Tekoälyn diagnostinen apuväline (AID)

Gulliksen (2017) kuvaa digitalisaatiota suurimpana yhteiskunnallisena muutosprosessina, myös terveydenhuollon alalla. Pandemian haasteiden jälkeen digitalisaatiota on tapahtunut erityisesti terveydenhuollon muutoksissa. Nykyinen Global Healthcare -tilanne sanelee joustavia ja innovatiivisia askeleita, joilla klinikan työskentelytapoja voidaan käytännössä mukauttaa erikoisalojen, kuten oftalmologian, vaatimuksiin turvallisesti ja tehokkaasti. Makulasairaus aiheuttaa tuhoisan näön menetyksen. Se on yleisin estettävissä olevan näön menetyksen syy Yhdistyneessä kuningaskunnassa ja kehittyneissä maissa, mikä johtaa tarpeettomaan ja heikentävään näön menetykseen ja sokeuteen, jos sitä ei seurata ja hoitaa säännöllisesti. Isossa-Britanniassa 1,8 miljoonalla ihmisellä on krooninen makulasairaus, joista noin 300 000 asuu Lontoossa. Liittoutuneiden terveydenhuollon ammattilaiset on koulutettu antamaan ruiskeet, mutta tällä hetkellä ei ole olemassa virallista rakennetta, jolla AHP:t koulutettaisiin arvioimaan potilastietoja (näkö ja OCT-skannaus).

Siksi ehdotamme, että se on tärkeä tutkimusalue, kehittää hallintaapua, joka mahdollistaa hoidon standardoinnin ja mahdollistaa useampien potilaiden näkemisen lisäämällä kliinistä työvoimaa. Tämä uusi tekoälyohjelmisto mahdollistaa laajemman ei-lääketieteellisen työvoiman mobilisoinnin, jossa on yli 14 000 optometristiä sekä sairaanhoitajia, liittolaisia ​​terveydenhuollon ammattilaisia ​​ja tekniikkoja, jotka voivat saada taitojaan tekoälytyökalujen ja -koulutuksen avulla ja jotka voivat toimia yhteisön asetuksista laajentaakseen resursseja ja kapasiteettia. ja hoidon laatu. Vaikka algoritmin tarkoituksena ei olekaan parantaa tietämystä sairauksista, siinä on osa loppukäyttäjän hyvän hallinnan oppimista. Kirjallisuudessa on tällä hetkellä monia esimerkkejä automatisoiduista ohjelmistoista, mutta ne kaikki päättyvät validointivaiheeseen. Ne kaikki käsittelevät tekoälyn käyttöä sairauksien diagnosoinnissa, mutta yksikään niistä ei ole käsitellyt toteutusongelmaa, kuten monet asiakirjat korostavat. Näiden potilaiden hoitoon diagnoosin jälkeen ei myöskään ole polkuja.

Tässä tutkimuksessa verrataan kolmen tärkeimmän makulasairauden hoitoa saavien potilaiden kliinistä hoitoa (silmälääkärin tekemät hoitopäätökset) MacuSense-ohjelmiston antamiin arviointeihin ja hoitosuosituksiin. Potilaiden hoito noudattaa koko ajan silmälääkärin päätöstä, ja tutkimuksen tuloksessa tätä verrataan MacuSense-tulokseen. Silmälääkäri on sokea MacuSense-tulokselle koko tutkimuksen ajan.

Tutkimukseen osallistuva osallistuu klinikalle näönmittauksilla ja verkkokalvon (OCT) skannauksella normaalisti. Silmälääkäri tarkastaa potilaan ja skannaa hoidon ja seurantavälin. Hoito annetaan kyseisellä käynnillä.

Päätutkija (Dr Zakri) syöttää kerätyt tiedot MacuSense-ohjelmistoon. Ohjelmiston tulos antaa seurantavälin. Kliinikon päättämän seurantavälin ja Macusense-ohjelmiston osoittaman seurantavälin tulosta verrataan kunkin potilaan kohdalla. Silmälääkärillä ei ole pääsyä Macusense-ohjelmistoon tai ohjelmiston tuotteeseen, joten hänen hoitopäätöksensä ei vaikuta. Macusense-ohjelmiston tulosta ei käytetä kliinisen päätöksen muuttamiseen.

Tutkimuksen tuloksena on siis verrata kliinikon hoitoa ja seurata päätöstä Macusensen tulokseen vain tutkimustarkoituksiin. Tavoitteena on testata Macusense-algoritmin tarkkuus kultaisen standardin hoitoon. Nollahypoteesi väittää, että normaalin kliinisen hoidon ja macusoft-ohjelmiston tulosten välillä ei ole eroa.

Odotamme aiemman työn perusteella, että NICE-ohjeista poikkeaa useaan otteeseen. Siksi ehdotamme vaihtoehtoista hypoteesia, jonka mukaan tulokset osoittavat eron tavallisen hoidon ja macusoft-algoritmiohjelmiston tulosten välillä.

Opiskeluaikataulu

Tutkimuksen arvioitu kesto on 9 kuukautta, pääpiirteissään seuraavasti:

• Kuukaudet 1-6: Tutkimusjärjestelyt, potilaiden rekrytointi, tietojen valmistelu. Kerää tietoa päätöksistä, jotka on tehty MacuSensen kanssa ja ilman sitä (algoritmia ei muuteta tutkimuksen aikana)
• Kuukaudet 7-9: Tilastollinen analyysi ja havaintojen todisteiden validointi

Tutkimuksen tiedot:

Miten tutkimus tulee toimimaan

Tutkimus toimii seuraavasti:

1. Potilas rekrytoitiin ja suostui käydessään klinikalla säännölliseen seurantaan.
2. Silmälääkäri tekee päätöksen lasiaisensisäisestä hoitovälistä nykyisen käytännön mukaisesti.
3. MacuSense-tietokoneohjelma analysoi potilaan historialliset diagnostiset tiedot. Tohtori Zakri ja macusoftin suunnittelutiimi voivat tarkastella näitä pseudonyymitietoja.
4. Silmälääkärikonsulttien alkuperäistä päätöstä verrataan MacuSensellä tehtyyn analyysiin. Sillä ei ole vaikutusta annettuun kliiniseen hoitoon.