Proceso de Revisión por Pares Previa al Tratamiento Potenciado por Inteligencia Artificial (IA) para Mejorar la Seguridad del Paciente en Oncología Radioterápica
Desarrollo y Evaluación de un Proceso de Revisión por Pares Pretratamiento Mejorado con Inteligencia Artificial (IA) para Mejorar la Seguridad del Paciente en Oncología Radioterápica
Este estudio prospectivo probará herramientas de apoyo a la decisión basadas en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Esta herramienta está diseñada para ayudar a médicos, físicos y otro personal durante la revisión por pares previa al tratamiento, un paso en el que se verifican los planes de tratamiento antes de que un paciente inicie la atención.
El sistema resalta resúmenes que muestran cómo los diferentes proveedores pueden variar en su planificación del tratamiento (resúmenes de variabilidad del proveedor) y señala las mejores señales o signos de advertencia a tener en cuenta (indicadores óptimos). Al llamar la atención sobre estos patrones e indicadores, la herramienta pretende ayudar a los revisores a detectar posibles errores en la planificación del tratamiento antes, reducir la probabilidad de errores y mejorar la seguridad general del paciente.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
A medida que la radioterapia (RT) se vuelve más compleja, aumenta el número de posibles vías de error. La revisión por pares con apoyo de IA puede ayudar a detectar errores que de otro modo pasarían desapercibidos y promover estándares de seguridad consistentes y equitativos tanto en clínicas rurales como urbanas.
La radioterapia (RT) se utiliza en aproximadamente el 50% de los pacientes con cáncer y generalmente se administra en clínicas ambulatorias. Tecnologías más nuevas como la radioterapia de intensidad modulada (IMRT), la radioterapia de arco modulado volumétrico (VMAT) y la radioterapia guiada por imágenes (IGRT) mejoran el tratamiento al proteger mejor el tejido normal y administrar dosis más altas en las áreas objetivo. Sin embargo, son más complejas y requieren una definición muy precisa de los objetivos tumorales y los tejidos normales. Incluso pequeños errores al delinear estas áreas pueden llevar a un tratamiento insuficiente del tumor o a un tratamiento excesivo del tejido sano. Los estudios muestran que los errores en la definición de las áreas objetivo han aumentado en la oncología radioterápica moderna. Debido a que estos tratamientos son más exigentes cognitivamente, el riesgo de errores en la planificación ha aumentado y, en algunos casos, los errores pueden causar daños graves.
La revisión por pares previa al tratamiento, donde un equipo multidisciplinario revisa el plan de tratamiento antes de que comience la terapia, es un paso de seguridad importante y está fuertemente recomendado. Es más efectiva cuando se realiza antes de que comience el tratamiento, ya que hacer correcciones más tarde puede causar retrasos en el tratamiento, cambios apresurados y añadir un impacto potencial sustancial en la seguridad del paciente.
Debido a la creciente complejidad y carga de trabajo, existe la necesidad de fortalecer y automatizar parcialmente la revisión por pares previa al tratamiento. Las herramientas de apoyo a la decisión con IA/ML pueden ayudar resumiendo información clave, destacando características inusuales del plan y llamando la atención sobre áreas de riesgo potencial. Estas herramientas no toman decisiones de tratamiento. En cambio, proporcionan análisis y resúmenes visuales para apoyar a los clínicos y reducir la carga cognitiva.
Dado que la herramienta también destaca las diferencias en cómo los proveedores planifican los tratamientos, puede ayudar a identificar variaciones en la atención y llamar la atención sobre posibles disparidades en salud, apoyando futuros esfuerzos para mejorar la equidad en la oncología radioterápica.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Olivia Morton
- Número de teléfono: (984) 974-8441
- Correo electrónico: olivia_roberts@med.unc.edu
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Victoria Xu
- Número de teléfono: (984) 974-8444
- Correo electrónico: victoria_xu@med.unc.edu
Ubicaciones de estudio
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North Carolina
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Chapel Hill, North Carolina, Estados Unidos, 27599
- Reclutamiento
- University of North Carolina at Chapel Hill, Department of Radiation Oncology
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Contacto:
- Olivia Morton
- Número de teléfono: 984-974-8441
- Correo electrónico: olivia_roberts@med.unc.edu
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Investigador principal:
- Lukasz Mazur, PhD
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Para poder participar en este estudio, un sujeto debe cumplir con todos los criterios de elegibilidad que se describen a continuación.
Criterios de inclusión:
Solo proveedores
- ≥18 años
- Asistentes a revisiones por pares en clínicas participantes
Solo pacientes
- ≥18 años
- Todos los pacientes con casos de radioterapia para cáncer de próstata tratados en sitios participantes (no se administra ninguna intervención a los pacientes)
Criterios de exclusión:
Solo proveedores • Proveedores que no estén dispuestos o no puedan cumplir con los procedimientos del estudio; sitios que no puedan implementar el flujo de trabajo o proporcionar los resultados requeridos.
Pacientes y proveedores
• Tiene demencia, estado mental alterado o cualquier condición psiquiátrica o comórbida que impida la comprensión o prestación del consentimiento informado
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Investigación de servicios de salud
- Asignación: No aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Otro: Proveedores
Proveedores de oncología radioterápica que participan en revisiones por pares en clínicas participantes.
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La planificación del tratamiento y la monitorización clínica se realizan de acuerdo con los estándares institucionales y las políticas departamentales establecidas.
Las actividades de revisión por pares se llevan a cabo como lo harían en la práctica clínica habitual, con la adición de análisis opcionales generados por Inteligencia Artificial (IA) disponibles para la revisión del clínico.
El sistema de IA / Aprendizaje Automático (ML) está integrado en las reuniones programadas de revisión por pares del departamento y presenta resúmenes analíticos y visualizaciones a través de un panel de control que está integrado en el flujo de trabajo clínico existente.
El sistema funciona únicamente como una ayuda de apoyo a la decisión y no realiza ni inicia ninguna acción autónoma de planificación del tratamiento, cambios en la administración de dosis o intervenciones clínicas.
Durante la revisión de simulación (SIM), los contornos de objetivos y órganos de riesgo generados por el médico se revisan primero, de acuerdo con la práctica estándar.
Solo después de esta revisión inicial, el médico tratante puede acceder opcionalmente a los contornos generados por IA con fines comparativos.
Otros nombres:
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Sin intervención: Pacientes
Los pacientes con cáncer de próstata que reciben radioterapia contribuyen con resultados de seguridad anonimizados.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Porcentaje de pacientes con cambios en los contornos del volumen nodal
Periodo de tiempo: Baseline
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Porcentaje de pacientes con cambios documentados en los contornos del volumen ganglionar tras una revisión por pares mejorada con Inteligencia Artificial (IA).
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Baseline
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Lukasz Mazur, PhD, UNC Lineberger Comprehensive Cancer Center
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
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- LCCC2607
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.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .