AI を診断意思決定支援ツールとして使用して、カタルーニャのプライマリ ヘルスケアにおける皮膚疾患の診断を支援

あらゆるモバイル デバイスと互換性のある安全な匿名のスタンドアロン Web インターフェイスが、Autoderm API と統合されます。 このプロジェクトで実施される研究は、ML モデルの性能を評価し、その診断能力を GP および皮膚科医と比較することを目的とした前向き研究で構成されます。

研究を実施するために、必要なサンプル数に達するまで、次の手順が実行されます。

1. 皮膚に問題のある適切な患者が参加し、患者の研究契約に署名するよう求められます。
2. GPが皮膚の状態を診断します。
3. GP (または看護師) は、皮膚の状態の良質な画像を 1 枚撮影します。
4. GP は、現在のワークフローに従って、遠隔皮膚科コンサルテーションとして写真を送信します。
5. 画像は Autoderm ML インターフェイスに入力されます。
6. 皮膚科専門医が皮膚の状態を診断します。

この研究は、カタロニア健康研究所が管理するプライマリケアセンターで実施されます。 参加者の PCP は、アノイア、バジェス、モアネス、ベルゲダ、オソナの各地域を含む中央カタロニアの田園地帯と大都市圏に配置されます。 この調査に含まれる参照人口は約 512,050 人です。 対象者の募集は連続して行います。

一般開業医は、書面によるインフォームドコンセントを取得した後、包含基準を満たす連続した患者からデータを収集します。 収集されたデータは、症例報告フォーム (附属書 V および VI に添付) でのみ報告されます。

かかりつけ医が肌の状態を診断し、「かかりつけ医による対面鑑定」を行います。 患者ごとに、GP がスマートフォンのカメラを使用して、皮膚の問題を高品質のクローズアップ画像で撮影します。 画像は匿名で、患者を特定することはできません。 GP は、Autoderm ML インターフェイスを使用して匿名化された画像をアップロードし、「ML モデルによって提供される評価」アンケートに、ML モデルによって生成された上位 3 つの診断を記入します。

セカンドオピニオンを得るために、GP は匿名化された画像と皮膚病変の正確な説明を、現在の遠隔皮膚科の流れに従って患者の病歴に組み込みます。 GP は、情報を受け取った後、「遠隔皮膚科による評価」アンケートに記入します。応答時間は約 2 ～ 7 日です。

皮膚科の紹介の場合、一般開業医は、利用可能になったときに電子カルテにアクセスして、「皮膚科医による直接評価」に記入します。これは、紹介までの平均待ち時間が 30 日から 90 日です。

アンケートのケース番号はすべてのアンケートで同じであり、ケース番号はデータ収集フェーズの開始前に事前定義されるため、患者を特定することはできません。

ML モデルのパフォーマンスを GP および皮膚科医のパフォーマンスと比較するには、選択基準を満たす患者からの皮膚疾患の 100 枚のサンプル サイズの画像が必要になります。 提案されたサンプル サイズは、同様の研究で使用されたサンプル サイズの計算に基づいています。