dermatológicos, un comité de revisión formado por dermatólogos certificados confirmará los diagnósticos del estudio. El proceso de revisión consta de tres fases: evaluación inicial de la imagen, revisión de registros médicos redactados y consideración de los resultados del análisis de IA. El consenso del comité determinará el diagnóstico final, que será documentado para su análisis. Los casos que carezcan de decisión unánime serán excluidos de la evaluación final del estudio. Las revisiones se realizarán una vez que se complete la inscripción.