Optimisation du flux de travail clinique grâce à l'intelligence artificielle pour les conditions dermatologiques (IDEI_2023)
Optimisation du flux de travail clinique chez les patients atteints de diverses affections dermatologiques grâce à l'intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) basée sur l’imagerie présente un énorme potentiel pour améliorer la précision du diagnostic visuel dans le domaine médical. Au milieu de la pandémie de COVID-19, l’accès limité aux services de santé en personne a entraîné des changements dans les soins médicaux, accélérant l’adoption de la télémédecine. Dans ce contexte, l’utilisation de l’IA pour le triage et l’aide à la décision peut s’avérer cruciale pour permettre aux professionnels de gérer la charge de travail et d’améliorer les performances. En dermatologie, les lésions pigmentaires, l'acné et l'alopécie sont trois groupes de pathologies récurrentes et très demandées dans les centres dermatologiques. Le triage, l’évaluation clinique et le suivi des patients nécessitent des ressources en personne et le dévouement d’un spécialiste. L'utilisation d'outils comme l'IA peut aider ces professionnels à réduire ces processus et à optimiser la charge de travail.
Les progrès en matière de reconnaissance et d’interprétation d’images, ainsi que d’intelligence artificielle, ont stimulé des innovations dans le diagnostic de diverses pathologies, notamment les affections cutanées. Les systèmes de diagnostic assisté par ordinateur (CAO) et d'autres technologies basées sur des algorithmes ont démontré leur capacité à classer les images de lésions avec une compétence comparable à celle d'un médecin expert.
Dans cette étude, l'outil Legit.Health, développé par AI LABS GROUP S.L., qui utilise l'intelligence artificielle pour optimiser le flux clinique et les processus de soins aux patients pour les affections cutanées, sera évalué. Le but de cet outil est de prioriser automatiquement les patients les plus urgents, d'attribuer le type de consultation (dermatologique ou esthétique), d'améliorer la capacité de diagnostic et de détection des lésions pigmentaires malignes chez le personnel auxiliaire et de fournir un enregistrement visuel (photographie) de l'état des patients. examen ultérieur par des experts externes.
Ainsi, l'objectif principal de cette étude est de valider que Legit.Health, basé sur l'intelligence artificielle, améliore l'efficacité du flux clinique et des processus de soins aux patients, réduisant ainsi le temps et le coût des soins aux patients grâce à une précision diagnostique améliorée et à une détermination de la gravité.
Les objectifs secondaires se concentrent sur la mesure des performances diagnostiques de Legit.Health :
Démontrer que Legit.Health améliore la capacité des professionnels de santé à détecter les lésions pigmentées malignes ou suspectes.
Démontrer que Legit.Health améliore la capacité et la précision des professionnels de santé à mesurer le degré d'implication des patients atteints d'alopécie androgénétique féminine.
Démontrer que Legit.Health améliore la capacité et la précision des professionnels de santé à mesurer le degré d'implication des patients souffrant d'acné.
De plus, l'étude vise à évaluer l'utilité de cet outil :
Automatisez le processus de triage/évaluation initiale chez les patients présentant des lésions pigmentées.
Évaluer la réduction de l'utilisation des ressources de santé par le centre en réduisant le nombre de consultations de triage et en orientant directement le patient vers la consultation appropriée (esthétique ou dermatologique).
Évaluer la convivialité de Legit.Health par le patient. Démontrer que Legit.Health augmente la satisfaction des spécialistes. Évaluer la réduction de l'utilisation des ressources de santé en réduisant le nombre de consultations de triage et en orientant directement le patient vers la consultation appropriée, que ce soit en milieu esthétique ou dermatologique.
Méthodologie Type de conception d'étude Il s'agit d'une étude observationnelle, à la fois prospective à caractère longitudinal et série de cas rétrospective.
Période d'étude Cette étude estime une période de recrutement de 3 mois. La durée totale de l'étude est estimée à 6 mois, y compris le temps précédent pour l'analyse rétrospective et le temps nécessaire après le recrutement du dernier sujet pour la fermeture et l'édition de la base de données, l'analyse des données et la préparation du rapport final de l'étude.
La durée totale de l'étude pour chaque participant présentant des lésions pigmentées sera de 1 à 3 mois. La durée pour les patients souffrant d'acné et d'alopécie sera de 1 jour.
Population d'étude Patients adultes (≥ 18 ans) présentant des pathologies cutanées traités à l'unité de dermatologie de l'IDEI.
