皮膚病変を検出するためのスマートフォン アプリケーション
新しい全身デジタル写真スマートフォン アプリケーションによる皮膚病変の検出
この研究の第 1 部の主な目的は、人間の皮膚の色とサイズの変化を検出するための自動全身デジタル写真 (TBDP) アプリの感度と、新しい病変が発生したかどうかを判断することです。
パート 2 の主な目的は、リスクの高い集団で色素性および非色素性皮膚病変を検出する自動 TBDP アプリのフィールド使用の感度と特異性、および実現可能性をテストすることです。
調査の概要
詳細な説明
SkinIO は、皮膚がんの教育、早期発見、予防を専門とする初期段階のヘルスケア IT 企業です。 この研究では、同社の製品である skinIO を利用します。このシステムは、モバイル デバイスやタブレットで動作し、画像ハードウェアを追加することなく経時的に皮膚の変化を追跡する強化された全身皮膚がんスクリーニング システムです。 skinIO を使用すると、皮膚科のスタッフはリスクの高い患者を 13 の医療写真ポーズで撮影し、モバイル デバイスを使用して複数の解像度で全身の皮膚表面をすばやくキャプチャできます。 これらの画像は、HIPAA 準拠のサーバー環境に自動的にアップロードされ、そこで迅速に処理されて、斑点、病変、ほくろが検出されます。 その後、皮膚科医はこれらの画像に注釈を付け、毎月のフォローアップのために特定の画像にフラグを付けることができます。
ソフトウェアがスポットの変化を正確に検出するかどうかを評価するために、研究者はボランティア被験者のサンプルで製品をテストします.
パート 1:
研究集団は、1回の研究訪問を受けます。 この訪問には、各被験者の少量の識別情報と連絡先情報を収集した後、研究チームが撮影した2セットの写真が含まれます. 最初に、少なくとも 3 つの自然または人工の皮膚の模様 (すなわち. ほくろ、血管腫、傷跡、ケロイド、脂漏性角化症、小さなタトゥーなど)。 これらのマーキングにより、アプリは元の病変のパラメーターを計算できるため、これらの計算に基づいて新しいマーキングや変化をより正確に検出できます。 元の写真が撮影されると、各個人の元の皮膚のマーキングの 1 つがマーキング ペンで強化/拡大され、皮膚に 3 ~ 5 つの新しいマークが追加されます。 シャーピー ブラシ チップのパーマネント マーカーを使用して、新しいスキン マーキングを作成します。 これらのマーカーは、非毒性であることが AP 認定されています。 次の色が選択されています: オレンジ、黒、茶色、赤、青、紫、黄色、ピンク。 アプリケーションが変化を検出できるかどうかを判断するために、最初の写真で選択された身体の同じ領域の 2 番目の写真が撮影されます。 このグループの画像は人工的に作成されているため、評価のために皮膚科医に送られることはありません。
二部:
TBDP アプリの使用分野の感度と実現可能性をテストするために、患者の 2 番目の便利なサンプルが募集されます。 募集は主治医の同意を得て待合室で行います。 必要に応じて、待合室の外で、チラシ、ウェブサイト、電子メールの告知の形で募集を行います。 この集団は、新しい/変化する病変を有することが知られているリスクが高く、フィッツパトリックの皮膚タイプ I ~ IV に該当する患者で構成されます。 高リスク患者には、異形成母斑症候群、黒色腫/非黒色腫皮膚がんの既往歴、色白肌、16 個以上の母斑、黒色腫の家族歴、および/または免疫抑制状態の患者が含まれますが、これらに限定されません。 最初の写真撮影セッションは、13 のプロジェクションすべてで研究チームによって撮影されます。 各投影は、全身写真を確実にするために撮影される各身体領域に対応しています。 最初の来院後、患者は、スマートフォンまたはタブレットで TBDP アプリを使用して 12 か月間毎月写真を撮り、6 か月ごとにフォローアップ研究の予定を持つように指示されます。 患者には、アプリケーションの使用方法が記載されたユーザーガイドが提供されます。 TBDP アプリには、患者用のリマインダー システムが組み込まれています。 アプリによって検出された変更は、調査チームのデータベースに保存されます。 新しい/変化する病変については、標準的なケアに従います。 患者は、2週間以内に皮膚科医とのフォローアップの予定を持つことが推奨されます. 研究チームが手続きを完了することはなく、医師は研究の予約中に患者を診察することはありません。 これらの訪問中に、研究チームは TBDP アプリによって撮影された写真を患者の皮膚と比較して、アプリの感度を確認します。 患者は、高リスク患者の標準治療に従って、6か月および/または12か月で定期的な来院を続けます。 研究チームは、チャートレビューからの情報を使用して、新しい病変または変化する病変の結果を評価します。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Illinois
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Chicago、Illinois、アメリカ、60611
- Northwestern University Feinberg School of Medicine
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 18~85歳の男女。
以下の肌タイプの方:
- 常に火傷を負い、日焼けしたり、日焼けしたりすることはありません
- やけどしやすく、その後、薄い黄褐色になるか、
- 適度に燃えた後、薄い黄褐色または
- ごくまれに火傷を負い、その後中程度の黄褐色になります。
- -ウォッシャブルマーカーに対する以前の皮膚反応を否定する被験者。
- 体の少なくとも 3 つの領域に自然な皮膚の模様がある被験者。
