PROSAIC-DS 연구(암에서의 PROState AI - 결정 지원) (PROSAIC-DS)
2022년 4월 27일 업데이트: Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust
PROSAIC-DS(PROState AI in Cancer - Decision Support): 종합 암 치료에서 증거 기반 치료 계획을 위한 Deontics AI 플랫폼 평가: 전립선암에서 규정 준수 증가 및 MDT 간소화
영국에서는 매년 약 375,000건의 암이 진단되며, 이 수치는 2035년까지 500,000건에 이를 것으로 예상됩니다. 다양한 암 치료 옵션의 수와 우리의 과학적 이해가 계속해서 빠르게 증가함에 따라 임상의가 최상의 진료를 최신 상태로 유지하는 것이 어려울 수 있으며, 이로 인해 환자의 치료 품질 및 임상 결과에 정당하지 않은 변동이 발생할 수 있습니다.
현재 환자가 임상의에게 의뢰되고 진료를 받으면 MDTM(Multi-Disciplinary Team Meeting)에서 치료에 대해 논의합니다. MDTM은 외과 의사, 종양 전문의, 간호사 및 암, 영상 및 진단 전문가를 포함한 의료 전문가의 모임입니다. 치료 결정이 간단한 경우에도 마찬가지입니다.
2017년 CRUK에서 발표한 전국적인 리뷰에서는 암 팀과 MDTM 프로세스에 대한 요구 사항을 강조했습니다.
- 사례 증가로 인해 임상의가 MDTM에 소요하는 시간이 급격히 증가하여 지속 불가능한 비용 증가로 이어지고 있습니다. 영국의 비용은 4년 만에 £88m에서 £159m로 증가했습니다.
- MDTM에서 복잡한 사례를 논의할 시간이 충분하지 않습니다.
- 의사 결정 과정에 환자를 참여시키는 데 실패했습니다. 환자의 약 75%가 MDTM에 자신의 견해가 표현되지 않는다고 느낍니다. 우리 연구에서 우리는 MDTM 의사 결정을 개선하기 위한 기술, 특히 임상 의사 결정 지원 시스템(CDSS)의 잠재력을 살펴보고 있습니다.
Deontics는 개별 환자 데이터 및 선호도를 증거 기반 임상 지침과 통합하는 CE 마크가 있는 AI 기반 CDSS를 보유하고 있습니다. 이는 치료 결정에 도움이 될 수 있는 모범 사례의 개별화된 치료 권장 사항을 동적이고 투명하게 생성합니다. Deontics의 AI 도구는 환자 가치를 통합하면서 영국 모범 사례와 일치하는 개인화된 권장 사항을 이미 제공하는 것으로 나타났으며, 최소한의 임상 감독으로 덜 복잡한 환자를 치료로 바로 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 전립선암용 CDSS인 PROSAIC-DS를 개발하기 위해 Deontics와 프로젝트 파트너 관계를 맺었습니다.
연구 개요
상세 설명
나
연구 유형
중재적
등록 (예상)
1040
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Danny Ruta, MBBS MSc
- 전화번호: +44 (0)7969917016
- 이메일: Danny.Ruta@gstt.nhs.uk
연구 연락처 백업
- 이름: Kate Dodgson, LLB LLM
- 전화번호: +447704783880
- 이메일: kate.dodgson@deontics.com
연구 장소
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-
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London, 영국, SE5 9RS
- Kings College Hospital
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연락하다:
- Jonathan Makanjuola, MBBS BSc
- 전화번호: +447939512119
- 이메일: jonathan.makanjuola@nhs.net
-
London, 영국, SE1 9RT
- Guys and St Thomas Hospitals
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연락하다:
- Danny Ruta, MBBS MSc
- 전화번호: +44 (0)7969917016
- 이메일: Danny.Ruta@gstt.nhs.uk
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
35년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
남성
설명
포함 기준:
- MDT가 치료 결정을 내릴 수 있는 충분한 정보(주당 약 40-50명)가 있는 GSTT 및 KCH 전립선 MDT 회의에 회부된 모든 환자는 연구에 참여할 수 있습니다.
제외 기준:
- 환자에게 제공되는 데이터가 치료 결정을 내리기에 적합하지 않은 경우 제외됩니다. 동의하지 않는 환자는 제외됩니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 더블
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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다른: 암 A: MDTM에 표시
이 팔을 통과하는 환자는 의사 결정 지원 도구 결과를 MDTM에서 볼 수 있습니다.
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PROSAIC-DS 도구는 변수를 가져와 제안된 결과를 생성합니다.
권장 사항에 대한 지원 증거 및 모범 사례를 제공합니다.
