Estudo piloto: Algoritmo de IA para otimização de encaminhamento dermatológico (DAO_DERIVATION)

As doenças relacionadas à pele são motivo frequente de consulta na atenção primária; alguns estudos quantificam-no em aproximadamente 5% de todas as consultas realizadas, principalmente pela população trabalhadora. Isto representa um consumo considerável de recursos e faz com que uma abordagem eficiente a estas condições seja um passo fundamental na otimização do desempenho dos cuidados primários.

Muitos estudos mostram discrepâncias de opinião entre médicos de atenção primária e dermatologistas, com percentuais de concordância em seus diagnósticos variando de 57% a 65,52% dependendo do estudo. Em geral, os médicos de cuidados primários não demonstram conhecimentos adequados sobre doenças de pele, seu diagnóstico e tratamentos.

Esta limitação humana na avaliação de doenças de pele também se reflete no esforço e tempo necessários para estimar o grau de envolvimento de um paciente ou o estágio da patologia. Tanto que acaba sendo uma tarefa pouco gratificante e pode levar à má adesão ao protocolo e encaminhamentos inadequados.

O consumo de tempo é particularmente preocupante dado que o número de profissionais médicos, especialmente em dermatologia, não é suficiente em relação à procura existente. O acesso da população em geral ao especialista em dermatologia é complicado, devido ao baixo número (3 dermatologistas por 100 mil habitantes), tornando-o ainda mais difícil em centros populacionais pequenos. Por isso, o rastreamento de lesões dermatológicas deve ser realizado pelo médico da atenção primária, cuja capacidade diagnóstica é ainda menor e pode aumentar o risco de erros de diagnóstico.

Neste sentido, a literatura mostra uma discordância de 55% a 65% entre o médico de cuidados primários e o especialista6 e os estudos confirmam uma série de características esperadas: as doenças dermatológicas comuns são muitas vezes não reconhecidas ou mal diagnosticadas por não-dermatologistas, devido aos perfis particulares de diagnósticos comuns nesta atividade (erupção cutânea induzida por medicamentos, infecções fúngicas).

E além dessas limitações inerentes, nos casos em que o exame preliminar é realizado pelo paciente, acrescenta-se a possibilidade de viés. Isto é especialmente verdadeiro nos casos em que o paciente sabe que o tratamento que receberá será determinado pelas informações que fornecer. Além disso, a equipe médica não dispõe de meios para garantir que os valores informados pelo paciente sejam verdadeiros, o que impossibilita a verificação externa.

Felizmente, nos últimos anos tem havido uma demanda crescente para o desenvolvimento de sistemas de Diagnóstico Auxiliado por Computador (CAD) e outros sistemas que facilitem a detecção de diferentes patologias através de algoritmos. Os sistemas CAD são uma tecnologia interdisciplinar que combina inteligência artificial e processamento digital de imagens. O processamento de imagens baseado em sistemas complexos de reconhecimento de padrões permite ao médico interpretar as informações contidas na imagem médica com muito menos dificuldade. Os avanços no reconhecimento de imagens e na inteligência artificial levaram a inovações no diagnóstico de todos os tipos de patologias. Foi demonstrado que através de algoritmos de inteligência artificial (IA) é possível classificar fotografias de lesões com um nível de competência comparável ao de um médico perito.

Portanto, a utilização de aplicativos de visão artificial na coleta de informações sobre o estado do paciente apresenta um enorme avanço que não só traz confiabilidade ao processo de documentação, mas também permite maior precisão na mensuração de sinais visuais da patologia e, consequentemente, informa os critérios de encaminhamento ao especialista.

Consequentemente, este estudo visa validar clinicamente uma nova ferramenta de inteligência artificial para classificação de atividades em pacientes afetados.

Esta inovação tem potencial para facilitar a prática médica no diagnóstico do cancro da pele e melhorar a qualidade de vida dos pacientes afetados por esta patologia. Além disso, esta tecnologia fornece uma nova ferramenta de medição que abre as portas a um novo campo de investigação sobre a eficácia dos tratamentos ou a análise da própria patologia e dos seus subtipos.

A hipótese que norteia este estudo é que os algoritmos de inteligência artificial desenvolvidos pela AI LABS GROUP SL otimizam significativamente a adequação dos encaminhamentos dermatológicos.

O principal objetivo deste estudo é validar que os algoritmos de inteligência artificial desenvolvidos pela AI LABS GROUP SL otimizam a adequação dos encaminhamentos à dermatologia. Ou seja, reduzir o número de casos leves ou benignos que são encaminhados ao dermatologista, já que podem ser tratados desde a atenção primária.

Este é um estudo observacional prospectivo analítico de uma série de casos clínicos. É um estudo longitudinal.

Este estudo estima um período de recrutamento de 2 meses. Os médicos especialistas terão 1 mês para etiquetar as fotografias. Os investigadores terão 1 mês para fechar e editar o banco de dados, analisar os dados e preparar o relatório final do estudo.

A duração total do estudo é estimada em 4 meses.

Estudo piloto de "prova de conceito" em que o tamanho da amostra foi estimado com base no número de pacientes com diagnóstico de doenças de pele que podem ser atendidos em quatro serviços de atenção primária do Hospital Universitário de Cruces. Durante o período de recrutamento do estudo, serão incluídos todos os pacientes com diagnóstico de doenças de pele que atendam aos critérios de seleção. Serão analisados ​​os dados coletados desses pacientes durante o período do estudo e, dependendo dos resultados obtidos, será avaliado se é necessário ampliar o tamanho da amostra para incluir mais pacientes.

A variável principal visa determinar a eficiência do algoritmo em otimizar a adequação dos encaminhamentos dermatológicos.

Para tanto, identificaremos referências inadequadas. Definimos encaminhamento inapropriado como aquele que, a critério dos especialistas consultados no estudo, não necessita da atenção de um dermatologista para ser tratado, como pode ser o caso da ceratose seborreica. Para tanto, será tirada uma fotografia e registrados a data da visita do paciente à clínica e os critérios para passar para a próxima etapa do processo de atendimento. Ou seja: será registrada a data da consulta atendida pelo médico da atenção primária e se resultou ou não em encaminhamento para dermatologista, bem como o critério de encaminhamento utilizado. Além disso, nesta etapa será tirada uma fotografia da área afetada pela patologia. Posteriormente, os Investigadores Principais avaliarão as fotos e determinarão se o encaminhamento foi adequado ou não.