- -研究への参加についてインフォームドコンセントを理解し、提供する意思があり、その能力を持ち、研究者と英語でコミュニケーションをとることができる被験者。
- -被験者は研究手順を完了することができます。
- 被験者はデジタル写真を撮ってもらうことをいとわない。
除外基準:
- 皮膚病の既往歴のある方(例. 白斑、乾癬)
以下の肌タイプの方:
- やけどをしない、常に黒褐色になる、または
- 燃えることはなく、外観に目立った変化はありません。
パート 2 (のみ):
H] 被験者はハイリスクでなければなりません。 高リスクは、異形成母斑症候群、メラノーマ/非メラノーマ皮膚がんの既往歴、色白肌、>16 母斑、メラノーマの家族歴、免疫抑制状態 I] 被験者は、アプリケーションをダウンロードして使用し、必要に応じて医師が分析するのに十分な品質の写真を撮るために、iPhone 4S 以降、または iPad Air 2、iPad Mini 4、または iPad Pro。
J] 被写体には、被写体の写真を毎月撮影できる人が必要です。 指定された個人は、最初の遭遇時に存在する場合と存在しない場合があります。
4.2 除外基準A】皮膚疾患の既往歴のある者(例: 白斑、乾癬)
B] 以下の肌タイプの者:
- やけどをしない、常に黒褐色になる、または
- 燃えることはなく、外観に目立った変化はありません。 パート 2 (のみ) C] アプリのダウンロードに適したデバイスを持たない被験者。 適切なデバイスは、iPhone 4s 以降、または iPad Air 2、iPad Mini 4、または iPad Pro です。
D] 被写体を毎月撮影できる人がいない方。
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 観測モデル:コホート
- 時間の展望:見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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グループ 1 人工病変
スマートフォンを使用して皮膚病変のマーキングの写真を撮ります
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スマートフォンまたはタブレットを使用して、皮膚病変のマーキングの写真を撮ります
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グループ 2 高リスク
患者の都合の良いサンプルが募集されます。
この集団は、新しい/変化する病変を有することが知られているリスクが高く、フィッツパトリックの皮膚タイプ I ~ IV に該当する患者で構成されます。
高リスク患者には、異形成母斑症候群、黒色腫/非黒色腫皮膚がんの既往歴、色白肌、16 個以上の母斑、黒色腫の家族歴、および/または免疫抑制状態の患者が含まれますが、これらに限定されません。
最初の写真撮影セッションは、13 のプロジェクションすべてで研究チームによって撮影されます。
最初の来院後、患者は、スマートフォンまたはタブレットで TBDP アプリを使用して 12 か月間毎月写真を撮り、6 か月ごとにフォローアップ研究の予定を持つように指示されます。
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スマートフォンまたはタブレットを使用して、皮膚病変のマーキングの写真を撮ります
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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自動全身デジタル写真 (TBDP) の感度
時間枠:ベースライン
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写真ソフトがスポットの変化を正確に検出できるかどうかを評価します。
ボランティア被験者のサンプルで製品をテストします。
研究集団は1回の研究訪問を受け、2セットの写真が含まれます。
最初に、少なくとも 3 つの自然または人工の皮膚の模様がある体の部分の写真を 3 ~ 5 枚撮影します。
これらのマーキングにより、アプリは元の病変のパラメーターを計算できるため、これらの計算に基づいて新しいマーキングや変化をより正確に検出できます。
元の写真が撮影されると、各個人の元の皮膚マーキングの 1 つがマーキング ペンで強化/拡大され、皮膚に 3 ~ 5 個の新しいマークが追加されます。
シャーピー ブラシ チップのパーマネント マーカーを使用して、新しいスキン マーキングを作成します。
アプリケーションが変化を検出できるかどうかを判断するために、最初の写真用に選択された身体の同じ領域の 2 番目の写真が撮影されます。
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ベースライン
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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高リスク被験者における自動全身デジタル写真 (TBDP) の感度
時間枠:ベースライン、6 か月および 12 か月のフォローアップ
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データは、クリニック訪問前にアプリによって撮影された最後の写真と、クリニック訪問時に臨床医が見た病変との間で比較されます。
病変の総数は、ベースラインの皮膚評価には存在しなかった、臨床医によって検出されたものになります。
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ベースライン、6 か月および 12 か月のフォローアップ
