皮膚がん検出のための人工知能ベースのスマートフォン アプリケーション (ARTIS)

皮膚がんは最も頻繁に診断されるがんであり、その発生率は今後 10 年間で上昇し続けるでしょう。 早期発見と治療は、罹患率と死亡率の両方を改善し、社会へのコストを削減するための鍵です。 皮膚がんを発症するリスクのある人は、定期的な検査を受けることがあります。 しかし、かなりの数の皮膚がんが、リスクの低い一般集団で発生します。 一般集団における体系的なスクリーニングは費用対​​効果が高くないため、内蔵アルゴリズムを使用するスマートフォン アプリケーションへの関心が高まっており、皮膚病変が懸念される場合のリスク評価を支援すると主張しています。

以前の研究に基づいて、ゲント大学病院の診療所には、懸念される 1 ～ 2 つの病変を持つ患者のために、いわゆるトリアージ コンサルテーションが設置されました。変化するほくろ、醜いアヒルの子、成人の新しいほくろ、急速に成長する病変、または治癒しない病変です。 この設定での皮膚がんの検出率は、少なくとも 13% で、黒色腫は 4% でした。 これは、従来の皮膚がんスクリーニング プログラムで報告されている値の 6 ～ 8 倍です (PMID: 26466155; PMID: 33480073)。 この理由は、特定の基準を満たす病変の事前選択が行われるためです。 この病変に向けたスクリーニングは、一般集団における皮膚がんスクリーニングを（より）費用対効果の高いものにする方法かもしれません。

この研究では、Skinvision アプリが、緊急の医療アドバイスが必要な病変の事前選択ツールとして機能できるかどうかを調査します。 このアプリは CE マークを取得しており、既に一般に公開されていますが、日常の使用におけるパフォーマンスと価値は十分に研究されておらず、独自の研究が必要です。

この研究の 4 つの主な目的は次のとおりです。

1. Skinvision アプリの診断性能を計算するには アプリケーションのリスク等級付けを、生検または切除が行われなかった場合の組織病理学的診断または臨床診断として定義された参照基準と比較することにより、感度と特異度を計算します。
2. Skinvision アプリの再現性と再現性を判断する 写真家、皮膚病変のタイプ、カメラの位置または照明条件など、アプリケーションのリスク分析に影響を与える要因の特定。
3. 医療アプリの使用に関するユーザー エクスペリエンスと自信を調査する。一般的なアプリケーションでのユーザー エクスペリエンスのアンケートに基づく評価、および皮膚がん検出アプリケーションを使用する意思と自信をより具体的に評価する。
4. 一般集団におけるSkinvisionアプリのパフォーマンスと費用対効果を推定する 見逃した診断と事前選択の程度（正の予測値）に関して、一般集団（皮膚がんの推定有病率1％）におけるアプリのパフォーマンスを推定する。