Sviluppo di un sistema di supporto alle decisioni cliniche con intelligenza artificiale per la cura del cancro
Sistemi di supporto alle decisioni cliniche (CDSS) per migliorare l'assistenza clinica e il processo decisionale. Si tratta di piattaforme che mirano a migliorare l'erogazione dell'assistenza sanitaria potenziando le decisioni mediche con conoscenze cliniche mirate, informazioni sui pazienti e altre informazioni sanitarie.
In considerazione del vantaggio derivante dallo sviluppo di un CDSS, abbiamo cercato di sviluppare un CDSS alternativo per la selezione della terapia oncologica attraverso una partnership con Ping An Technology (Shenzhen, Cina), iniziando dal cancro gastrico ed esofageo. Ciò verrebbe fatto in modo frammentario, con la piattaforma prototipo che utilizza solo linee guida internazionali e prove pubblicate di alta qualità da riviste per arrivare a raccomandazioni terapeutiche specifiche per caso. Questa piattaforma verrebbe quindi valutata confrontando le sue raccomandazioni con quelle dei comitati multidisciplinari sui tumori di diversi istituti di assistenza terziaria per determinare il tasso di concordanza.
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
La gestione del cancro è un processo complesso che coinvolge numerose parti interessate. In considerazione di ciò, le istituzioni di tutto il mondo hanno adottato l’uso di comitati multidisciplinari sui tumori (MTB) per la fornitura di cure contro il cancro. Facendo leva sulla conoscenza specialistica collettiva e sull'esperienza di varie specialità, in alcuni studi è stato dimostrato che gli MTB portano a raccomandazioni più appropriate e a migliori risultati per i pazienti. Nella nostra istituzione, i casi di cancro vengono discussi in modo simile durante i regolari MTB che comprendono chirurghi, oncologi, patologi e radiologi che esaminano e raccomandano i trattamenti.
Tuttavia, nei centri più piccoli o nei centri con risorse limitate e competenze multidisciplinari minime, la fornitura di cure oncologiche tempestive e appropriate potrebbe rappresentare una sfida. Inoltre, i medici, con la loro fitta agenda, potrebbero non essere in grado di tenersi al passo con i nuovi sviluppi nella ricerca sul cancro. Con i rapidi progressi della ricerca scientifica, si prevede che questo bacino di conoscenze continuerà ad espandersi, rendendo sempre più oneroso mantenersi aggiornati.
Per rispondere a questa esigenza, i medici hanno adottato l’uso dei sistemi di supporto alle decisioni cliniche (CDSS) per migliorare l’assistenza clinica e il processo decisionale. Si tratta di piattaforme che mirano a migliorare l'erogazione dell'assistenza sanitaria potenziando le decisioni mediche con conoscenze cliniche mirate, informazioni sui pazienti e altre informazioni sanitarie. Vari studi hanno dimostrato che i CDSS sono utili in contesti selezionati come la sicurezza e la diagnosi del paziente [4] e addirittura aumentano l’aderenza alle linee guida cliniche. Negli ultimi anni, i progressi nel campo dell’intelligenza artificiale hanno visto il suo utilizzo espandersi fino a includere la selezione della terapia oncologica, con Watson for Oncology (WFO) di IBM che è la piattaforma più importante e unica in uso fino ad oggi. In uno studio del 2018, la capacità della WFO di fornire consigli terapeutici per il cancro al seno è stata confrontata con le raccomandazioni di un comitato multidisciplinare, dove ha mostrato un elevato grado di concordanza. Da allora, diversi altri studi hanno cercato di esaminare la capacità della WFO di fornire raccomandazioni terapeutiche per tumori come quelli dell'ovaio, dello stomaco, del polmone, della cervice e del colon-retto, con risultati contrastanti. In particolare, entrambi gli studi che hanno esaminato le raccomandazioni per i tumori gastrici hanno mostrato un tasso di concordanza molto più basso rispetto ad altri tumori.
Alla luce di quanto sopra, abbiamo cercato di sviluppare un CDSS alternativo per la selezione della terapia oncologica attraverso la partnership con Ping An Technology (Shenzhen, Cina), iniziando dal cancro gastrico ed esofageo. Ciò verrebbe fatto in modo frammentario, con la piattaforma prototipo che utilizza solo linee guida internazionali e prove pubblicate di alta qualità da riviste per arrivare a raccomandazioni terapeutiche specifiche per caso. Questa piattaforma verrebbe quindi valutata retrospettivamente e prospetticamente confrontando le sue raccomandazioni con quelle dei comitati multidisciplinari sui tumori di diversi istituti di cura terziaria per determinare il tasso di concordanza.
