Promotors:
Lieve Brochez (Ugent)
Project Partners:
Ugent
Budget uitgereikt door Kom op tegen Kanker:
€60.400
Samenvatting
De incidentie van huidkanker in Europa neemt toe en zal naar verwachting de komende jaren blijven stijgen. De Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) erkent het belang van vroege detectie. Hiervoor is een toegankelijke gezondheidszorg nodig, met zorgprofessionals die beschikken over voldoende expertise.
Op kunstmatige intelligentie (AI)-gebaseerde systemen kunnen op verschillende manieren bijdragen aan vroege huidkankerdiagnose:
• door de algemene bevolking te helpen bij het identificeren van huidlaesies die dringende medische evaluatie vereisen,
• door artsen te ondersteunen bij risicobeoordeling en diagnose.
Er is behoefte aan studies die de nauwkeurigheid en veiligheid van deze tools in de praktijk evalueren, en die onderzoeken op welke punten in het diagnostische proces ze een bijdrage kunnen leveren aan de volksgezondheid.
Dit doctoraat richt zich op twee niveaus:
• Consumentenniveau: Er zijn veel apps beschikbaar, maar er blijven zorgen over hun nauwkeurigheid in realistische omstandigheden. De eerste studie evalueert de diagnostische nauwkeurigheid, beïnvloedende factoren en gebruikersacceptatie van een veelgebruikte smartphone-app, geëvalueerd in een prospectief onderzoek met daadwerkelijke eindgebruikers.
• Zorgprofessionals: In experimentele settings werd aangetoond dat neurale netwerken expert-niveau bereiken in diagnostische nauwkeurigheid voor diagnose van huidkanker op dermatoscopische beelden. Er werd aangetoond dat het combineren van AI-ondersteuning met de input van artsen betere resultaten oplevert dan beide afzonderlijk, en dat minder ervaren clinici het meeste baat hebben bij AI-ondersteuning. Deze tweede studie onderzoekt de impact van AI-gebaseerde besluitvormingsondersteuning op de klinische besluitvorming van huisartsen en dermatologen (onderzoek lopend).
Primaire doelstellingen:
1. Het evalueren van de diagnostische nauwkeurigheid, reproduceerbaarheid en gebruikersacceptatie van een veelgebruikte smartphone-app door middel van een grootschalige klinische studie in een cohort dat representatief is voor eindgebruikers.
2. Het beoordelen van de impact van AI-besluitvormingsondersteuning op diagnostische en beleidsbeslissingen en het vertrouwen van huisartsen en dermatologen met verschillende ervaringsniveaus, in een online reader studie. Daarnaast wordt het perspectief van artsen op AI-besluitvormingsondersteuning verkend.
Deze studies kunnen inzichten opleveren voor de verantwoorde integratie van AI voor vroege huidkankerdetectie binnen het huidige regelgevingskader.
Op kunstmatige intelligentie (AI)-gebaseerde systemen kunnen op verschillende manieren bijdragen aan vroege huidkankerdiagnose:
• door de algemene bevolking te helpen bij het identificeren van huidlaesies die dringende medische evaluatie vereisen,
• door artsen te ondersteunen bij risicobeoordeling en diagnose.
Er is behoefte aan studies die de nauwkeurigheid en veiligheid van deze tools in de praktijk evalueren, en die onderzoeken op welke punten in het diagnostische proces ze een bijdrage kunnen leveren aan de volksgezondheid.
Dit doctoraat richt zich op twee niveaus:
• Consumentenniveau: Er zijn veel apps beschikbaar, maar er blijven zorgen over hun nauwkeurigheid in realistische omstandigheden. De eerste studie evalueert de diagnostische nauwkeurigheid, beïnvloedende factoren en gebruikersacceptatie van een veelgebruikte smartphone-app, geëvalueerd in een prospectief onderzoek met daadwerkelijke eindgebruikers.
• Zorgprofessionals: In experimentele settings werd aangetoond dat neurale netwerken expert-niveau bereiken in diagnostische nauwkeurigheid voor diagnose van huidkanker op dermatoscopische beelden. Er werd aangetoond dat het combineren van AI-ondersteuning met de input van artsen betere resultaten oplevert dan beide afzonderlijk, en dat minder ervaren clinici het meeste baat hebben bij AI-ondersteuning. Deze tweede studie onderzoekt de impact van AI-gebaseerde besluitvormingsondersteuning op de klinische besluitvorming van huisartsen en dermatologen (onderzoek lopend).
Primaire doelstellingen:
1. Het evalueren van de diagnostische nauwkeurigheid, reproduceerbaarheid en gebruikersacceptatie van een veelgebruikte smartphone-app door middel van een grootschalige klinische studie in een cohort dat representatief is voor eindgebruikers.
2. Het beoordelen van de impact van AI-besluitvormingsondersteuning op diagnostische en beleidsbeslissingen en het vertrouwen van huisartsen en dermatologen met verschillende ervaringsniveaus, in een online reader studie. Daarnaast wordt het perspectief van artsen op AI-besluitvormingsondersteuning verkend.
Deze studies kunnen inzichten opleveren voor de verantwoorde integratie van AI voor vroege huidkankerdetectie binnen het huidige regelgevingskader.
