Диагностическая помощь искусственного интеллекта (AID)

Gulliksen (2017) описывает цифровизацию как крупнейший процесс трансформации общества, в том числе в секторе здравоохранения. После проблем, связанных с пандемией, цифровизация особенно имела место во время изменений в том, как предоставляется здравоохранение. Текущая ситуация в мире здравоохранения требует гибких и инновационных шагов для практической адаптации методов работы в клинике для удовлетворения потребностей таких специальностей, как офтальмология, безопасным и эффективным способом. Заболевание желтого пятна вызывает разрушительную потерю зрения. Это наиболее распространенная причина предотвратимой потери зрения в Великобритании и развитых странах, приводящая к ненужной и изнурительной потере зрения и слепоте, если ее не контролировать и не лечить регулярно. В Великобритании 1,8 млн человек страдают хронической макулярной болезнью, из них около 300 000 проживают в Лондоне. Медицинские работники смежных профессий обучены делать инъекции, но в настоящее время нет официальной структуры для обучения AHP оценке данных пациентов (зрение и ОКТ-сканирование).

Поэтому мы считаем, что важной областью исследований является разработка вспомогательного средства управления, позволяющего стандартизировать уход и позволять видеть больше пациентов за счет увеличения клинического персонала. Это новое программное обеспечение ИИ позволяет мобилизовать более широкий немедицинский персонал, состоящий из более чем 14 000 оптометристов, а также медсестер, смежных медицинских работников и техников, которые могут повышать квалификацию с помощью инструментов и обучения ИИ и работать в условиях сообщества для расширения ресурсов, возможностей. и качество ухода. Хотя алгоритм не направлен на улучшение знаний о болезнях, конечный пользователь будет иметь элемент обучения правильному лечению. В настоящее время в литературе имеется множество примеров автоматизированного программного обеспечения, однако все они заканчиваются на этапе валидации. Все они касаются использования ИИ для диагностики состояний, но ни один из них не затрагивал вопрос реализации, как это подчеркивается во многих документах. Также отсутствуют следы, направленные на ведение этих пациентов после постановки диагноза.

В этом исследовании будет проведено сравнение золотого стандарта клинического ухода за пациентами, получающими лечение от трех основных заболеваний желтого пятна (решение о лечении принимает офтальмолог), с оценкой и рекомендациями по лечению, сделанными программным обеспечением MacuSense. Лечение пациентов всегда будет зависеть от решения офтальмологов, и результат исследования будет сравниваться с выводом MacuSense. Офтальмолог будет слеп к выводам MacuSense на протяжении всего исследования.

Участник исследования приедет на прием в клинику с измерением зрения и сканированием сетчатки (ОКТ) в обычном режиме. Офтальмолог осмотрит пациента и просканирует его, выбрав лечение и интервал наблюдения. Лечение будет назначено во время этого визита.

Собранные данные будут введены в программное обеспечение MacuSense главным исследователем (д-ром Закри). Выходные данные программного обеспечения дают интервал наблюдения. Результат интервала наблюдения, установленного клиницистом, и интервала наблюдения, указанного программным обеспечением Macusense, будут сравниваться для каждого пациента. Офтальмолог не будет иметь доступа к программному обеспечению Macusense или выходным данным программного обеспечения, так что это не повлияет на его решение о лечении. Выходные данные программного обеспечения Macusense не будут использоваться для изменения клинического решения.

Таким образом, результатом исследования является сравнение клинического лечения и последующего решения с результатом Macusense только для исследовательских целей. Цель состоит в том, чтобы проверить точность алгоритма Macusense по сравнению с золотым стандартом лечения. Нулевая гипотеза утверждает, что нет никакой разницы между результатами стандартной клинической помощи и программным обеспечением Macusoft.

Исходя из предыдущей работы, мы ожидаем, что в ряде случаев имело место отклонение от рекомендаций NICE. Поэтому мы предлагаем альтернативную гипотезу, которая утверждает, что результаты будут показывать разницу между стандартным лечением и результатами, представленными с помощью программного обеспечения алгоритма Macusoft.

Расписание занятий

Исследование рассчитано на 9 месяцев, в целом, следующим образом:

• Месяцы 1-6: организация исследования, набор пациентов, подготовка данных. Собирать данные о решениях, принятых с MacuSense и без него (алгоритм не будет изменен во время исследования)
• Месяцы 7-9: Статистический анализ и проверка данных наблюдений

Детали исследования:

Как будет проходить исследование

Исследование будет работать следующим образом:

1. Пациент набран и дал согласие при посещении клиники для регулярного последующего посещения.
2. Консультант-офтальмолог принимает решение об интервале интравитреального лечения в соответствии с существующей практикой.
3. Исторические диагностические данные пациента будут проанализированы с помощью компьютерной программы MacuSense. Эти псевдонимизированные данные смогут просматривать доктор Закри и команда разработчиков Macusoft.
4. Первоначальное решение офтальмологов-консультантов будет сравниваться с анализом, сделанным с помощью MacuSense. Это не повлияет на оказываемую клиническую помощь.