- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05033678
Implementazione della Teledermoscopia e dell'Intelligenza Artificiale
Teledermoscopia e intelligenza artificiale: effetti dell'implementazione nella pratica clinica
Lo studio ha 2 parti. La Parte 1 esaminerà gli effetti dell'introduzione della teledermoscopia nella pratica clinica, in particolare il cambiamento nei modelli di riferimento, il rischio di tumori della pelle non rilevati e l'effetto sull'accuratezza diagnostica nei medici generici.
La parte 2 esaminerà come introdurre l'intelligenza artificiale (AI) all'interno della teledermocsopia. In questo studio gli investigatori misureranno l'effetto della visualizzazione dei risultati dell'intelligenza artificiale in modi diversi e in momenti diversi.
I dati saranno raccolti attraverso referti teledermoscopici, cartelle cliniche, registri nazionali e questionari.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Obiettivo dello studio:
1. La teledermoscopia è un metodo altrettanto sicuro delle cure convenzionali per i pazienti con cancro della pelle? 2. Come deve essere eseguita la teledermoscopia e da chi? 2. In che modo la teledermoscopia influisce sull'attuale cura e sull'organizzazione delle malattie della pelle? 3. Gli algoritmi diagnostici (reti neurali convoluzionali) possono migliorare l'accuratezza diagnostica fungendo da supporto diagnostico ai dermatologi? 4. Come dovrebbero essere visualizzati i risultati degli algoritmi diagnostici nell'assistenza sanitaria nella vita reale per ottenere l'effetto corretto?
Materiale e metodi:
- Impostazione dello studio I pazienti in attesa di un esame cutaneo per una sospetta lesione cutanea possono essere reclutati, sia nelle cliniche dermatologiche che nelle cliniche di assistenza primaria partecipanti.
- Acquisizione dei dati I dati e le immagini dei pazienti verranno raccolti con l'applicazione Dermicus®. Il PCP e i dermatologi partecipanti compileranno anche un questionario sulla loro valutazione del paziente. Ulteriori informazioni saranno raccolte dalle cartelle cliniche, ovvero le diagnosi istopatologiche, e dai registri nazionali. I questionari saranno inseriti in un database digitale utilizzando REDCap®.
4. Analisi statistiche 4.1. Nella parte 1 verrà analizzato il numero di consultazioni inviate a dermatologi e per analisi patologiche prima dell'introduzione della teledermoscopia e durante il primo e il secondo anno se si utilizza la teledermoscopia. Saranno presentate statistiche descrittive e le differenze tra i diversi periodi di tempo saranno testate con t-test e t-test accoppiati.
4.2. Nella parte 2, le misure di accuratezza diagnostica saranno stimate confrontando i dermatologi con e senza accesso al supporto dell'algoritmo diagnostico. Le misure riportate includono sensibilità, specificità e area sotto la curva ROC (AUROC). Lo studio riporterà anche l'impatto che i risultati dell'intelligenza artificiale hanno sulla disponibilità a modificare una diagnosi o un piano di gestione.
5. Potenza impostata su 0,8 e significato su 0,05. 10% di censure. 5.1. I pazienti reclutati per questo studio possono essere utilizzati in molti dei sottostudi. Lo scopo dello studio è quello di raccogliere 8000 pazienti in totale in questo studio.
5.2. Per rilevare una differenza nei "tumori della pelle senza immagini" tra la teledermoscopia e la cura convenzionale dei pazienti, è necessario includere 1200 casi e 2400 controlli.
5.3. Per rilevare una differenza del 10% nella sensibilità/specificità della capacità diagnostica nei PCP prima e dopo il lavoro con la teledermoscopia, è necessario includere 3400 pazienti.
5.4. Per indagare su come l'intelligenza artificiale dovrebbe essere implementata nell'assistenza clinica, i ricercatori hanno calcolato che sono necessari 6000 pazienti per rilevare una differenza del 10% nella sensibilità e specificità nei sottogruppi.
