Digital Guardian Angel Supported by an Artificial Intelligence System to Improve Quality of Life, Well-being, and Health Outcomes of Patients With Cancer (ONCORELIEF): Protocol for a Single Arm Prospective Multicenter Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to Europe's Beating Cancer Plan, the number of cancer survivors is growing every year and is now estimated at over 12 million in Europe. A main objective of the European Commission is to ensure that cancer survivors can enjoy a high quality of life, underlining the role of digital technology and eHealth apps and tools to achieve this. OBJECTIVE: The main objective of this study is the development of a user-centered artificial intelligence system to facilitate the input and integration of patient-related biopsychosocial data to improve posttreatment quality of life, well-being, and health outcomes and examine the feasibility of this digitally assisted workflow in a real-life setting in patients with colorectal cancer and acute myeloid leukemia. METHODS: A total of 60 patients with colorectal cancer and 30 patients with acute myeloid leukemia will be recruited from 2 clinical centers: Universitätsmedizin der Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Mainz, Germany) and IRCCS Istituto Romagnolo per lo Studio dei Tumori "Dino Amadori" (IRST, Italy). Psychosocial data (eg, emotional distress, fatigue, quality of life, subjective well-being, sleep problems, and appetite loss) will be collected by questionnaires via a smartphone app, and physiological data (eg, heart rate, skin temperature, and movement through step count) will be collected by a customizable smart wrist-worn sensor device. Each patient will be assessed every 2 weeks over their 3-month participation in the ONCORELIEF study. Inclusion criteria include patients with the diagnosis of acute myeloid leukemia or colorectal cancer, adult patients aged 18 years and older, life expectancy greater than 12 months, Eastern Cooperative Oncology Group performance status ≤2, and patients who have a smartphone and agree to use it for the purpose of the study. Exclusion criteria include patients with a reduced cognitive function (such as dementia) or technological illiteracy and other known active malignant neoplastic diseases (patients with a medical history of treated neoplastic disease are included). RESULTS: The pilot study started on September 1, 2022. As of January 2023, we enrolled 33 patients with colorectal cancer and 7 patients with acute myeloid leukemia. As of January 2023, we have not yet started the data analysis. We expect to get all data in June 2023 and expect the results to be published in the second semester of 2023. CONCLUSIONS: Web-based and mobile apps use methods from mathematical decision support and artificial intelligence through a closed-loop workflow that connects health professionals and patients. The ONCORELIEF system has the potential of continuously identifying, collecting, and processing data from diverse patient dimensions to offer health care recommendations, support patients with cancer to address their unmet needs, and optimize survivorship care. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register (DRKS) 00027808; https://drks.de/search/en/trial/DRKS00027808. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/45475.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».