Aperçu de l'étude
Statut
Description détaillée
L’intelligence artificielle (IA) basée sur les images présente un énorme potentiel pour améliorer la précision du diagnostic visuel dans le domaine médical. Pendant la pandémie de COVID-19, l’accès limité aux services de santé en personne a entraîné des changements dans les soins médicaux, accélérant l’adoption de la télémédecine. Dans ce contexte, l’utilisation de l’IA pour le triage et l’aide à la décision peut s’avérer cruciale pour permettre aux professionnels de gérer la charge de travail et d’améliorer les performances. En dermatologie, les lésions pigmentaires, l'acné et l'alopécie sont trois groupes de pathologies récurrentes et très demandées dans un centre dermatologique. Le triage de ces patients, l’évaluation clinique et leur suivi nécessitent des ressources en personne et le dévouement du spécialiste et du personnel. L'utilisation d'outils comme l'IA peut profiter à ces professionnels en réduisant ces processus et en optimisant la charge de travail.
Les progrès en matière de reconnaissance et d’interprétation d’images, ainsi que d’intelligence artificielle, ont conduit à des innovations dans le diagnostic de diverses pathologies, notamment les affections cutanées. Les systèmes de diagnostic assisté par ordinateur (CAO) et d'autres technologies basées sur des algorithmes ont démontré leur capacité à classer les images de lésions avec une compétence comparable à celle d'un médecin expert.
Dans cette étude, l'outil Legit.Health, développé par AI LABS GROUP S.L., qui utilise l'intelligence artificielle pour optimiser le flux clinique et le processus de soins des patients souffrant d'affections cutanées, sera évalué. Le but de cet outil est la priorisation automatique des patients les plus urgents, en leur attribuant le type de consultation (dermatologique ou esthétique), en améliorant la capacité de diagnostic et de détection des lésions pigmentaires malignes chez le personnel auxiliaire, ainsi qu'en fournissant un enregistrement visuel (photographie ) de la condition pour examen ultérieur par des experts externes.
Ainsi, l'objectif principal de cette étude est de valider que l'outil Legit.Health, basé sur l'intelligence artificielle, améliore l'efficacité du flux clinique et du processus de soins des patients, réduisant le temps et le coût des soins par patient grâce à une précision et une détermination améliorées du diagnostic. du degré de malignité ou de gravité.
Les objectifs secondaires se concentrent sur la mesure des performances diagnostiques de Legit.Health :
Démontrer que Legit.Health améliore la capacité des professionnels de santé à détecter les lésions pigmentées malignes ou suspectes.
Démontrer que Legit.Health améliore la capacité et la précision des professionnels de santé à mesurer le degré d'implication des patients atteints d'alopécie androgénétique féminine.
Démontrer que Legit.Health améliore la capacité et la précision des professionnels de santé à mesurer le degré d'implication des patients souffrant d'acné.
De plus, l'étude vise à évaluer l'utilité de cet outil :
Automatisez le processus de triage/évaluation initiale des patients consultant pour des lésions pigmentées.
Évaluer la réduction de l'utilisation des ressources de santé par le centre en réduisant le nombre de consultations de triage et en orientant directement le patient vers la consultation appropriée (esthétique ou dermatologique).
Évaluer la convivialité de Legit.Health par le patient. Démontrer que Legit.Health augmente la satisfaction des spécialistes. Évaluer la réduction de l'utilisation des ressources de santé en réduisant le nombre de consultations de triage et en orientant directement le patient vers la consultation appropriée, que ce soit en milieu esthétique ou dermatologique.
Méthodologie:
Type de conception d’étude :
Il s’agit d’une étude observationnelle, à la fois prospective à caractère longitudinal et série de cas rétrospective.
Période d'étude:
Cette étude estime une période de recrutement de 3 mois.
La durée totale de l'étude est estimée à 6 mois, y compris le temps précédent pour l'analyse rétrospective et le temps nécessaire après le recrutement du dernier sujet pour la fermeture et l'édition de la base de données, l'analyse des données et la préparation du rapport final de l'étude.
La durée totale de l'étude pour chaque participant présentant des lésions pigmentées sera de 1 à 3 mois. La durée pour les patients souffrant d'acné et d'alopécie sera de 1 jour.
Population étudiée :
Patients adultes (≥ 18 ans) présentant des pathologies cutanées traités à l'Unité de Dermatologie de l'IDEI.
