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Integration künstlicher Intelligenz in die Lungenkrebsvorsorge. (DACAPO)

28. September 2026 aktualisiert von: Centre Hospitalier Universitaire de Nice

Eine randomisierte kontrollierte Studie zur Einbeziehung einer Deep-Learning-basierten Analyse der Thorax-Computertomographie als Entscheidungshilfe bei multidisziplinären Teambesprechungen für das Lungenkrebs-Screening bei geeigneten Patienten

Lung cancer (LC) screening using low-dose chest CT (LDCT) has already proven its efficacy.

The mortality reduction associated with LC screening is around 20%, much higher than the reduction in mortality associated with screening for breast, colon or prostate cancers.

Implementing lung cancer screening on a large scale faces two main obstacles:

  1. The lack of thoracic radiologists and LDCT necessary for the eligible population (between 1.6 and 2.2 million people in France);
  2. The high frequency of false positive screenings: in the NLST trial, more than 20% of the subjects screened were found to have at least one nodule of an indeterminate lung nodule (ILN) whereas less than 3% of ILNs are actually LC.

The gold standard for determining on the benign or malignant nature of a nodule is definitive histology. Otherwise, the evolution of the nodule on serial thoracic imaging is a good alternative. The period of indeterminacy of a nodule can be as long as 24 months in many cases, which can be a source of prolonged and sometimes unjustified anxiety for screening candidates.

The purpose of this randomized controlled study that focuses on LC screening in patients aged 50 to 80 years, who smoked more than 20 packs/ year or stopped smoking less than 15 years ago. Its objective is to determine whether assisting multidisciplinary team (MDT) meetings with an AI-based analysis of screening LDCT accelerates the definitive classification of nodules into malignant or benign.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

2722

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

Studienorte

  • Frankreich
    • Alpes-maritimes
      • Nice, Alpes-maritimes, Frankreich, 06001
        • Rekrutierung
        • CHU de Nice - Hôpital de Pasteur
        • Kontakt:
        • Kontakt:
        • Hauptermittler:
          • Marquette Charles-Hugo, PhD

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre bis 80 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Age between 50 and 80 years old
  • active smoker or ex-smoker who quit smoking less than 15 years ago
  • smoking history of at least 20 pack-years
  • signature of the informed consent
  • affiliation to French social security

Exclusion Criteria:

  • clinical signs suggestive of cancer
  • recent chest scan (<1 year) for another cause
  • radiological abnormality requiring follow-up or additional investigations
  • health problem significantly limiting life expectancy from the clinician's point of view
  • health problem limiting ability or willingness to undergo lung surgery
  • Patients with active neoplasia, except basal cell carcinoma of the skin.
  • vulnerable people: adults under guardianship, adults under curatorship medical and/or psychiatric problems of sufficient severity to limit full adherence to the study or expose patients to excessive risk

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: IA Group

Patients with at least one nodule (> 6mm) for whom the multidisciplinary team meeting discussion is informed of the AI-based analysis of their chest computed tomography
Sonstiges: IA

The multidisciplinary team meeting discussion is informed of the AI-based analysis of their chest computed tomography
Sonstiges: Group not IA analysis

Patients with at least one nodule (> 6mm) for whom the multidisciplinary team meeting discussion is not informed of the AI-based analysis of their chest computed tomography
Sonstiges: Not IA

The multidisciplinary team meeting discussion is not informed of the AI-based analysis of their chest computed tomography

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnosis of lung disease
Zeitfenster: At 3 years

Elapsed time between lung nodule discovery and MDT decision making.
At 3 years

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Betriebsmerkmale einer KI-basierten Strategie
Zeitfenster: Mit 3 Jahren
Mit 3 Jahren

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Centre Hospitalier Universitaire de Nice

Ermittler

  • Hauptermittler: Marquette Charles-Hugo, CHU de Nice, Service de Pneumologie

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

8. April 2024

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. März 2029

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Oktober 2030

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

19. Januar 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

27. Januar 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

30. Januar 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

1. Oktober 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

28. September 2026

Zuletzt verifiziert

1. September 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 22-PP-12

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Data are available upon reasonable request

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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