機械学習を使用した骨粗しょう症治療の特定 (OPTIMAL)

OPTIMAL トライアルは、機械学習を使用して開発されたツールを使用した、強化されたスクリーニング方法の実現可能性のパイロット スタディです。 このツールは、2010 年 1 月 1 日現在の 50 歳から 80 歳までの患者の NHS GG&C からの匿名化された健康データを使用して、Lenus Health Ltd によって作成されました。

検証コホートには、2022 年 1 月 1 日時点で 50 歳から 80 歳で、骨粗鬆症の診断を受けていない GG&C のすべての患者が含まれます。

Nanox (イスラエルの AI 企業) は、既存のプラットフォームを使用して、この集団で最もリスクが高いと特定された 5,000 人の患者の匿名化された CT スキャンを分析し、骨粗鬆症のリスク評価のパラメーターとして使用します。 技術的な制限のため、Nanox プラットフォームで画像を評価できるのは、一部の患者だけです。 リスクが最も高い 5,000 人の患者が再識別され、分析のために画像が抽出され、匿名化されます。 これらの患者の約 30% が画像を利用できると予想しています。 識別可能なデータは GG&C クラウド内に残ります。

この試験では、このソフトウェアを使用して、骨粗鬆症と診断されていない 50 ～ 80 歳の患者のコホート内でリスクの高い患者をスクリーニングします。 DXA スキャンは、グラウンド トゥルースとして使用されます。 患者は試験の一環として DXA スキャンを受けます。

終末期に近づいている人や同意を得ることができない人など、試験に不適切と思われる患者を除外するための臨床審査が行われます。 除外の理由は、監査および選択の偏りの評価を可能にするために記録されます。

患者は、リスクが最も高い患者から順に、250 人が募集されるまで Fracture Liaison Service から連絡を受けます。 この数値は、この試験で OPTIMAL ツールと FRAX を効果的に比較できるようにするための検出力計算に基づいています。 この連絡先は、骨折連絡チームからの手紙の形式で、患者情報シートと同意書が付属しています。 これらのフォームは、患者経験グループの意見を取り入れて作成されました。

参加者は、参加に同意した場合、クイーンエリザベス大学病院での 1 回のクリニック訪問に招待されます。

この訪問では、医師が患者を診察し、健康状態について質問します。 彼らは、骨粗鬆症や一般的な健康状態に関連する血液検査を受けます。 また、骨粗鬆症の有無を確認するためにDXAスキャンも行います。 FRAX スコアは、比較のために生成されます。

データクリーニングが完了すると、トライアルの最後に、すべてのデータが転送されます。最適なツールの有効性と精度を評価するために、Dr David Young の監督の下、Dr Conor McKeag による分析のために Strathclyde 大学の安全なサーバーに転送されます。 これは、骨粗鬆症のリスク予測の現在の標準である FRAX と比較されます。