유방암 보고를 위한 컴퓨터 알고리즘의 임상 평가(CLEOPATRAA) (CLEOPATRAA)

이 연구는 지난 4년 동안 조직병리학 분야의 컴퓨터 보조 진단 알고리즘을 개발하는 데 중점을 두며 유방암의 발견 및 유형에 초점을 맞춰 수행된 작업의 후속입니다. 이 알고리즘은 병리학자가 진단을 위해 사용하는 것과 동일한 유방 생검 유리 슬라이드의 디지털 이미지에서 정보를 추출합니다. 알고리즘은 침윤성 암의 존재를 식별하고 등급을 매길 수 있습니다(예: 얼마나 공격적으로 보이는지) 동일한 이미지에서 단일 단계로 분자 하위 유형을 결정합니다. 병리의사가 침윤성 암을 식별하고 생검 표본을 통해 등급을 매길 수 있지만 보고하는 임상의들 사이에서 등급이 일관되지 않습니다(예: 관찰자 간 변동성이 있는 경향이 있으며 수술에서 얻은 종양의 '진정한' 등급과 일치하는 비율은 약 80%에 불과합니다. 더욱이, 분자 하위 유형화를 위해서는 추가적인 시간과 비용이 소요되는 실험실 테스트가 필요합니다. 그러나 이는 종양 전문의에게 각 경우에 환자에게 가장 효과적인/표적 치료법을 알리는 데 필수적입니다. 이 연구의 목적은 임상 환경에서 이 기술의 최종 실제 산성 테스트를 별도로 수행하지만 일상적인 진단 서비스와 병행하는 것입니다. 성공한다면 이 기술은 최종 사용자와 규제 기관이 그 장점을 확신할 수 있을 만큼 충분한 데이터를 확보하게 되며 임상 환경에 효과적으로 배포할 수 있게 될 것입니다. 해당 영역에서 이 진단 솔루션 건강 경제성 평가는 알고리즘의 임상 평가와 함께 실행되어 일상적인 임상 서비스와 알고리즘 워크플로 간의 비용 및 시간 관련 요소를 분석하고 비교합니다. 이는 현재 의료 시스템 내에서 기술 활용을 고려하는 데 도움이 되도록 규제 기관에서 요구하는 추가 정보를 제공할 것입니다. 또한 환자 예후와 치료 반응은 물론 향후 기술 적용 가능성을 조사하기 위해 5년과 10년에 추적 데이터를 수집할 예정입니다.