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다른: 팔 B: MDTM에 보이지 않음
이 팔을 통과하는 환자는 MDTM에서 볼 수 있는 의사 결정 지원 도구 결과를 가지지 않습니다.
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PROSAIC-DS 도구는 변수를 가져와 제안된 결과를 생성합니다.
권장 사항에 대한 지원 증거 및 모범 사례를 제공합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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분류 도구로서의 PROSAIC-DS
기간: 6-9개월
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PROSAIC-DS 도구를 사용하는 환자의 %는 승인된 지침(EAU, BAUS, NICE, AUA)에 따라 적절한 치료 계획을 통해 MDTM에서 복잡하지 않은 전립선암 사례를 적절하게 분류할 수 있습니다.
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6-9개월
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승인된 지침에 따른 MDTM 일치에 대한 PROSAIC-DS의 영향
기간: 6-9개월
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MDTM에서 논의된 무작위 환자에 대한 승인된 지침(EAU, BAUS, NICE, AUA)과 MDTM 결정 일치에 대한 실시간 PROSAIC-DS 권장 사항의 영향을 통해 MDTM의 구성원으로서 PROSAIC-DS를 평가합니다.
이는 덜 복잡한 케이스(분류된 케이스)가 제외된 경우 PROSAIC-DS가 꺼진 MDTM과 PROSAIC-DS가 켜진 MDTM 간의 일치 수준 차이를 통해 측정됩니다.
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6-9개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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PROSAIC-DS의 비용 효율성
기간: 6-9개월 - 데이터 수집 기간
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PROSAIC-DS가 MDTM에서 복잡하지 않은 사례를 분류하여 가져오는 재정적 절감액을 추정합니다.
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6-9개월 - 데이터 수집 기간
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정성 분석: 환자 수용도
기간: 12 개월
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우리는 자가 관리 설문지, 포커스 그룹, 반구조적 인터뷰 및 비디오 분석을 포함한 질적 방법과 데이터 캡처 방법을 사용하여 임상 결정을 지원하기 위한 AI 기술 사용에 대한 우려와 만족도를 포함하여 환자와 직원의 견해를 탐색할 것입니다. PROSAIC-DS에 참여하기 전, 기술 도구를 환자에게 배포하는 동안과 후에 전립선암에서.
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12 개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
수사관
- 수석 연구원: Danny Ruta, MBBS MSc, Guys and St Thomas NHS Foundation Trust
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Knight SR, Cao KN, South M, Hayward N, Hunter JP, Fox J. Development of a Clinical Decision Support System for Living Kidney Donor Assessment Based on National Guidelines. Transplantation. 2018 Oct;102(10):e447-e453. doi: 10.1097/TP.0000000000002374.
- Taylor C, Atkins L, Richardson A, Tarrant R, Ramirez AJ. Measuring the quality of MDT working: an observational approach. BMC Cancer. 2012 May 29;12:202. doi: 10.1186/1471-2407-12-202.
- Munro AJ. Multidisciplinary Team Meetings in Cancer Care: An Idea Whose Time has Gone? Clin Oncol (R Coll Radiol). 2015 Dec;27(12):728-31. doi: 10.1016/j.clon.2015.08.008. Epub 2015 Sep 11.
- Patkar V, Acosta D, Davidson T, Jones A, Fox J, Keshtgar M. Cancer multidisciplinary team meetings: evidence, challenges, and the role of clinical decision support technology. Int J Breast Cancer. 2011;2011:831605. doi: 10.4061/2011/831605. Epub 2011 Jul 17.
- Miles A, Chronakis I, Fox J, Mayer A. Use of a computerised decision aid (DA) to inform the decision process on adjuvant chemotherapy in patients with stage II colorectal cancer: development and preliminary evaluation. BMJ Open. 2017 Mar 24;7(3):e012935. doi: 10.1136/bmjopen-2016-012935.
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- Tural C, Ruiz L, Holtzer C, Schapiro J, Viciana P, González J, Domingo P, Boucher C, Rey-Joly C, Clotet B; Havana Study Group. Clinical utility of HIV-1 genotyping and expert advice: the Havana trial. AIDS. 2002 Jan 25;16(2):209-18.
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- Patkar V, Fox J. Clinical guidelines and care pathways: a case study applying PROforma decision support technology to the breast cancer care pathway. Stud Health Technol Inform. 2008;139:233-42.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (예상)
2022년 6월 1일
기본 완료 (예상)
2022년 12월 1일
연구 완료 (예상)
2022년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 2월 16일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 4월 27일
처음 게시됨 (실제)
2022년 5월 2일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 5월 2일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 4월 27일
마지막으로 확인됨
2022년 4월 1일
추가 정보
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