Diagnosi del cancro della pelle potenziata dall'intelligenza artificiale in teledermatoscopia (AIDMel)

Gli algoritmi di deep learning possono potenzialmente apportare benefici a molte aree dell’assistenza sanitaria, inclusa la diagnosi del cancro della pelle mediante la teledermatoscopia. Tuttavia, vi è una carenza di ricerca clinica e prospettica sull’interazione uomo-intelligenza artificiale nei compiti diagnostici che tengano conto dei fattori umani.

In questo studio esamineremo l’impatto di tali fattori in un contesto reale in cui integriamo un algoritmo in una piattaforma di teledermatoscopia esistente che viene utilizzata clinicamente in un ospedale terziario in Svezia. Investigheremo quale impatto hanno le varie implementazioni dei risultati degli strumenti di intelligenza artificiale in relazione ai fattori umani sull’accuratezza diagnostica e sulle decisioni gestionali.

I soggetti dello studio vengono reclutati presso il Dipartimento di Dermatologia dell'Ospedale Universitario Karolinska e verrà loro chiesto di valutare i potenziali consulti teledermatoscopici con e senza supporto AI. Ogni consulenza verrà randomizzata in uno dei tre flussi di lavoro con o senza un'implementazione predefinita dello strumento AI. Ai soggetti dello studio viene inoltre chiesto di completare due sondaggi con informazioni demografiche e domande relative a vari fattori umani. I pazienti che partecipano allo studio verranno diagnosticati al di fuori dello studio prima dell'inclusione senza alcun coinvolgimento di uno strumento di intelligenza artificiale, in particolare da due dermatologi esperti che non partecipano come soggetti allo studio.