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Bok Yan, Jimmy So
- Numero di telefono: 24236 +65 6772 5555
- Email: sursbyj@nus.edu.sg
Luoghi di studio
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Seoul, Corea, Repubblica di
- Reclutamento
- Seoul National University Hospital
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Contatto:
- Hyuk-Joon Lee
- Email: appe98@snu.ac.kr
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Investigatore principale:
- Hyuk-Joon Lee
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Leipzig, Germania
- Reclutamento
- University Hospital Leipzig
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Contatto:
- Florian Lordick
- Email: Florian.Lordick@medizin.uni-leipzig.de
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Contatto:
- Ines Gockel
- Email: Ines.Gockel@medizin.uni-leipzig.de
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Investigatore principale:
- Florian Lordick
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Kashiwa, Giappone
- Reclutamento
- National Cancer Centre Hospital East
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Contatto:
- Takahiro KINOSHITA
- Email: takkinos@east.ncc.go.jp
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Investigatore principale:
- Takahiro KINOSHITA
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Edinburgh, Regno Unito
- Reclutamento
- The University of Edinburgh
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Contatto:
- Chris Deans
- Email: Chris.Deans@nhslothian.scot.nhs.uk
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Investigatore principale:
- Chris Deans
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Singapore, Singapore, 119228
- Reclutamento
- National University Hospital
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Contatto:
- Jimmy So, MBChB
- Numero di telefono: 24236 +65 6772 5555
- Email: sursbyj@nus.edu.sg
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Singapore, Singapore
- Reclutamento
- National Cancer Centre Singapore
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Investigatore principale:
- Matthew Ng
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Contatto:
- Matthew Ng
- Email: matthew.ng.c.h@singhealth.com.sg
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Singapore, Singapore
- Reclutamento
- Tan Tock Seng Hospital
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Contatto:
- Myint Oo Aung
- Email: myint_oo_aung@ttsh.com.sg
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Investigatore principale:
- Myint Oo Aung
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Singapore, Singapore
- Reclutamento
- Ng Teng Feng General Hospital
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Contatto:
- Jun Liang Teh
- Email: teh_jun_liang@nuhs.edu.sg
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Investigatore principale:
- Jun Liang Teh
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Stockholm, Svezia
- Reclutamento
- Karolinska Institute Hospital
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Contatto:
- Magnus Nilsson
- Email: magnus.nilsson@ki.se
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Contatto:
- Mats Lindblad
- Email: mats.lindblad@regionstockholm.se
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Investigatore principale:
- Magnus Nilsson
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
A. Nella parte di scoperta e convalida retrospettiva interna:
- Pazienti con adenocarcinoma gastrico primario incluso carcinoma preinvasivo o
- Pazienti con tumori della giunzione gastroesofagea o
- Pazienti con cancro esofageo inclusi adenocarcinoma, carcinoma a cellule squamose e sottotipi di carcinoma preinvasivo.
B. Nella parte di validazione prospettica:
- Pazienti con adenocarcinoma gastrico primario incluso carcinoma preinvasivo o
- Pazienti con adenocarcinoma esofageo o della giunzione gastroesofagea
Criteri di esclusione:
A. Nella parte di scoperta e convalida retrospettiva interna:
- Pazienti con altri tumori primari che coinvolgono lo stomaco o l'esofago
- Pazienti con altri sottotipi di cancro
- Pazienti con tumori concomitanti di altri organi
B. Nella parte di validazione prospettica:
- Pazienti con carcinoma a cellule squamose dell'esofago
- Pazienti che partecipano a studi clinici in cui la modalità di trattamento non è lo standard di cura
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Tasso di concordanza
Lasso di tempo: 1 o 2 anni
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Accordo comparativo nelle raccomandazioni tra i due gruppi di studio, misurato dal tasso di concordanza
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1 o 2 anni
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Motivo della discordanza
Lasso di tempo: 1 o 2 anni
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Individuare il motivo della discordanza
|
1 o 2 anni
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Pubblicazioni e link utili
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2020/00493
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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