Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Ontwikkeling van een klinisch beslissingsondersteunend systeem met kunstmatige intelligentie voor de kankerzorg

8 oktober 2024 bijgewerkt door: National University Hospital, Singapore

Clinical Decision Support Systems (CDSS's) om de klinische zorg en besluitvorming te verbeteren. Dit zijn platforms die tot doel hebben de gezondheidszorg te verbeteren door medische beslissingen te verbeteren met gerichte klinische kennis, patiëntinformatie en andere gezondheidsinformatie.

Met het oog op het voordeel van de ontwikkeling van een CDSS hebben we geprobeerd een alternatieve CDSS te ontwikkelen voor de selectie van oncologische therapieën via een partnerschap met Ping An Technology (Shenzhen, China), te beginnen met maag- en slokdarmkanker. Dit zou stukje bij beetje gebeuren, waarbij het prototypeplatform alleen gebruik zou maken van internationale richtlijnen en gepubliceerd bewijs van hoge kwaliteit uit tijdschriften om tot casusspecifieke behandelaanbevelingen te komen. Dit platform zou vervolgens worden geëvalueerd door de aanbevelingen ervan te vergelijken met die van de multidisciplinaire tumorcommissies van verschillende tertiaire zorginstellingen om het concordantiepercentage te bepalen.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

De behandeling van kanker is een complex proces waarbij talrijke belanghebbenden betrokken zijn. Met het oog hierop hebben instellingen over de hele wereld het gebruik van Multidisciplinaire Tumor Boards (MTB's) voor het verlenen van kankerzorg overgenomen. Door gebruik te maken van de collectieve gespecialiseerde kennis en ervaring van verschillende specialismen, is uit sommige onderzoeken gebleken dat MTB's resulteren in passender aanbevelingen en betere patiëntresultaten. Bij onze instelling worden kankergevallen op soortgelijke wijze besproken in reguliere MTB's, bestaande uit chirurgen, oncologen, pathologen en radiologen die behandelingen beoordelen en aanbevelen.

In kleinere centra of centra met beperkte middelen en minimale multidisciplinaire expertise kan het leveren van tijdige en passende kankerzorg echter een uitdaging zijn. Bovendien zijn artsen vanwege hun drukke agenda mogelijk niet in staat op de hoogte te blijven van nieuwe ontwikkelingen in het kankeronderzoek. Door de snelle vooruitgang in het wetenschappelijk onderzoek zal deze kennispool naar verwachting blijven groeien, waardoor het steeds moeilijker wordt om up-to-date te blijven.

Om aan deze behoefte te voldoen, hebben artsen het gebruik van Clinical Decision Support Systems (CDSS's) overgenomen om de klinische zorg en besluitvorming te verbeteren. Dit zijn platforms die tot doel hebben de gezondheidszorg te verbeteren door medische beslissingen te verbeteren met gerichte klinische kennis, patiëntinformatie en andere gezondheidsinformatie. Verschillende onderzoeken hebben aangetoond dat CDSS's nuttig zijn in geselecteerde situaties, zoals patiëntveiligheid en diagnose [4], en zelfs de naleving van klinische richtlijnen vergroten. De afgelopen jaren heeft de vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie het gebruik ervan ook zien uitbreiden naar de selectie van oncologische therapieën, waarbij IBM's Watson for Oncology (WFO) het meest prominente en enige platform is dat tot nu toe wordt gebruikt. In een onderzoek uit 2018 werd het vermogen van de WFO om behandeladvies voor borstkanker te geven vergeleken met de aanbevelingen van een multidisciplinaire raad, waar het een hoge mate van overeenstemming vertoonde. Sindsdien hebben verschillende andere onderzoeken geprobeerd het vermogen van de WFO te onderzoeken om behandelaanbevelingen te geven voor kanker zoals eierstok-, maag-, long-, baarmoederhals- en colorectale kanker, met gemengde resultaten. In het bijzonder vertoonden beide onderzoeken waarin de aanbevelingen voor maagkanker werden onderzocht een veel lager concordantiepercentage vergeleken met andere vormen van kanker.

Met het oog op het bovenstaande hebben we via samenwerking met Ping An Technology (Shenzhen, China) geprobeerd een alternatieve CDSS te ontwikkelen voor de selectie van oncologische therapieën, te beginnen met maag- en slokdarmkanker. Dit zou stukje bij beetje gebeuren, waarbij het prototypeplatform alleen gebruik zou maken van internationale richtlijnen en gepubliceerd bewijs van hoge kwaliteit uit tijdschriften om tot casusspecifieke behandelaanbevelingen te komen. Dit platform zou vervolgens retrospectief en prospectief worden geëvalueerd door de aanbevelingen ervan te vergelijken met die van de multidisciplinaire tumorcommissies van verschillende tertiaire zorginstellingen om het concordantiepercentage te bepalen.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

1000

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Locaties

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

21 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

De populatie zal worden geselecteerd uit ziekenhuizen die tumoronderzoek voor deze vormen van kanker uitvoeren

Beschrijving

A. In het gedeelte ontdekking en interne retrospectieve validatie:

  1. Patiënten met primair maagadenocarcinoom, inclusief pre-invasief carcinoom of
  2. Patiënten met kanker van de gastro-oesofageale junctie of
  3. Patiënten met slokdarmkanker, waaronder de subtypes adenocarcinoom, plaveiselcelcarcinoom en pre-invasief carcinoom.

B. In het prospectieve validatiegedeelte:

  1. Patiënten met primair maagadenocarcinoom, inclusief pre-invasief carcinoom of
  2. Patiënten met adenocarcinoom van de slokdarm of gastro-oesofageale junctie

Uitsluitingscriteria:

A. In het gedeelte ontdekking en interne retrospectieve validatie:

  1. Patiënten met andere primaire vormen van kanker waarbij de maag of de slokdarm betrokken zijn
  2. Patiënten met andere subtypes van kanker
  3. Patiënten met gelijktijdige kanker van andere organen

B. In het prospectieve validatiegedeelte:

  1. Patiënten met slokdarmplaveiselcelcarcinoom
  2. Patiënten die deelnemen aan klinische onderzoeken waarbij de behandelingsmodaliteit niet tot de standaardzorg behoort

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Concordantiepercentage
Tijdsspanne: 1 tot 2 jaar
Vergelijkende overeenstemming in aanbevelingen tussen de twee studiegroepen, gemeten aan de hand van het concordantiepercentage
1 tot 2 jaar

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Reden voor onenigheid
Tijdsspanne: 1 tot 2 jaar
Om de reden voor de onenigheid te identificeren
1 tot 2 jaar

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

National University Hospital, Singapore

Publicaties en nuttige links

De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.

Algemene publicaties

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

20 augustus 2020

Primaire voltooiing (Geschat)

31 december 2024

Studie voltooiing (Geschat)

31 december 2024

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

15 december 2020

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

15 december 2020

Eerst geplaatst (Werkelijk)

19 december 2020

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

10 oktober 2024

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

8 oktober 2024

Laatst geverifieerd

1 mei 2024

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • 2020/00493

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

ONBESLIST

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren