- ICH GCP
- Registr klinických studií v USA
- Klinická studie NCT07232043
AKTIVUJTE: Nástroj pro hodnocení informací o klinických studiích a životaschopnosti založený na umělé inteligenci pro elektronické zdravotní záznamy (EHR) (ACTIVATE)
Nástroj pro hodnocení klinických studií a životaschopnosti založený na umělé inteligenci pro elektronické zdravotní záznamy (ACTIVATE)
Přehled studie
Postavení
Podmínky
Intervence / Léčba
Detailní popis
ACTIVATE je pragmatický systémový zásah do zdravotnictví navržený ke zlepšení přiřazování klinických studií a zápisu pacientů pomocí nástrojů řízených umělou inteligencí integrovaných s daty z elektronické zdravotnické dokumentace. Studie nejprve retrospektivně analyzuje data přibližně 70 000 účastníků, kteří zahájili novou systémovou terapii v Dana-Farber Cancer Institute od roku 2016, aby vyvinula a ověřila pipeline MatchMiner-AI.
Pro prospektivní vyhodnocení budou všechna lékařská čísla záznamů (MRN) pacientů DFCI randomizována do kontrolní a intervenční skupiny. Intervenční skupina bude dostávat proaktivní upozornění ošetřujícím onkologům, když modely AI detekují progresi onemocnění a vysokou pravděpodobnost zahájení nové léčby, včetně seřazeného seznamu potenciálních možností klinických studií. Kontrolní skupina bude pokračovat se standardními pracovními postupy MatchMiner-AI.
Typ studie
Zápis (Odhadovaný)
Fáze
- Nelze použít
Kontakty a umístění
Studijní kontakt
- Jméno: Kenneth L Kehl, MD
- Telefonní číslo: 617-632-4550
- E-mail: kenneth_kehl@dfci.harvard.edu
Studijní místa
-
-
Massachusetts
-
Boston, Massachusetts, Spojené státy, 02215
- Dana-Farber Cancer Institute
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Popis
Kriteria zařazení:
- 3.1 Potenciálně způsobilá populace pacientů zahrnuje jakéhokoli dospělého (≥18 let) s diagnózou rakoviny léčeného v DFCI. K přímé rekrutaci pacientů nedojde v rámci tohoto protokolu; všechna data budou získána retrospektivně nebo prospektivně z rutinní klinické dokumentace a elektronických zdravotních záznamů. TrialForecast bude zahrnovat agregované dotazy na tento datový soubor pro odhad velikosti kohorty. Randomizovaná intervenční složka (TrialMatch) je e-mailový "popostrčení" na úrovni zdravotního systému pro ošetřující onkology poskytující seznam možností klinických studií pro pacienty s progresivním onemocněním na základě jejich zobrazovacích zpráv, které jsou detekovány pomocí našeho dříve vyvinutého, ověřeného a nasazeného AI modelu pro tento účel. 23-25 Sekundární výsledky v naší studii budou zahrnovat spokojenost onkologů s informacemi dodávanými prostřednictvím těchto kanálů. Všichni onkologové DFCI na jakémkoli místě ve vlastnictví/správě DFCI (Longwood, Chestnut Hill a regionální kampusy) budou mít nárok používat náš kanál a mohou dostávat oznámení o možnostech klinických studií pro své pacienty. V roce 2024 bylo přibližně 593 takových onkologů, kteří měli ambulantní schůzky s alespoň jedním pacientem. Klinici budou rovněž tvořit účastníky studie, protože budou mít příležitost poskytnout zpětnou vazbu na náš kanál, která bude analyzována studijním týmem.
- 3.2 Náš projekt se bude zaměřovat na dospělé s rakovinou léčené v DFCI, jak je uvedeno výše. Nebudeme mít žádný mechanismus pro identifikaci, cílení nebo vyloučení těhotných žen nebo vězňů.
