피부과 의사가 아닌 6명의 의사와 인공지능 소프트웨어가 해석하는 Dermatoscopy X400의 비교 피부 인공지능과 Dermatoscopy x 20
피부과 전문의 6명(산부인과 의사 3명, 일반의 3명)이 해석한 피부경 검사 X400과 인공 지능 소프트웨어의 비교 피부 인공 지능 대 피부경 검사 x 20, 150개의 생식기 색소 종양 식별을 위해 전문 피부과 전문의 3명이 해석: 새로운 의료 조직을 향하여 피부과 전문의, 비피부과 전문의 관절?
생식기 점막의 색소 병변은 흔하며 인구의 10~20%에 영향을 미칩니다. 임상 양상은 때때로 혼란스럽습니다. 그것들은 종종 광범위하고 불규칙하며 색상이 불균일하여 의심스러워 보일 수 있습니다. 더욱이, 문헌에 보고된 다양한 패턴에서 볼 수 있듯이 피부경 이미징은 해석하기가 복잡한 경우가 많습니다.
따라서 공초점 현미경 검사법의 예비 작업을 통해 현미경, 생체 내 비침습적 영상을 사용하여 진단을 단순화할 수 있음이 나타났습니다. 그러나 CIM 카메라는 드물고 매우 비싸며 접근하기 어렵습니다.
반대로, 400x 배율의 디지털 피부경은 훨씬 저렴하며 일부 경우에는 종양의 세포 수준에서 검사가 가능하며 배우기 쉽다는 장점이 있다고 생각합니다. 특히 의료센터 내 자원 풀링의 맥락에서 보급이 가속화되어야 합니다. 또한, x400 피부경검사는 가장 빈번한 흑색 생식기 종양에 대해 IVCM과 유사한 정보를 제공할 수 있습니다.
연구 개요
상세 설명
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Saint-Étienne, 프랑스
- CHU Saint Etienne
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 생식기 점막에 색소 병변이 있는 남성과 여성, 생테티엔 대학 병원에서 Perrot 교수와 함께 점막 상담을 받은 결과.
환자의 임상 파일에는 임상 이미지, 피부경 검사 이미지 x 20 및 최소 1개의 피부경 검사 이미지 x 400이 포함되어야 합니다.
제외 기준:
- 임상기록에 x400 피부경 검사 영상이 기재되지 않은 환자
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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A그룹: 전문 피부과 전문의
A그룹은 피부과 전문의들로 구성되어 있습니다. 그룹 A 의사는 색소성 생식기 종양의 일반적인 관행에 따른 피부경 사진 150장, 피부경 사진 20장을 처분할 수 있습니다. 피부과 전문의는 생식기 종양의 다양한 피부경적 패턴을 평가하기 위해 표준화된 판독 그리드를 사용하여 피부경 검사를 특성화합니다. |
세 그룹의 색소종양 사진을 각 그룹별로 다른 기법으로 분석하여 비교합니다.
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그룹 B: 피부과 전문의가 아닌 사람
B그룹은 산부인과 의사(B1그룹)와 일반의(B2그룹)로 구성됩니다. B그룹 의사는 피부경검사 x 400만 시행합니다. 그들은 x 400 피부경 검사에서 가장 흔한 양성 종양인 흑색증형 색소 종양을 식별하기 위해 최대 1시간의 교육을 받게 됩니다. 양성 병변을 식별하는 데 충분한 다른 모든 패턴을 제외하고 세 가지 x400 피부경 검사 패턴만 제시됩니다. |
세 그룹의 색소종양 사진을 각 그룹별로 다른 기법으로 분석하여 비교합니다.
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그룹 C: 인공지능
인공지능: 피부 인공지능 소프트웨어, 평가 기반과 테스트 기반이 다른 학습 기반이 제공됩니다.
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세 그룹의 색소종양 사진을 각 그룹별로 다른 기법으로 분석하여 비교합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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피부과 전문의가 20장씩 찍은 피부경 사진(그룹 A)과 비피부과 전문의가 400장씩 찍은 피부경 사진(그룹 B)의 비교 결과
기간: 연도: 1
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X400 피부경 검사의 성능(전문 피부과 의사와 비피부과 의사의 결과)
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연도: 1
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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전문 피부과 전문의가 x20의 피부경 사진을 보유한 그룹(A그룹)과 산부인과 전문의가 x400의 피부경 사진을 보유한 그룹(그룹 B1)의 비교 결과
기간: 연도: 1
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X400 피부경 검사의 성능(전문 피부과 전문의와 산부인과 전문의의 결과)
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연도: 1
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전문 피부과 전문의가 20배씩 찍은 피부경 사진(그룹 A)과 일반의가 400배씩 찍은 피부경 사진(그룹 B2)의 비교 결과
기간: 연도: 1
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X400 피부경 검사의 성능(전문 피부과 의사와 일반 의사의 결과)
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연도: 1
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산부인과 의사의 x400 피부경 사진(그룹 B1)과 일반의의 x400 피부경 사진(그룹 B2)의 비교 결과입니다.
기간: 연도: 1
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X400 피부경 검사의 성능(산부인과 의사와 일반 의사의 결과)
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연도: 1
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피부과 전문의가 400배속의 피부경 사진을 보유한 그룹(A그룹)과 피부 인공지능 소프트웨어가 400배속의 피부경 사진을 보유한 그룹(C그룹)의 비교 결과.
기간: 연도: 1
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X400 피부경의 성능(전문 피부과 전문의와 피부 인공지능 소프트웨어의 결과)
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연도: 1
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400배 크기의 피부경 사진을 사용한 피부과 전문의(그룹 B)와 400배 크기의 피부경 사진을 사용한 피부 인공지능 소프트웨어(그룹 C)의 비교 결과.
기간: 연도: 1
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X400 피부과의 성능(피부과 의사 대 피부 인공지능 소프트웨어의 결과)
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연도: 1
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Jean Luc Perrot, MD PhD, CHU Saint Etienne
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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