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協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- 主任研究者:Beatrice Nardone, MD, PhD、Northwestern University
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Brewer AC, Endly DC, Henley J, Amir M, Sampson BP, Moreau JF, Dellavalle RP. Mobile applications in dermatology. JAMA Dermatol. 2013 Nov;149(11):1300-4. doi: 10.1001/jamadermatol.2013.5517.
- Kohler BA, Sherman RL, Howlader N, Jemal A, Ryerson AB, Henry KA, Boscoe FP, Cronin KA, Lake A, Noone AM, Henley SJ, Eheman CR, Anderson RN, Penberthy L. Annual Report to the Nation on the Status of Cancer, 1975-2011, Featuring Incidence of Breast Cancer Subtypes by Race/Ethnicity, Poverty, and State. J Natl Cancer Inst. 2015 Mar 30;107(6):djv048. doi: 10.1093/jnci/djv048. Print 2015 Jun. Erratum In: J Natl Cancer Inst. 2015 May;107(5). pii: djv121. doi: 10.1093/jnci/djv121. J Natl Cancer Inst. 2015 Jul;107(7). pii: djv177. doi: 10.1093/jnci/djv177.
- Suneja T, Smith ED, Chen GJ, Zipperstein KJ, Fleischer AB Jr, Feldman SR. Waiting times to see a dermatologist are perceived as too long by dermatologists: implications for the dermatology workforce. Arch Dermatol. 2001 Oct;137(10):1303-7. doi: 10.1001/archderm.137.10.1303.
- Tsang MW, Resneck JS Jr. Even patients with changing moles face long dermatology appointment wait-times: a study of simulated patient calls to dermatologists. J Am Acad Dermatol. 2006 Jul;55(1):54-8. doi: 10.1016/j.jaad.2006.04.001. Epub 2006 May 6.
- Jacobson CC, Resneck JS Jr, Kimball AB. Generational differences in practice patterns of dermatologists in the United States: implications for workforce planning. Arch Dermatol. 2004 Dec;140(12):1477-82. doi: 10.1001/archderm.140.12.1477.
- Robson Y, Blackford S, Roberts D. Caution in melanoma risk analysis with smartphone application technology. Br J Dermatol. 2012 Sep;167(3):703-4. doi: 10.1111/j.1365-2133.2012.11046.x. Epub 2012 Jul 5. No abstract available.
- Ferrero NA, Morrell DS, Burkhart CN. Skin scan: a demonstration of the need for FDA regulation of medical apps on iPhone. J Am Acad Dermatol. 2013 Mar;68(3):515-6. doi: 10.1016/j.jaad.2012.10.045. No abstract available.
- Wolf JA, Moreau JF, Akilov O, Patton T, English JC 3rd, Ho J, Ferris LK. Diagnostic inaccuracy of smartphone applications for melanoma detection. JAMA Dermatol. 2013 Apr;149(4):422-6. doi: 10.1001/jamadermatol.2013.2382.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (見積もり)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- STU00202166
個々の参加者データ (IPD) の計画
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