Application du système de référence d'images dermatologiques Belle.AI pour le diagnostic des patients dans un cadre clinique actif

L'accès aux dermatologues est souvent limité, ce qui fait qu'environ 60 % des problèmes de peau, de cheveux et d'ongles sont traités par des non-spécialistes. Cette étude évaluera l'efficacité d'un outil d'aide à la décision en dermatologie IA pour aider les prestataires de soins primaires (PCP) à diagnostiquer les affections cutanées. Il a été démontré que l’analyse d’images basée sur l’IA améliore la précision du diagnostic, en particulier pour les non-dermatologues. Les études précédentes se sont principalement concentrées sur les dermatologues, mais l’IA pourrait être plus bénéfique pour les PCP, car il a été démontré qu’elle améliore leur précision diagnostique et leur accord avec les dermatologues.

À l’échelle mondiale, environ 1,9 milliard de personnes souffrent chaque année de maladies de la peau, et un Américain sur trois recherche des soins dermatologiques auprès de non-spécialistes. Les problèmes de peau représentent une part importante des visites chez les médecins généralistes et aux urgences. L’IA s’est avérée efficace pour diagnostiquer des affections cutanées telles que le mélanome et d’autres maladies inflammatoires, et des études indiquent que les outils d’IA peuvent améliorer la précision du diagnostic, en particulier pour les non-dermatologues.

L'outil Belle AI, qui sera utilisé dans cette étude, utilise un réseau neuronal convolutif formé sur plus de 500 000 images pour identifier plus de 2 000 affections cutanées. Il fournit des scores de correspondance d'images pour aider les médecins à identifier les conditions et propose un protocole pour un deuxième avis de dermatologues certifiés. L'étude vise à évaluer l'utilité de l'outil dans des contextes cliniques en temps réel, avec des améliorations potentielles en termes de précision du triage, de qualité des références et d'économies de coûts.

Cette étude est soutenue par l'Agence des projets de recherche avancée pour la santé (ARPA-H) et sera l'une des premières à examiner de manière prospective l'impact de l'IA sur l'aide à la décision en dermatologie dans les soins primaires.

L'étude vise à évaluer l'exactitude et l'utilité du système de référence dermatologique Belle AI dans un environnement clinique réel, en partenariat avec Urban Health Plan (UHP). Les principaux critères d'évaluation comprennent l'évaluation de l'utilité et de l'exactitude du diagnostic par rapport à un diagnostic final d'un comité d'examen dermatologique, ainsi que la collecte des commentaires des prestataires de soins primaires et des médecins auxiliaires sur leurs expériences avec l'IA. Le promoteur analysera également les implications financières de l'utilisation du système afin de démontrer sa valeur en médecine de première ligne.

Les participants utiliseront une application pour smartphone pour capturer des images de leurs affections cutanées, qui seront ensuite analysées par l'IA. Les participants recevront des incitations financières pour soumettre des images après leur première visite. Un rendez-vous de suivi sera programmé deux semaines après la consultation initiale, bien que certaines visites puissent être annulées en fonction de l'analyse de l'IA.

Les participants seront inclus si les participants présentent une plainte dermatologique primaire et peuvent donner leur consentement éclairé. Des exclusions s'appliquent à ceux qui ne sont pas en mesure de se conformer aux procédures ou aux participants pédiatriques souffrant de problèmes génitaux pour des raisons de confidentialité.

Dès leur entrée à l'UHP, les participants s'inscrivent et sont triés. Les personnes souffrant de problèmes dermatologiques éligibles seront contactées pour le recrutement par un coordinateur de l'étude, qui expliquera l'étude et obtiendra son consentement. Les participants téléchargeront l'application Belle Image Capture sur leurs smartphones, où un code d'identification d'étude lié à leur DME sera créé, garantissant ainsi la confidentialité.

Lors du rendez-vous initial, les prestataires examineront le patient, documenteront ses antécédents et diagnostiqueront son état. L'application BellePro Physician sera utilisée pour capturer des images et générer un diagnostic différentiel, que le prestataire examinera avant de poser un diagnostic final. Les participants seront programmés pour une visite de suivi et le coordinateur de l'étude informera les fournisseurs de toutes les images reçues capturées via l'application.

Sept jours après l'inscription, des notifications push inviteront les participants à soumettre des images à l'aide de l'application. Le coordinateur fera un suivi auprès des participants qui ne répondent pas, en visant une image claire dans un délai spécifié. Dès réception, le prestataire réévaluera le diagnostic à l’aide d’une analyse d’IA mise à jour. Les décisions concernant les rendez-vous de suivi seront communiquées par le coordonnateur.

Si un rendez-vous de suivi est jugé inutile, les participants seront toujours invités à soumettre des images le jour 14. Le coordonnateur effectuera un suivi similaire pour assurer la conformité.

L'étude s'étend du jour 1 (visite initiale à la clinique) au jour 14-18, lorsque les images finales ou les rendez-vous de suivi auront lieu. Les notes de cas seront mises à jour en permanence dans eClinicalWorks, déterminant si les cas sont résolus ou nécessitent des soins continus.

Les prestataires de soins primaires de l'UHP subiront une intégration, y compris une enquête d'admission électronique et une formation sur l'application BellePro Physician via un chat vidéo de groupe. Les prestataires seront formés à l'utilisation de l'application et leurs commentaires seront collectés dans le cadre d'une enquête de sortie pour évaluer leurs expériences et leur volonté de continuer à utiliser le système d'IA.

Compte tenu de la complexité des diagnostics dermatologiques, un comité d'examen composé de dermatologues seniors certifiés confirmera les diagnostics de l'étude. Le processus d'examen comprend trois phases : l'évaluation initiale de l'image, l'examen des dossiers médicaux expurgés et la prise en compte des résultats de l'analyse de l'IA. Le consensus du comité déterminera le diagnostic final, qui sera documenté pour analyse. Les cas ne faisant pas l’objet d’une décision unanime seront exclus de l’évaluation finale de l’étude. Les examens auront lieu une fois l’inscription terminée.