Considerazioni etiche e gestione dei dati:
I dati saranno raccolti utilizzando Dermicus®, una piattaforma digitale certificata CE e un'applicazione mobile. Con l'applicazione scaricata su iPhone®, bloccata per ogni altro utilizzo, viene registrata la storia dei pazienti. Quindi, collegando l'iPhone a un dermoscopio, vengono acquisite immagini macroscopiche e dermoscopiche. Tutti i dati verranno archiviati sui server della regione sanitaria di Skåne, dove vengono condotti gli studi. Una volta che un caso è stato creato e inviato al database, tutte le informazioni verranno eliminate dall'iPhone®. Ulteriori dati saranno inoltre recuperati dalle cartelle cliniche pertinenti, ad es. diagnosi istopatologica e registrati manualmente in un database elettronico in un luogo altamente sicuro (LUSEC/REDCap fornito dall'Università di Lund). I dati raccolti da PCP e dermatologi tramite questionari saranno registrati anche in questo database tramite sondaggi elettronici (REDCap). Le informazioni dalle cure primarie sul numero totale di visite, i rinvii a dermatologi e i rinvii a patologie riguardanti le lesioni cutanee saranno estratte dai sistemi amministrativi dei pazienti. I controlli abbinati per età e sesso verranno utilizzati per lo studio che indaga sul cancro della pelle mancato. Questi controlli saranno selezionati casualmente da pazienti che sono stati indirizzati a una clinica cutanea tramite invio cartaceo durante lo stesso periodo in cui sono stati raccolti i pazienti indirizzati teledermoscopicamente. Gli algoritmi per la diagnosi del cancro della pelle saranno implementati nella piattaforma web di Dermicus per gli studi di introduzione dell'intelligenza artificiale. I valutatori teledermoscopici saranno istruiti su quando e come utilizzare questi diversi strumenti.
Ogni mese verrà verificata la completezza dei dati appena inseriti e, in caso di dati mancanti, verranno inviati solleciti agli investigatori partecipanti.
Quando i set di dati sono completi, gli identificatori (come il numero di identificazione personale) saranno sostituiti da un codice custodito in un luogo diverso rispetto al set di dati. I dati verranno successivamente estratti dalla banca dati per effettuare analisi statistiche.
Lo studio è stato approvato dall'autorità svedese di revisione etica e sono state ottenute tutte le approvazioni pertinenti per l'estrazione e l'archiviazione dei dati.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Asa Ingvar, PhD
- Numero di telefono: +4646172243
- Email: asa.ingvar@skane.se
Luoghi di studio
-
-
-
Lund, Svezia, 22185
- Reclutamento
- Department of dermatology, Skane University Hospital
-
Contatto:
- Asa Ingvar, PhD
- Numero di telefono: +46046172243
- Email: asa.ingvar@skane.se
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Ha una lesione cutanea valutata da un medico durante una visita
- Il medico decide di creare un rinvio teledermoscopia
Criteri di esclusione:
- incapacità o riluttanza a partecipare allo studio
- il paziente ha meno di 15 anni
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Effetto sui modelli di rinvio
Lasso di tempo: 2 anni
|
Misurare in che modo i modelli di riferimento sono influenzati dall'introduzione della teledermoscopia
|
2 anni
|
|
Rischio di cancro della pelle non rilevato
Lasso di tempo: 2 anni
|
Misurare se il rischio di cancro della pelle non rilevato aumenta con l'uso della teledermoscopia
|
2 anni
|
|
Tempistica dell'intelligenza artificiale ed effetto sull'accuratezza diagnostica e sulla volontà di ripensare la diagnosi preliminare
Lasso di tempo: 8 anni
|
Misurare se l'accuratezza diagnostica e la volontà di riconsiderare la diagnosi preliminare differiscono a seconda di quando nel processo vengono presentati a un medico i risultati dell'intelligenza artificiale
|
8 anni
|
|
Effetto sull'accuratezza diagnostica dovuta alla disponibilità di intelligenza artificiale
Lasso di tempo: 8 anni
|
Misurare se la precisione diagnostica differisce a seconda se il medico può vedere i risultati dell'intelligenza artificiale.
|
8 anni
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Tecniche di miglioramento dell'immagine in Teledermoscopia
Lasso di tempo: Dal 2021 al 2025
|
Studieremo se l'uso dei miglioramenti dell'immagine nella teledermoscopia influisca sull'accuratezza diagnostica nella teledermaoscopia
|
Dal 2021 al 2025
|
|
Quando le valutazioni di singolo lettore non sono sufficienti in teledermoscopia
Lasso di tempo: 2021-2024
|
Indagheremo se ci sono situazioni speciali quando le valutazioni di singolo lettore sono insufficienti in Teledermoscopia
|
2021-2024
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Asa Ingvar, PhD, Department of Dermatology, Skane University Hospital, Region Skane, Sweden
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2020-04763
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .
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