Toepassing van het Belle.AI dermatologisch beeldreferentiesysteem voor patiëntdiagnose in een actieve klinische setting

De toegang tot dermatologen is vaak beperkt, waardoor ongeveer 60% van de huid-, haar- en nagelproblemen door niet-specialisten wordt behandeld. Deze studie zal de effectiviteit evalueren van een AI-dermatologische beslissingsondersteuningstool bij het assisteren van eerstelijnszorgverleners (PCP's) bij de diagnose van huidaandoeningen. Het is aangetoond dat op AI gebaseerde beeldanalyse de diagnostische nauwkeurigheid verbetert, vooral voor niet-dermatologen. Eerdere onderzoeken waren vooral gericht op dermatologen, maar AI zou gunstiger kunnen zijn voor PCP's, omdat is aangetoond dat het hun diagnostische nauwkeurigheid en overeenstemming met dermatologen verbetert.

Wereldwijd lijden jaarlijks ongeveer 1,9 miljard mensen aan huidziekten, waarbij 1 op de 3 Amerikanen dermatologische zorg zoekt bij niet-specialisten. Huidgerelateerde problemen vormen een aanzienlijk deel van de bezoeken aan huisartsen en spoedeisende hulp. AI is effectief gebleken bij het diagnosticeren van huidaandoeningen zoals melanoom en andere ontstekingsziekten, en onderzoeken geven aan dat AI-hulpmiddelen de diagnostische nauwkeurigheid kunnen verbeteren, vooral voor niet-dermatologen.

De Belle AI-tool, die in dit onderzoek zal worden gebruikt, maakt gebruik van een convolutioneel neuraal netwerk dat op basis van meer dan 500.000 afbeeldingen is getraind om meer dan 2.000 huidaandoeningen te identificeren. Het biedt beeldmatchscores om artsen te helpen aandoeningen te identificeren en biedt een protocol voor second opinions van board-gecertificeerde dermatologen. Het onderzoek heeft tot doel het nut van de tool in realtime klinische omgevingen te beoordelen, met potentiële verbeteringen in de nauwkeurigheid van de triage, de kwaliteit van de verwijzingen en de kostenbesparingen.

Deze studie wordt ondersteund door het Advanced Research Projects Agency for Health (ARPA-H) en zal een van de eerste zijn die prospectief de impact van AI op de ondersteuning van dermatologische besluitvorming in de eerstelijnszorg onderzoekt.

Het onderzoek heeft tot doel de nauwkeurigheid en bruikbaarheid van het Belle AI dermatologische referentiesysteem in een klinische omgeving in de praktijk te evalueren, in samenwerking met Urban Health Plan (UHP). Belangrijke eindpunten zijn onder meer het beoordelen van het diagnostische nut en de nauwkeurigheid in vergelijking met een definitieve diagnose van een dermatologische beoordelingscommissie, evenals het verzamelen van feedback van eerstelijnszorgverleners en artsenextenders over hun ervaringen met de AI. De sponsor zal ook de kostenimplicaties van het gebruik van het systeem analyseren om de waarde ervan in de eerstelijnsgeneeskunde aan te tonen.

Deelnemers zullen een smartphone-app gebruiken om beelden van hun huidaandoeningen vast te leggen, die vervolgens door de AI worden geanalyseerd. Deelnemers ontvangen na hun eerste bezoek financiële prikkels voor het inzenden van afbeeldingen. Twee weken na het eerste consult wordt een vervolgafspraak gepland, hoewel sommige bezoeken op basis van de AI-analyse kunnen worden geannuleerd.

Deelnemers worden geïncludeerd als de deelnemers een primaire dermatologische klacht hebben en geïnformeerde toestemming kunnen geven. Uitsluitingen zijn van toepassing op degenen die om privacyredenen niet aan de procedures kunnen voldoen of op pediatrische deelnemers met genitale aandoeningen.

Bij binnenkomst in UHP registreren de deelnemers zich en worden ze getriteerd. Degenen met kwalificerende dermatologische aandoeningen zullen worden benaderd voor rekrutering door een studiecoördinator, die het onderzoek zal uitleggen en toestemming zal verkrijgen. Deelnemers downloaden de Belle Image Capture-app naar hun smartphones, waar een studie-ID-code wordt aangemaakt die aan hun EMR is gekoppeld, waardoor de privacy wordt gewaarborgd.

Tijdens de eerste afspraak zullen zorgverleners de patiënt onderzoeken, hun geschiedenis documenteren en de aandoening diagnosticeren. De BellePro Physician App zal worden gebruikt om beelden vast te leggen en een differentiële diagnose te genereren, die de zorgverlener zal beoordelen voordat hij een definitieve diagnose stelt. Deelnemers zullen worden ingepland voor een vervolgbezoek en de studiecoördinator zal de aanbieders op de hoogte stellen van ontvangen beelden die via de app zijn vastgelegd.

Vanaf zeven dagen na inschrijving worden deelnemers via pushmeldingen gevraagd afbeeldingen in te dienen via de app. De coördinator neemt contact op met deelnemers die niet reageren, waarbij wordt gestreefd naar een helder beeld binnen een gestelde termijn. Na ontvangst zal de aanbieder de diagnose opnieuw beoordelen met behulp van bijgewerkte AI-analyse. Beslissingen over vervolgafspraken worden door de coördinator meegedeeld.

Als een vervolgafspraak niet nodig wordt geacht, wordt de deelnemers op dag 14 alsnog gevraagd om beelden in te sturen. De coördinator zal op soortgelijke wijze toezicht houden op naleving.

Het onderzoek strekt zich uit van dag 1 (eerste bezoek aan de kliniek) tot dag 14-18, wanneer de definitieve beelden of vervolgafspraken zullen plaatsvinden. Casusnotities worden voortdurend bijgewerkt in eClinicalWorks, waarbij wordt bepaald of gevallen zijn opgelost of doorlopende zorg vereisen.

Eerstelijnszorgverleners bij UHP zullen een onboarding ondergaan, inclusief een elektronische intake-enquête en training in de BellePro Physician App via groepsvideochat. Aanbieders zullen worden getraind in het gebruik van de app en hun feedback zal worden verzameld in een exit-enquête om hun ervaringen en bereidheid om het AI-systeem te blijven gebruiken te evalueren.

Gezien de complexiteit van dermatologische diagnoses zal een beoordelingscommissie van senior board-gecertificeerde dermatologen de diagnoses uit het onderzoek bevestigen. Het beoordelingsproces bestaat uit drie fasen: initiële beeldbeoordeling, beoordeling van geredigeerde medische dossiers en overweging van AI-analyseresultaten. De consensus van de commissie zal de uiteindelijke diagnose bepalen, die zal worden gedocumenteerd voor analyse. Gevallen waarbij geen unanieme beslissing wordt genomen, worden uitgesloten van de eindevaluatie van het onderzoek. Er zullen beoordelingen plaatsvinden zodra de inschrijving is voltooid.