Önállóan végzett távoli neurológiai vizsgálat mobilalkalmazás használatával agytumoros betegeknél (NEMO)

Az "Iskhaa" mobilalkalmazás az Elektronikai Osztály, Bhabha Atomkutató Központ (BARC) együttműködésével kerül kifejlesztésre. Az alkalmazás az Android 8.0 vagy újabb verzióival lesz kompatibilis. A szoftvernek két összetevője lesz - mobilalkalmazás (betegek és egészségügyi szolgáltatók számára) és asztali alkalmazás (egészségügyi szolgáltatók számára). Az alkalmazással rögzített adatokat egy biztonságos kórházi szerveren tárolják, amely a kórházi hálózaton keresztül érhető el. Az alkalmazás által rögzítendő különböző klinikai jellemzők mintáját az A. függelék tartalmazza. A mobilalkalmazás kezdetben angol nyelven készül el, majd a további 3-6 hónap során a frissített verziókban hindi, maráthi és bengáli nyelvre fordítják. Előre felvett videókat használnak a betegek útmutatására azoknak a műveleteknek az ismétléséhez, amelyeket neurológiai vizsgálatra rögzítenek. Az ilyen utasítások példái közé tartozik a beszéd (a beteget rögzített mondatok kimondására kérik), a járás, pl. 20 lépés megtétele, tandem járás a kisagyi funkció ellenőrzésére, egyes végtagok felemelése stb. Ezen felül a mobilalkalmazásban elérhető lesz az Európai Rák-kutatási és Kezelési Szervezet (EORTC) életminőségi alapkérdőíve (QLQ-C30) és az agydaganat modul (BN20). A rögzített tünetek egy biztonságos adatbázisban kerülnek tárolásra, és a tanulmány kutatói hozzáférhetnek ezek áttekintéséhez mobil- vagy asztali alkalmazások segítségével. Amint egy értékelés (akár helyszíni, akár helyszíni) befejeződik, az adatokat elektronikusan frissítik a Tata Emlékközpontban található központi helyen, és a kutató emlékeztetőt kap. Az alkalmazás felületének jobb fejlesztése érdekében történő verziófrissítés a jobb felhasználói megfelelés és a szoftverfrissítések érdekében szükség szerint időszakosan történik. Az alkalmazás felületének mintáját az alábbi ábra mutatja.

A 5 évesnél idősebb, agydaganat diagnózissal rendelkező, várható élettartama több mint 6 hónap, és képes a mobilalkalmazás utasításait követni betegeket szűrik a tanulmányhoz. Ezeket az írásos beleegyező vagy hozzájáruló nyilatkozat aláírása után veszik fel. A tanulmány kezdeti szakasza 100 beteg helyszíni értékelését fogja magában foglalni, akiknek a mobilalkalmazást kell használniuk a tünetek felméréséhez és videók rögzítéséhez a neurológiai funkcionális értékeléshez. Ebben a szakaszban az alkalmazást konkrét mobiltelefonokra (amelyek nem a betegek tulajdonát képezik) telepítik. Az értékelés elvégzése után az összes beteget a felelős orvos értékeli ki a klinikán, aki szabványos protokollokat követ. Részletes neurológiai vizsgálatot végeznek, amely lefedi a mobilalkalmazásban elérhető tünetek és funkcionális értékelés minden aspektusát. A helyszíni értékelés elsődleges célja, hogy belső csapatunk technikai támogatást nyújtson az alkalmazás használatához, mielőtt a betegek mobilkészülékeire telepítenék a zökkenőmentes átállás és használat érdekében. Az értékelés második szakasza 500 beteget fog magában foglalni, akik virtuális vizsgálatot (távoli helyszínen) végeznek. A mobilalkalmazást az egyes telefonokra telepítik, amikor a tanulmányban való részvételre vonatkozó beleegyezést megkapják. A betegeknek havi értékeléseket kell végezniük otthon, emlékeztetőkkel az időben történő értékelések elvégzésére, és telefonon emlékeztetik őket, ha 7 napot késsenek az értékelés elvégzésével. A betegek és gondozók képesek lesznek videót felvenni és feltölteni a mobilkamera segítségével. Ezen felül a betegek utasítást kapnak önértékelés (nem ütemezett) elvégzésére tüneti romlás esetén. A betegek továbbra is követik a klinikai kontrollt fizikai értékelésre 3-6 havonta a szabványos intézményi gyakorlat szerint, és képalkotó vizsgálatot 6-12 havonta ütemenként a hisztológiai diagnózisra specifikusan, vagy klinikailag előírt módon neurológiai romlás esetén a felelős orvos által meghatározottan, a tanulmányban való részvétel befolyásolása nélkül.

Az összes kitöltött adat elérhető lesz a tanulmány kutatói számára lekéréshez. A tünetegyüttes értékelés leíró statisztikaként kerül bemutatásra, és a sorozatos változásokat elemezik. Az alkalmazással rögzített adatokat korrelálják az orvos értékelésével minden egyes klinikai látogatás során. Számítási elemzést végeznek a beteg által végrehajtott és videó formátumban rögzített egyes feladatokra. A neurológiai működést (pl. járás és mozgás) mesterséges intelligencia algoritmusokkal rögzítik egy hibrid modell segítségével, amely egyesíti a konvolúciós neurális hálókat (CNN-k) és a vision transzformereket (ViT-k). A videóadatok előfeldolgozási lépéseken mennek át releváns jellemzők, például sziluettek, csontváz ábrázolások vagy póz kulcspontok kinyerésére, fejlett pózbecslési eszközök, mint az OpenPose használatával. Minden képkockát egy CNN alaprendszer, például ResNet vagy EfficientNet dolgoz fel az alacsony szintű térbeli jellemzők kinyerésére. Ezeket a jellemzőket ezután egy Vision Transformer modulba továbbítják, amely modellezi a globális időfüggő függőségeket a képkockasorozatban, így robusztus ábrázolást nyújtva a beteg járásáról. Ez a kombinált keretrendszer lehetővé teszi a járás finom anomáliáinak, rendellenességeinek vagy változásainak észlelését, amelyek kritikusak a klinikai monitorozás szempontjából. A modellt különböző betegpopulációk és klinikai forgatókönyvek felvételi videóival képezik ki és validálják. A nagysebességű felvételek részletességét kihasználva a modell célja, hogy nagy pontosságú kimeneteket nyújtson, mint a járás osztályozás, anomália észlelés vagy paraméter regresszió, amelyek az alkalmazások specifikus igényeihez igazodnak. A legmodernebb technikák, például a 3D Vision Transzformerek integrálása a továbbfejlesztett tér-idő elemzés érdekében biztosítja a modell robusztusságát és általánosíthatóságát. Továbbá, Magyarázható MI (XAI) módszertanok kerülnek beépítésre a modell előrejelzéseinek értelmezésére, így cselekvőképes betekintést nyújtva és bizalmat elősegítve a rendszer iránt.