Kriteria vyloučení:
- 3.2 Náš projekt se bude zaměřovat na dospělé s rakovinou léčené v DFCI, jak je uvedeno výše. Nebudeme mít žádný mechanismus pro identifikaci, cílení nebo vyloučení těhotných žen nebo vězňů.
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Primární účel: Jiný
- Přidělení: Randomizované
- Intervenční model: Paralelní přiřazení
- Maskování: Žádné (otevřený štítek)
Zbraně a zásahy
Skupina účastníků / Arm |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Žádný zásah: Standardní pracovní postup MatchMiner-AI
Onkologové mohou přistupovat na webové rozhraní MatchMiner-AI, aby získali seznam možností klinických studií pro všechny účastníky.
|
|
|
Experimentální: Proaktivní upozornění spouštěná umělou inteligencí
Onkologové dostávají e-mailová oznámení obsahující seřazený seznam potenciálních možností klinických studií, když modely umělé inteligence detekují progresi onemocnění, kromě standardního přístupu k MatchMiner-AI.
|
Onkologové dostávají e-mailová oznámení obsahující seřazený seznam potenciálních možností klinických studií, když modely umělé inteligence detekují progresi onemocnění, kromě standardního přístupu k MatchMiner-AI.
Ostatní jména:
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Podíl klinických studií
Časové okno: Hodnocení proběhne na konci 1,5letého trvání intervence.
|
Účinek oznámení TrialMatch je definován jako podíl nových zahájených systémových terapií, které jsou klinickými studiemi.
|
Hodnocení proběhne na konci 1,5letého trvání intervence.
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Podíl klinických studií podle rasy
Časové okno: Hodnocení proběhne na konci 1,5letého trvání intervence.
|
Účinek oznámení TrialMatch je definován jako podíl nově zahájených systémových terapií, které jsou klinickými studiemi.
Výsledek bude rozčleněn podle rasových kategorií: Američtí indiáni/Aljašští domorodci, Asiaté, Domorodí Havajci nebo ostatní obyvatelé Tichomoří, Černoši nebo Afroameričané, Běloši a Více než jedna rasa.
|
Hodnocení proběhne na konci 1,5letého trvání intervence.
|
|
Podíl klinických studií podle etnika
Časové okno: Hodnocení proběhne na konci 1,5letého trvání intervence.
|
Účinek oznámení TrialMatch je definován jako podíl nově zahájených systémových terapií, které jsou klinickými studiemi.
Výsledek bude stratifikován podle etnicity (hispánský nebo nehispánský)
|
Hodnocení proběhne na konci 1,5letého trvání intervence.
|
|
Podíl klinických studií podle věku
Časové okno: Hodnocení proběhne na konci 1,5letého trvání intervence.
|
Efekt notifikací TrialMatch je definován jako podíl nových zahájení systémové terapie, které představují klinické studie.
Výsledek bude rozčleněn podle věkových kategorií: 18-29 let, 30-39 let, 40-49 let, 50-59 let, 60-69 let, 70-79 let, 80-89 let a 90 a více let.
|
Hodnocení proběhne na konci 1,5letého trvání intervence.
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Spolupracovníci
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: Kenneth L Kehl, MD, Dana-Farber Cancer Institute
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Odhadovaný)
Primární dokončení (Odhadovaný)
Dokončení studie (Odhadovaný)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- 25-413
- 1R37CA295653-01A1 (Grant/smlouva NIH USA)
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
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 .
Klinické studie na MatchMiner-AI Nástroj umělé inteligence
-
University of California, Los AngelesDokončenoPracovní postup lékaře | Umělá inteligence (AI)Spojené státy
-
Haseki Training and Research HospitalDokončenoSystémy podpory rozhodování, klinické | Pediatrie | Klinické rozhodování | Umělá inteligence (AI) v diagnosticeTurecko (Türkiye)
-
University of Illinois at ChicagoNáborScreening rakoviny plicSpojené státy