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Jordi Barrachina, PhD
- Numéro de téléphone: +34 660675578
- E-mail: jordibarrachina@legit.health
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Miguel Sánchez-Viera, PhD
- E-mail: sanchez.viera@ideidermatologia.com
Lieux d'étude
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-
Madrid, Espagne, 28009
- Recrutement
- IDEI Hospital
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Sous-enquêteur:
- Alfonso Medela, MsC
-
Sous-enquêteur:
- Taig Mac Carthy, MsC
-
Contact:
- Miguel Sánchez-Viera, PhD
- Numéro de téléphone: +34 915740990
- E-mail: sanchez.viera@ideidermatologia.com
-
Chercheur principal:
- Miguel Sánchez-Viera, PhD
-
Sous-enquêteur:
- Concetta Alessandro, MD
-
Sous-enquêteur:
- Alejandra Capote, MD
-
Sous-enquêteur:
- Pablo López-Andina, MD
-
Sous-enquêteur:
- Allison Marie Bell-Smythe Sorg, MD
-
Sous-enquêteur:
- Alejandra Vallejos, MD
-
Sous-enquêteur:
- Isabel del Campo, MD
-
Sous-enquêteur:
- Juliana Machado, MD
-
Sous-enquêteur:
- Raúl Lucas-Escobar, MD
-
Sous-enquêteur:
- Beatriz Torres
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- Patients âgés de 18 ans ou plus (16 ans pour l'acné).
- Patients présentant des lésions pigmentées répondant à l’une des conditions suivantes :
- Présentant pour la première fois une lésion pigmentée.
- Préalablement programmé pour une première consultation de dermoscopie ou pour examen de lésions pigmentaires.
- Patients présentant une acné inflammatoire active.
- Femmes atteintes d'alopécie androgénétique.
Critère d'exclusion:
- Patients jugés par l'investigateur incapables ou refusant de se conformer aux procédures de l'étude.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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Patients présentant des lésions pigmentées et une suspicion de malignité
Patients traités dans les hôpitaux IDEI et présentant des lésions cutanées pigmentaires, suspectées de malignité.
Les praticiens prendront une photo de la lésion et la téléchargeront dans l'outil afin de confirmer à la fois le diagnostic et la suspicion de malignité.
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Patients diagnostiqués avec de l'acné
Patients traités dans les hôpitaux IDEI et diagnostiqués avec de l'acné.
Les praticiens prendront une photo du visage des patients et la téléchargeront dans l'outil afin de vérifier la gravité de l'acné et de la comparer avec l'étalon-or.
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Patientes diagnostiquées avec une alopécie androgénétique féminine
Patientes traitées dans les hôpitaux IDEI et diagnostiquées avec une alopécie androgénétique féminine.
Les praticiens prendront une photo du sommet de la tête et la téléchargeront dans l'outil afin de vérifier la gravité de l'alopécie et de la comparer avec l'étalon-or.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Concordance entre le diagnostic du médecin et celui de l'outil.
Délai: Au moment de l'inscription jusqu'à 1 an
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Analyse de concordance entre le diagnostic émis par le dermatologue et celui déterminé par l'outil Legit.Health.
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Au moment de l'inscription jusqu'à 1 an
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Accord de malignité détectée entre le dermatologue et l'outil Legit.Health
Délai: Au moment de l'inscription jusqu'à 1 an
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Analyse de corrélation de la suspicion de malignité entre le dermatologue et l'outil d'Intelligence Artificielle
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Au moment de l'inscription jusqu'à 1 an
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Gravité de l'acné
Délai: Au moment de l'inscription jusqu'à 1 an
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Gravité de l'acné évaluée à la fois par les médecins et par l'outil Legit.Health grâce au comptage des lésions.
Une analyse de corrélation sera effectuée pour vérifier les différences de critères entre eux
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Au moment de l'inscription jusqu'à 1 an
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Gravité de l'alopécie
Délai: Au moment de l'inscription jusqu'à 1 an
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Gravité de l'alopécie androgénétique évaluée à la fois par les médecins et par l'outil Legit.Health avec l'échelle de Ludwig.
Une analyse de corrélation sera effectuée pour vérifier les différences de critères entre eux
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Au moment de l'inscription jusqu'à 1 an
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Miguel Sánchez-Viera, PhD, IDEI Hospital
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 24.12.2266-GHM
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .