Aide au diagnostic de l'intelligence artificielle (AID)

Gulliksen (2017) décrit la numérisation comme le plus grand processus de transformation sociétale, y compris pour le secteur des soins de santé. Depuis les enjeux de la pandémie, la digitalisation s'est particulièrement opérée lors des mutations de l'offre de soins. La situation actuelle des soins de santé mondiaux dicte des étapes flexibles et innovantes pour adapter pratiquement les méthodes de travail en clinique afin de répondre aux exigences des spécialités, telles que l'ophtalmologie, de manière sûre et efficace. La maladie maculaire provoque une perte de vision dévastatrice. C'est la cause la plus fréquente de perte de vision évitable au Royaume-Uni et dans le monde développé, entraînant une perte de vision et une cécité inutiles et débilitantes si elle n'est pas surveillée et traitée régulièrement. Au Royaume-Uni, 1,8 million de personnes souffrent d'une maladie maculaire chronique, dont environ 300 000 résident à Londres. Les professionnels paramédicaux sont formés pour administrer les injections, mais il n'existe actuellement aucune structure formelle permettant aux AHP d'être formés pour évaluer les données des patients (vision et OCT scan).

Nous suggérons donc qu'il s'agit d'un domaine de recherche important, de développer une aide à la gestion pour permettre la standardisation des soins, et permettre à plus de patients d'être vus en augmentant l'effectif clinique. Ce nouveau logiciel d'IA permet la mobilisation de la main-d'œuvre non médicale plus large de plus de 14 000 optométristes ainsi que des infirmières, des professionnels paramédicaux et des techniciens qui peuvent être qualifiés avec des outils et une formation d'IA, et opérer à partir de milieux communautaires pour étendre les ressources, la capacité et la qualité des soins. Bien que l'algorithme ne vise pas à améliorer la connaissance des maladies, il y aura un élément d'apprentissage d'une bonne prise en charge par l'utilisateur final. Il existe actuellement de nombreux exemples de logiciels automatisés dans la littérature, mais ils se terminent tous au stade de la validation. Ils traitent tous de l'utilisation de l'IA pour diagnostiquer les conditions, mais aucun n'a abordé la question de la mise en œuvre, comme le soulignent de nombreux articles. Il n'existe pas non plus de pistes visant la prise en charge de ces patients, postérieurement au diagnostic.

Cette étude comparera les soins cliniques de référence des patients recevant un traitement pour les trois principales maladies maculaires (décisions de traitement prises par un ophtalmologiste) avec une évaluation et une recommandation de traitement faites par le logiciel MacuSense. Le traitement des patients suivra à tout moment la décision de l'ophtalmologiste, et le résultat de l'étude le comparera à la sortie MacuSense. L'ophtalmologiste sera aveugle à la sortie MacuSense tout au long de l'étude.

Le participant à la recherche se présentera à son rendez-vous à la clinique, avec des mesures de la vision et un scan rétinien (OCT) comme d'habitude. L'ophtalmologiste examinera le patient et scannera avec un intervalle de traitement et de suivi décidé. Le traitement sera administré lors de cette visite.

Les données recueillies seront saisies dans le logiciel MacuSense par le chercheur principal (Dr Zakri). La sortie du logiciel donne un intervalle de suivi. Le résultat de l'intervalle de suivi décidé par le clinicien et l'intervalle de suivi indiqué par le logiciel Macusense seront comparés pour chaque patient. L'ophtalmologiste n'aura pas accès au logiciel Macusense ou à la sortie du logiciel, de sorte que sa décision de traitement n'est pas affectée. La sortie du logiciel Macusense ne sera pas utilisée pour modifier la décision clinique.

Le résultat de l'étude est donc de comparer le traitement du clinicien et de suivre la décision avec le résultat Macusense, à des fins de recherche uniquement. L'objectif est de tester la précision de l'algorithme Macusense par rapport aux soins de référence. L'hypothèse nulle indique qu'il n'y a pas de différence entre les résultats des soins cliniques standard et les logiciels macusoft.

Nous prévoyons d'après des travaux antérieurs qu'il y a des écarts par rapport aux directives du NICE à plusieurs reprises. Par conséquent, nous suggérons une hypothèse alternative qui stipule que les résultats montreront une différence entre les soins standard et les résultats présentés à partir du logiciel d'algorithme Macusoft.

Calendrier des études

L'étude est estimée à 9 mois, en gros comme suit :

• Mois 1-6 : Mise en place de la recherche, recrutement des patients, préparation des données. Recueillir des données sur les décisions prises avec et sans MacuSense (l'algorithme ne sera pas modifié au cours de l'étude)
• Mois 7-9 : Analyse statistique et validation des données d'observation

Détails de l'étude :

Comment se déroulera l'étude

L'étude se déroulera comme suit :

1. Le patient a été recruté et a consenti lors de sa visite à la clinique pour un rendez-vous de suivi régulier.
2. L'ophtalmologiste consultant prend une décision concernant l'intervalle de traitement intravitréen conformément à la pratique actuelle.
3. Les données de diagnostic historiques du patient seront analysées par le programme informatique MacuSense. Ces données pseudonymisées pourront être visualisées par le Dr Zakri et l'équipe de conception de macusoft.
4. La décision initiale des ophtalmologistes consultants sera comparée à l'analyse effectuée avec MacuSense. Aucun impact sur les soins cliniques prodigués ne sera fait.