Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Kunstig intelligens-understøttet læsning versus standard dobbeltlæsning til fortolkning af magnetisk resonansbilleddannelse ved påvisning af lokalt tilbagefald for nasopharyngealt karcinom: en randomiseret kontrolleret multicenterundersøgelse

9. april 2024 opdateret af: Fang-Yun Xie, Sun Yat-sen University
Formålet med denne randomiserede kontrollerede undersøgelse er at undersøge, om den tidligere udviklede kunstige intelligens-model kan triage post-radioterapi magnetiske resonansbilleder af patienter med nasopharyngeal carcinom og assistere radiologer i deres fortolkning.

Studieoversigt

Status

Ikke rekrutterer endnu

Betingelser

Intervention / Behandling

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Anslået)

10400

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Undersøgelse Kontakt Backup

Studiesteder

  • Kina
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Kina, 510060
        • Sun Yat-sen University Cancer Center
        • Kontakt:
        • Kontakt:
        • Ledende efterforsker:
          • Fang-Yun Xie

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

  • Barn
  • Voksen
  • Ældre voksen

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Prøveudtagningsmetode

Sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

Denne undersøgelse inkluderede patienter med behandlingsnaiv nasopharyngeal carcinom, som har afsluttet strålebehandling i 6 måneder eller mere og ikke har nogen tumorrester i tidligere undersøgelser.

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Patienter med behandlingsnaivt nasofaryngealt karcinom, som havde afsluttet strålebehandling i 6 måneder eller mere
  • Den tidligere magnetiske resonansbilleddannelsesundersøgelse havde vist fuldstændig remission i det primære sted
  • Billeder er erhvervet ved hjælp af en 3T magnetisk resonansbilleddannelsesenhed, inklusive uforbedrede T1-vægtede og T2-vægtede sekvenser og kontrastforstærkede T1-vægtede sekvenser

Ekskluderingskriterier:

  • Patienter er inkluderet i denne undersøgelse til en specifik magnetisk resonansbilledscanning og ikke til efterfølgende opfølgende magnetisk resonansbilledscanning.

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

Kohorter og interventioner

Gruppe / kohorte
Intervention / Behandling
AI-understøttet læsning
AI-modellen forudsiger forekomsten af ​​lokalt tilbagefald. Hvis forekomsten er under 60 %, vil én radiolog fortolke MR-billederne. Hvis forekomsten er over 60 %, vil to radiologer tolke MR-billederne. Radiologerne vil blive forsynet med den prædiktive forekomst og konturer i deres fortolkning, hvis det ønskes. Hvis to radiologer giver modstridende fortolkninger, vil en tredje radiolog deltage i diskussionen for at nå til enighed.
Diagnostisk test: AI
En kunstig intelligens-model forudsiger risikoen og konturerne for lokalt tilbagefald for MR-billeder og triagerer dem, før radiologer fortolker dem.
Standard dobbeltlæsning
MR-billederne vil blive tolket af to radiologer, og i tilfælde af uenighed vil en tredje radiolog blive konsulteret for at nå til enighed.

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tidsramme
følsomhed
Tidsramme: gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tidsramme
specificitet
Tidsramme: gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
positiv prædiktiv værdi
Tidsramme: gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
negativ forudsigelsesværdi
Tidsramme: gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
samlet tid for tolkning for alle MR-billeder
Tidsramme: gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
hastigheden af ​​diskussion med en tredje radiolog
Tidsramme: gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
detektionsraten for lokalt tilbagefald i den AI-støttede læsegruppe
Tidsramme: gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
følsomheden i undergrupperne af forskellige rT-stadier
Tidsramme: gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
forekomsten af ​​tilfælde, hvis tilbagevendende risici og konturer ikke kan tilvejebringes af AI-modellen
Tidsramme: gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år
gennem studieafslutning, i gennemsnit 2 år

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Sun Yat-sen University

Efterforskere

  • Ledende efterforsker: Fang-Yun Xie, Sun Yat-sen University

Publikationer og nyttige links

Den person, der er ansvarlig for at indtaste oplysninger om undersøgelsen, leverer frivilligt disse publikationer. Disse kan handle om alt relateret til undersøgelsen.

Generelle publikationer

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Anslået)

1. april 2024

Primær færdiggørelse (Anslået)

1. april 2026

Studieafslutning (Anslået)

1. april 2026

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

4. april 2024

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

9. april 2024

Først opslået (Faktiske)

10. april 2024

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

10. april 2024

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

9. april 2024

Sidst verificeret

1. april 2024

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Nøgleord

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • B2024-039-01

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

INGEN

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Kliniske forsøg med AI

Søg i lignende forsøg

Sponsorer og samarbejdspartnere

Medicinske tilstande

Narkotikainterventioner

CROs by country

CROs in Albania

Betingelser

Sjældne sygdomme

Narkotikainterventioner

Kosttilskud

Sponsor / samarbejdspartnere

Placeringer

Abonner