面向皮肤专家的 AI 增强培训 (AISC-SS)
针对皮肤癌专家的皮肤癌诊断人工智能增强培训
背景：
世界范围内皮肤癌的发病率已经上升了 50 年，特别是恶性黑色素瘤的发病率增加了约 50 年。 每年 2-7%，是 15-34 岁丹麦人中最常见的癌症。 目前存在大量皮肤癌和葡萄胎癌的误诊，大多数切除的皮肤病变是良性的。
之前的研究表明，在临床工作的前 6 年里，医生的诊断准确率并没有显着提高。
如果可以降低良恶性比率，则可以更好地利用花费在健康人身上的资源。 这可以通过在日常临床实践中更好地教育医生来实现。
目的：
本研究的目的是调查 AI 增强训练和临床反馈对皮肤癌诊断准确性和专业皮肤癌中心医生临床决策的剂量/反应效应。
研究问题：在诊断准确性和临床决策发生变化之前，专科医生需要接受多少培训？
研究概览
详细说明
设计：
本研究是一项优效性试验，设计为针对诊断和/或治疗皮肤癌和痣癌的高度专业化中心的医生进行的国际多中心随机对照试验。
随机化符合条件的参与者将被随机分配到干预组或对照组，比例为 1:1。
干涉：
A 组的参与者可以访问研究组开发的数字教育在线系统，要求他们使用同样由研究组开发的注册应用程序（临床和皮肤镜照片和临床数据）注册所有看到的皮肤损伤，以及将针对每个已登记的皮肤损伤提供临床反馈。
B 组的参与者也被要求从第一天开始登记所有皮肤损伤，并将像 A 组的参与者一样收到关于这些的反馈，但他们被禁止访问数字教育在线系统 2 个月。
病理学家直接提供对切除/活检皮肤病变的反馈，病理学家又可以轻松访问患者和相关皮肤病变的照片和临床数据。
统计数据：
使用广义估计方程 (GEE) 计算参与医生群体诊断准确性的平均提高，这是由于使用数字教育在线系统花费的时间的影响。
由于良性病变可以因怀疑恶性肿瘤以外的其他原因被切除/治疗，我们将分别分析因不同原因（美容或功能性投诉等）而治疗的正确诊断的良性病变。
我们预计大多数登记的病变是良性的，尽管大多数患者在转诊前已经接受过 GP 的诊治。
伦理考虑：
由于皮肤镜评估是皮肤病变临床检查的一部分，因此患者参与不会给患者带来直接的压力或不适，并且不会改变当前的临床实践。 捕获的图像安全且匿名地存储，对患者没有风险。
由于目前年轻医生的诊断准确性较低，干预的教育性质证明了这项研究是为了所有未来不太可能被误诊的皮肤病变患者。
对医生的教育干预不需要丹麦国家卫生研究伦理委员会的批准。 然而，已经进行了伦理方面的考虑，并且该项目符合赫尔辛基宣言 II。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
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Copenhagen、丹麦、2730
- Herlev Hospital
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Copenhagen、丹麦、2900
- Gentofte Hospital
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
描述
纳入标准：
- 医生必须在专门的皮肤科（皮肤科或整形外科等）工作。
- 医生必须是注册授权卫生人员
排除标准：
- 以前接受过 DermLoop Learn 教育干预的医生
- 与当前就业部门的关系还剩不到 2 个月的医生
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：诊断
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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其他：A组
该群体将获得 AI 增强数字在线教育系统及其两个模块（培训模块和临床反馈模块）的访问权。
他们将收到有关其注册病变的持续临床反馈。
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DermLoop Learn 是我们的 AI 增强型数字在线教育系统，具有 10,000 多个良性和恶性皮肤病变库的案例培训以及最常见皮肤病变诊断的书面学习模块。
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无干预：B组
该群体被禁止访问 AI 增强型数字在线教育系统 2 个月。 延迟 2 个月后，该组中的受试者获得与 A 组参与者相同的访问权限。 |
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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剂量/反应
大体时间：2年
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在教育系统上花费的时间与参与医生的诊断准确性变化之间的剂量/反应
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2年
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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基础代谢率
大体时间：2年
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疑似皮肤癌的已治疗/转诊/送回家病灶的良恶性比 (BMR) 差异。
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2年
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多项选择问卷诊断准确性的可预测性
大体时间：2个月
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在基线以及 0 个月和 2 个月时诊断准确性与 MCQ 测量分数之间的相关性。
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2个月
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转介
大体时间：2年
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干预前后皮肤科对照组和干预组向整形外科转诊量的变化。
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2年
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Gustav G Nervil, MD、Herlev Hospital
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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