Processus d'examen par les pairs avant traitement amélioré par l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la sécurité des patients en oncologie radiothérapique
Développement et évaluation d'un processus de relecture par les pairs avant traitement amélioré par l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la sécurité des patients en oncologie radiothérapique
Cette étude prospective testera des outils d'aide à la décision basés sur l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). Cet outil est conçu pour aider les médecins, les physiciens et autres membres du personnel lors de la revue par les pairs pré-thérapeutique, une étape où les plans de traitement sont vérifiés avant qu'un patient ne commence ses soins.
Le système met en évidence des résumés montrant comment différents prestataires peuvent varier dans leur planification de traitement (résumés de variabilité des prestataires) et signale les meilleurs signaux ou signes d'alerte à rechercher (indices optimaux). En attirant l'attention sur ces modèles et indices, l'outil vise à aider les examinateurs à repérer plus tôt les éventuelles erreurs de planification de traitement, réduire le risque d'erreurs et améliorer la sécurité globale des patients.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Description détaillée
Alors que la radiothérapie (RT) devient plus complexe, le nombre de voies d'erreur possibles augmente. La revue par les pairs assistée par IA peut aider à détecter des erreurs qui pourraient autrement passer inaperçues et promouvoir des normes de sécurité cohérentes et équitables dans les cliniques rurales et urbaines.
La radiothérapie (RT) est utilisée chez environ 50 % des patients atteints de cancer et est généralement administrée dans des cliniques ambulatoires. Les technologies plus récentes telles que la radiothérapie conformationnelle avec modulation d'intensité (IMRT), la radiothérapie volumétrique modulée en arc (VMAT) et la radiothérapie guidée par l'image (IGRT) améliorent le traitement en protégeant mieux les tissus sains et en administrant une dose plus élevée dans les zones cibles. Cependant, elles sont plus complexes et nécessitent une définition très précise des cibles tumorales et des tissus sains. Même de petites erreurs dans le contournement de ces zones peuvent entraîner un sous-traitement de la tumeur ou un sur-traitement des tissus sains. Des études montrent que les erreurs dans la définition des zones cibles ont augmenté en radiothérapie moderne. Comme ces traitements sont plus exigeants sur le plan cognitif, le risque d'erreurs de planification a augmenté et, dans certains cas, les erreurs peuvent causer des dommages graves.
La revue par les pairs avant traitement, où une équipe multidisciplinaire examine le plan de traitement avant le début de la thérapie, est une étape de sécurité importante et fortement recommandée. Elle est plus efficace lorsqu'elle est effectuée avant le début du traitement, car apporter des corrections plus tard peut causer des retards de traitement, des modifications précipitées et un impact potentiel substantiel sur la sécurité des patients.
En raison de la complexité et de la charge de travail croissantes, il est nécessaire de renforcer et d'automatiser partiellement la revue par les pairs avant traitement. Les outils d'aide à la décision IA/ML peuvent aider en résumant les informations clés, en mettant en évidence des caractéristiques inhabituelles du plan et en attirant l'attention sur les zones de risque potentiel. Ces outils ne prennent pas de décisions de traitement. Au lieu de cela, ils fournissent des analyses et des résumés visuels pour soutenir les cliniciens et réduire la charge cognitive.
Comme l'outil met également en évidence les différences dans la façon dont les prestataires planifient les traitements, il peut aider à identifier les variations dans les soins et attirer l'attention sur les disparités potentielles en matière de santé, soutenant les efforts futurs pour améliorer l'équité en radiothérapie.
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Olivia Morton
- Numéro de téléphone: (984) 974-8441
- E-mail: olivia_roberts@med.unc.edu
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Victoria Xu
- Numéro de téléphone: (984) 974-8444
- E-mail: victoria_xu@med.unc.edu
Lieux d'étude
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North Carolina
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Chapel Hill, North Carolina, États-Unis, 27599
- Recrutement
- University of North Carolina at Chapel Hill, Department of Radiation Oncology
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Contact:
- Olivia Morton
- Numéro de téléphone: 984-974-8441
- E-mail: olivia_roberts@med.unc.edu
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Chercheur principal:
- Lukasz Mazur, PhD
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
La description
Pour participer à cette étude, un sujet doit répondre à tous les critères d'éligibilité décrits ci-dessous.
Critères d'inclusion :
Prestataires uniquement
- ≥18 ans
- Participants aux revues par les pairs dans les cliniques participantes
Patients uniquement
- ≥18 ans
- Tous les patients atteints de cancer de la prostate traités par radiothérapie dans les sites participants (aucune intervention réalisée sur les patients)
Critères d'exclusion :
Prestataires uniquement • Prestataires ne souhaitant/pouvant pas se conformer aux procédures de l'étude ; sites incapables de mettre en œuvre le flux de travail ou de fournir les résultats requis.
Patients et Prestataires
• Présente une démence, un état mental altéré ou toute affection psychiatrique ou comorbide empêchant la compréhension ou la fourniture du consentement éclairé
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Recherche sur les services de santé
- Répartition: Non randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Autre: Fournisseurs
Les prestataires de radio-oncologie engagés dans un examen par les pairs dans les cliniques participantes.
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La planification de tous les traitements et la surveillance clinique sont menées conformément aux normes institutionnelles et aux politiques départementales établies.
Les activités de revue par les pairs se déroulent comme elles le feraient dans la pratique clinique courante, avec en plus la possibilité pour les cliniciens de consulter des analyses générées par Intelligence Artificielle (IA).
Le système d'IA / Apprentissage Automatique (ML) est intégré aux réunions programmées de revue par les pairs du département et présente des synthèses analytiques et des visualisations via un tableau de bord intégré au flux de travail clinique existant.
Le système fonctionne uniquement comme une aide à la décision et n'effectue ni ne déclenche aucune action autonome de planification de traitement, modification de délivrance de dose ou intervention clinique.
Lors de la revue de simulation (SIM), les contours des cibles et des organes à risque générés par le médecin sont examinés en premier, conformément à la pratique standard.
Ce n'est qu'après cette revue initiale que le médecin traitant peut, s'il le souhaite, accéder aux contours générés par l'IA à des fins de comparaison.
Autres noms:
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Aucune intervention: Patients
Les patients atteints d'un cancer de la prostate qui reçoivent une radiothérapie contribuent à des résultats de sécurité anonymisés.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Pourcentage de patients présentant des modifications des contours du volume ganglionnaire
Délai: Ligne de base
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Pourcentage de patients présentant des modifications documentées concernant les contours volumiques ganglionnaires après une revue par les pairs améliorée par l'intelligence artificielle (IA).
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Ligne de base
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Collaborateurs et enquêteurs
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Lukasz Mazur, PhD, UNC Lineberger Comprehensive Cancer Center
Publications et liens utiles
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
- LCCC2607
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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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
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
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