Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

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:

  1. Can the DeepBMD tool correctly identify people who have osteoporosis compared to the standard bone density test, dual-energy X-ray absorptiometry (DXA)?
  2. 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:

  1. Have their existing chest or abdomen CT scan analyzed by the DeepBMD AI tool;
  2. Receive a phone call from the research team if identified as high risk;
  3. Visit the clinic for a free standard bone density test (DXA) if they agree to participate.

Přehled studie

Postavení

Aktivní, ne nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

100

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní místa

    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, Čína, 430022
        • Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Patients who underwent non-contrast CT at our hospital (Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology) and were identified as high-risk for osteoporosis by the DeepBMD model.

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

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / 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

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

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

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: Fan Yang, PhD, MD, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

Publikace a užitečné odkazy

Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.

Obecné publikace

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

28. července 2026

Primární dokončení (Aktuální)

28. srpna 2026

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. září 2026

Termíny zápisu do studia

První předloženo

22. července 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

27. července 2026

První zveřejněno (Aktuální)

31. července 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

3. září 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

1. září 2026

Naposledy ověřeno

1. září 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • UHCT260668

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

ANO

Popis plánu IPD

De-identified individual participant data (IPD) will be made available to researchers who provide a methodologically sound proposal. The shared data will include the demographic information, DeepBMD screening results, and confirmatory DXA T-scores used in the study analyses. Requests should be directed to the corresponding author via email. Data will be available for non-commercial academic research purposes only. Applicants must sign a data access agreement prior to receiving the data.

Časový rámec sdílení IPD

Data will be available beginning 3 months following article publication and ending 36 months following article publication.

Kritéria přístupu pro sdílení IPD

Researchers who provide a methodologically sound proposal for specific research questions related to osteoporosis screening or AI diagnostics will be granted access. Approved researchers will have access to the de-identified dataset containing patient demographics, imaging analysis results, and clinical outcomes. Access will be granted via secure email transfer after signing a data use agreement.

Typ podpůrných informací pro sdílení IPD

  • PROTOKOL STUDY
  • MÍZA
  • ANALYTIC_CODE

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

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 .