Пилотное исследование: алгоритм искусственного интеллекта для оптимизации направлений к дерматологам (DAO_DERIVATION)

Кожные заболевания являются частой причиной обращения в службы первичной медико-санитарной помощи; согласно некоторым исследованиям, он составляет примерно 5% всех консультаций, в основном со стороны работающего населения. Это представляет собой значительное потребление ресурсов и делает эффективный подход к этим состояниям ключевым шагом в оптимизации эффективности первичной медико-санитарной помощи.

Многие исследования показывают расхождения во мнениях между врачами первичной медико-санитарной помощи и дерматологами, при этом процент согласия в их диагнозах варьируется от 57% до 65,52% в зависимости от исследования. В целом врачи первичного звена не демонстрируют достаточных знаний о кожных заболеваниях, их диагностике и лечении.

Это ограничение человека при оценке кожных заболеваний также отражается на усилиях и времени, необходимых для оценки степени поражения пациента или стадии патологии. Настолько, что это оказывается очень неблагодарной задачей и может привести к плохому соблюдению протокола и неадекватным направлениям.

Затраты времени вызывают особую озабоченность, поскольку количество медицинских специалистов, особенно в дерматологии, недостаточно для удовлетворения существующего спроса. Доступ населения в целом к ​​специалистам-дерматологам затруднен из-за их небольшого количества (3 дерматолога на 100 000 жителей), что еще более затрудняет его в небольших населенных пунктах. По этой причине скрининг дерматологических поражений должен проводиться врачом первичной медико-санитарной помощи, чьи диагностические возможности еще ниже и могут увеличить риск ошибочного диагноза.

В этом отношении в литературе показано расхождение от 55% до 65% между врачом первичной медико-санитарной помощи и специалистом6, а исследования подтверждают ряд ожидаемых особенностей: распространенные дерматологические заболевания часто не распознаются или неправильно диагностируются недерматологами из-за особых профилей. распространенных диагнозов в этой деятельности (лекарственная сыпь, грибковые инфекции).

И помимо этих присущих ограничений, в случаях, когда предварительное обследование проводится пациентом, добавляется возможность систематической ошибки. Это особенно верно в тех случаях, когда пациент знает, что лечение, которое он получит, будет зависеть от предоставленной им информации. Кроме того, у медицинской бригады нет средств для обеспечения достоверности значений, сообщаемых пациентом, что исключает возможность внешней проверки.

К счастью, в последние годы растет спрос на разработку систем компьютерной диагностики (САПР) и других систем, которые облегчают обнаружение различных патологий с помощью алгоритмов. CAD-системы — это междисциплинарная технология, сочетающая в себе искусственный интеллект и цифровую обработку изображений. Обработка изображений на основе сложных систем распознавания образов позволяет врачу с гораздо меньшими трудностями интерпретировать информацию, содержащуюся в медицинском изображении. Достижения в области распознавания изображений и искусственного интеллекта привели к инновациям в диагностике всех видов патологий. Было продемонстрировано, что с помощью алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) можно классифицировать фотографии поражений с уровнем компетентности, сравнимым с уровнем компетентности медицинского эксперта.

Таким образом, использование приложений искусственного зрения при сборе информации о состоянии пациента представляет собой огромный шаг вперед, который не только повышает надежность процесса документирования, но и позволяет повысить точность измерения визуальных признаков патологии и, следовательно, определяет критерии направления. специалисту.

Следовательно, это исследование направлено на клиническую проверку нового инструмента искусственного интеллекта для оценки активности больных пациентов.

Это нововведение потенциально может облегчить медицинскую практику в диагностике рака кожи и улучшить качество жизни пациентов, страдающих этой патологией. Кроме того, эта технология предоставляет новый инструмент измерения, который открывает двери в новую область исследований эффективности лечения или анализа самой патологии и ее подтипов.

Гипотеза, лежащая в основе этого исследования, заключается в том, что алгоритмы искусственного интеллекта, разработанные AI LABS GROUP SL, значительно оптимизируют целесообразность направлений к дерматологам.

Основная цель этого исследования — подтвердить, что алгоритмы искусственного интеллекта, разработанные AI LABS GROUP SL, оптимизируют целесообразность направлений к дерматологам. То есть уменьшить количество легких или доброкачественных случаев, направляемых к дерматологу, поскольку их можно лечить в первичной медико-санитарной помощи.

Это аналитическое проспективное обсервационное исследование серии клинических случаев. Это продольное исследование.

В этом исследовании период набора персонала оценивается в 2 месяца. У врачей-специалистов будет 1 месяц на то, чтобы маркировать фотографии. У исследователей будет 1 месяц, чтобы закрыть и отредактировать базу данных, проанализировать данные и подготовить окончательный отчет исследования.

Общая продолжительность исследования оценивается в 4 месяца.

Пилотное исследование «проверка концепции», в котором размер выборки оценивался на основе количества пациентов с диагнозом кожных заболеваний, которые можно наблюдать в четырех службах первичной медико-санитарной помощи Университетской больницы Крусес. В период набора в исследование будут включены все пациенты с диагнозом кожных заболеваний, соответствующие критериям отбора. Данные, собранные у этих пациентов в течение периода исследования, будут проанализированы, и в зависимости от полученных результатов будет оценена необходимость расширения размера выборки для включения большего количества пациентов.

Основная переменная призвана определить эффективность алгоритма при оптимизации целесообразности направлений к дерматологам.

С этой целью мы будем выявлять ненадлежащие направления. Мы определяем ненадлежащее направление как направление, которое, согласно критериям специалистов, с которыми консультировались в исследовании, не требует внимания дерматолога для лечения, как это может быть в случае себорейного кератоза. Для этого будет сделана фотография и зафиксирована дата обращения пациента в клинику и критерии перехода на следующий этап процесса лечения. То есть: будет записана дата визита к врачу первичной медико-санитарной помощи и то, привело ли оно к направлению к дерматологу, а также использованный критерий направления. Кроме того, на этом этапе будет сделана фотография участка, пораженного патологией. Позже главные следователи оценят фотографии и определят, было ли обращение уместным или нет.