Studie av validering av radiologi manipulator arbetar av radiologen (Cimer)

Under de senaste åren har avbildning blivit väsentlig vid utvärderingen av behandlingseffektiviteten inom medicinsk onkologi. Som ett resultat har andelen kliniska prövningar som involverar avbildning ökat kraftigt, och radiologiska avdelningar står inför problemet med överbelastning av arbetet inför komplexa specifika tolkningsmetoder som har utvecklats vidare med immunoterapier (Irecist 2017, IMRECIST 2018).

RECIST 1.1 -metoden är referensmetoden för utvärdering av behandlingar av fasta cancer eftersom den möjliggör standardisering, reproducerbarhet och ett gemensamt språk mellan alla intressenter.

Tolkning är baserad på: en förbehandlingsundersökning som kallas baslinjen, som definierar de skador som ska övervakas och utvärderingsundersökningar (vanligtvis var sjätte vecka) för att jämföra mätningar och definiera total tumörutveckling (fullständigt svar, partiell respons, stabil sjukdom, progressiv sjukdom).

Det är svårt att koncentrera det ökande antalet protokollundersökningar på ett litet antal radiologer. Som ett resultat multiplicerar antalet radiologer som är involverade i dessa bedömningar svårigheterna och riskerna för fel. Under de senaste två åren har Institut Paoli Calmettes testat kooperativa protokollavläsningar mellan radiologer och medicinska elektroradiologiska manipulatorer (MEMS). Första intryck är uppmuntrande och visar att både radiologer och utredare är nöjda, med en priori en ökning av kvaliteten på radiologiska rapporter och en besparing i tolkningstid som vi hoppas kunna objektivera. Denna typ av organisation har redan delvis studerats i andra cancercentra, såsom Center Antoine Lacassagne i Nice och Center Henri Becquerel i Rouen, vilket visar effektiviteten hos manipulatorer för att mäta målskador.

Artificial Intelligence Solutions utvecklas för närvarande inom alla områden med avbildning, vilket öppnar upp möjligheten att ansökningar om att återställa bedömningar). Medan dessa lösningar verkar vara av intresse för omprövningen av tidigare identifierade lesioner, för närvarande är deras begränsningar relaterade till differentieringen mellan maligna lesioner och godartad vävnad. Syftet med att lägga till AI till mänskliga analyser skulle vara att ytterligare förbättra mätningens prestanda och hastighet för bedömning, utan att ersätta men implementera det bidrag som specialiserade manipulatorer redan kunde göra till radiologiska tolkningar. Under en svår period för Radiology Manipulator -yrket kan dessa föreslagna nya färdigheter också ge ett nytt intresse för yrket genom att integrera i en avancerad praxisväg för vilken radiologer förblir ansvariga för. Syftet med denna studie är att utvärdera bidraget i samarbete med en manipulator som är specialiserad på terapeutiska studier för radiologen som ansvarar för tolkningen.

Det syftar till att omdefiniera delningen av aktiviteter mellan delegatorer (främst läkare) och andra sjukvårdspersonal (mottagande av delegation, eller delegater), genom att anförtro det senare med vissa aktiviteter utanför deras vanliga uppdrag, för att frigöra medicinsk tid samtidigt som man gör karriärerna för dessa sjukvårdspersonal mer attraktiva.

Den innovativa karaktären av detta samarbete skulle lyfta fram värdet av radiolog/EMM -samarbete inom intellektuella handlingar.

Det är inte möjligt att jämföra två kohorter av patienter för att objektivisera manipulatorernas bidrag till patientvård, eftersom svårigheten och tiden som krävs för att tolka RECIST 1.1 varierar mycket från en patient till en annan och beror främst på typen av sjukdom och dess omfattning av skannern.

Således kan två grupper av patienter som är jämförbara i termer av svårigheter och tolkningstid inte komponeras. Av denna anledning är studien baserad på radiologens bedömning av den stöd som tillhandahålls av MEM.