Validation of a Deep Learning Tool for Opportunistic Osteoporosis Screening Using Routine Non-Contrast CT Scans
Prospective Clinical Validation Study of a Deep Learning Model for Opportunistic Osteoporosis Screening Based on Non-Contrast CT Scans
The goal of this clinical trial is to test if an artificial intelligence (AI) tool called DeepBMD can accurately identify people at high risk for osteoporosis using routine chest or abdomen CT scans. The main questions it aims to answer are:
- Can the DeepBMD tool correctly identify people who have osteoporosis compared to the standard bone density test, dual-energy X-ray absorptiometry (DXA)?
- Is it practical to use this AI tool in real-world hospital settings to find and contact high-risk patients? Researchers will use the DeepBMD tool to analyze existing CT scans. If the tool flags a patient as high risk, researchers will call them to invite them for a standard bone density test (DXA).
Participants will:
- Have their existing chest or abdomen CT scan analyzed by the DeepBMD AI tool;
- Receive a phone call from the research team if identified as high risk;
- Visit the clinic for a free standard bone density test (DXA) if they agree to participate.
Přehled studie
Postavení
Postavení
Podmínky
Podmínky
Intervence / Léčba
Intervence / Léčba
Typ studie
Typ studie
Zápis (Odhadovaný)
Zápis
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
Hubei
-
Wuhan, Hubei, Čína, 430022
- Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
Inclusion Criteria:
- Underwent non-contrast CT at our institution, with qualified image quality and no severe artifacts;
- Identified as high-risk for osteoporosis by the DeepBMD model;
- Had valid contact information available in the PACS, possessed normal cognitive and communication abilities, and was able to cooperate with telephone follow-ups and on-site examinations;
- Voluntarily participated in the study, was able to sign a written informed consent form on-site, and agreed to undergo DXA examination.
Exclusion Criteria:
- Severe spinal deformity, postoperative spinal internal fixation, malignant bone metastasis, or severe osteolytic lesions that may interfere with measurements;
- A confirmed diagnosis of osteoporosis with ongoing standardized treatment;
- Inability to be contacted, explicit refusal of follow-up, or inability to visit the hospital for informed consent signing and DXA examination.
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Počet skupin / kohort
Kohorty a intervence
Skupina / kohortaSkupina / kohorta |
Intervence / LéčbaIntervence / Léčba |
|---|---|
|
High-risk patients for osteoporosis identified by DeepBMD model
Patients who underwent routine chest or abdominal CT scans and were identified as high risk for osteoporosis by the DeepBMD AI model.
These participants will be contacted via telephone, invited to the clinic, and undergo a free DXA scan to verify bone mineral density.
|
The DeepBMD model is applied to routine chest or abdominal CT scans to identify patients at high risk for osteoporosis.
This is a non-invasive image analysis used solely for screening and recruitment purposes, not as a therapeutic intervention.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Diagnostic performance of DeepBMD model for osteoporosis screening
Časové okno: Concurrent with the DXA validation visit following the CT analysis (within 7 days).
|
The diagnostic performance of the DeepBMD model will be evaluated by comparing its predictions against the gold standard Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA).
Specifically, we will calculate the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and the Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) for identifying patients with osteoporosis.
|
Concurrent with the DXA validation visit following the CT analysis (within 7 days).
|
Sekundární výstupní opatření
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Feasibility of the DeepBMD screening and recall workflow
Časové okno: At the end of recruitment
|
It will be assessed by calculating the proportion of patients identified as high-risk by DeepBMD who successfully complete the telephone follow-up and undergo the confirmatory DXA scan within the scheduled timeframe.
We will also record the reasons for refusal or loss to follow-up to evaluate the acceptability of this AI-driven screening pathway.
|
At the end of recruitment
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Sponzor
Vyšetřovatelé
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Fan Yang, PhD, MD, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Jang S, Graffy PM, Ziemlewicz TJ, Lee SJ, Summers RM, Pickhardt PJ. Opportunistic Osteoporosis Screening at Routine Abdominal and Thoracic CT: Normative L1 Trabecular Attenuation Values in More than 20 000 Adults. Radiology. 2019 May;291(2):360-367. doi: 10.1148/radiol.2019181648. Epub 2019 Mar 26.
- Wang P, She W, Mao Z, Zhou X, Li Y, Niu J, Jiang M, Huang G. Use of routine computed tomography scans for detecting osteoporosis in thoracolumbar vertebral bodies. Skeletal Radiol. 2021 Feb;50(2):371-379. doi: 10.1007/s00256-020-03573-y. Epub 2020 Aug 7.
- Smith AD. Screening of Bone Density at CT: An Overlooked Opportunity. Radiology. 2019 May;291(2):368-369. doi: 10.1148/radiol.2019190434. Epub 2019 Mar 26. No abstract available.
- Zeng Q, Li N, Wang Q, Feng J, Sun D, Zhang Q, Huang J, Wen Q, Hu R, Wang L, Ma Y, Fu X, Dong S, Cheng X. The Prevalence of Osteoporosis in China, a Nationwide, Multicenter DXA Survey. J Bone Miner Res. 2019 Oct;34(10):1789-1797. doi: 10.1002/jbmr.3757. Epub 2019 Aug 29.
- Cheng X, Zhao K, Zha X, Du X, Li Y, Chen S, Wu Y, Li S, Lu Y, Zhang Y, Xiao X, Li Y, Ma X, Gong X, Chen W, Yang Y, Jiao J, Chen B, Lv Y, Gao J, Hong G, Pan Y, Yan Y, Qi H, Ran L, Zhai J, Wang L, Li K, Fu H, Wu J, Liu S, Blake GM, Pickhardt PJ, Ma Y, Fu X, Dong S, Zeng Q, Guo Z, Hind K, Engelke K, Tian W; China Health Big Data (China Biobank) project investigators. Opportunistic Screening Using Low-Dose CT and the Prevalence of Osteoporosis in China: A Nationwide, Multicenter Study. J Bone Miner Res. 2021 Mar;36(3):427-435. doi: 10.1002/jbmr.4187. Epub 2020 Nov 4.
- Lin X, Xiong D, Peng YQ, Sheng ZF, Wu XY, Wu XP, Wu F, Yuan LQ, Liao EY. Epidemiology and management of osteoporosis in the People's Republic of China: current perspectives. Clin Interv Aging. 2015 Jun 25;10:1017-33. doi: 10.2147/CIA.S54613. eCollection 2015.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Začátek studia
Primární dokončení (Aktuální)
Primární dokončení
Dokončení studie (Odhadovaný)
Dokončení studie
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
První zveřejněno
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Poslední zveřejněná aktualizace
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
Další identifikační čísla studie
- UHCT260668
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Popis plánu IPD
Časový rámec sdílení IPD
Kritéria přístupu pro sdílení IPD
Typ podpůrných informací pro sdílení IPD
- PROTOKOL STUDY
- MÍZA
- ANALYTIC_CODE
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .