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Auf künstlicher Intelligenz basierende Melanom-Frühdiagnose und Risikovorhersage bei Kindern, Jugendlichen und jungen Erwachsenen (AI-MEL)

27. September 2024 aktualisiert von: German Cancer Research Center

AI-MEL: Bildanalyse und maschinelles Lernen zur Frühdiagnose und Risikovorhersage bei Kindern, Jugendlichen und jungen Erwachsenen

Ziel dieser Studie ist die Entwicklung unterstützender diagnostischer Algorithmen der künstlichen Intelligenz zur Unterscheidung von Melanomen von Nävi oder anderen gutartigen pigmentierten Hautläsionen, insbesondere bei jüngeren Patienten (unter 30 Jahren). Die Hauptziele, die damit erreicht werden sollen, sind:

Entwicklung eines Algorithmus basierend auf dermatoskopischen Bildern, der auf die Hautkrebsvorsorge bei gefährdeten Bevölkerungsgruppen abzielt
Entwicklung eines weiteren Algorithmus auf der Grundlage histologischer Bilder, der von Pathologen bei Läsionen eingesetzt werden soll, die nach dermatologischer Beurteilung immer noch verdächtig auf ein Melanom hinweisen
Implementierung von Erklärbarkeitsmethoden, um es dem Benutzer zu ermöglichen, die Entscheidungen der Systeme besser zu verstehen, Vorurteile zu vermeiden und das Vertrauen in diese Anwendungen zu erhöhen

Für die Studienteilnehmer entsteht für diese Studie kein zusätzlicher zeitlicher Aufwand, da die in diesem Projekt verwendeten Daten ohnehin im klinischen Alltag erhoben werden.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

3000

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Name: Titus J Brinker, PD Dr. med
Telefonnummer: +49 15175084347
E-Mail: titus.brinker@nct-heidelberg.de

Studienorte

Deutschland
- - Tübingen, Deutschland, 72074
    - Abgeschlossen
    - University of Tübingen
Italien
- - Florence, Italien, 50121
    - Abgeschlossen
    - University of Florence
Spanien
- - Barcelona, Spanien, 08036
    - Rekrutierung
    - Hospital Clinic de Barcelona
    - Kontakt:
      
      Susana Puig
      
      E-Mail: spuig@clinic.cat

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

Kind
Erwachsene
Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Hauptsächlich Kinder (bis einschließlich 15 Jahre), Jugendliche (16-20 Jahre) und junge Erwachsene (21 bis 30 Jahre)

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Ausschlusskriterien:

Patienten ohne Melanom- oder Nävus-Diagnose
Bilder mit unzureichender Bildqualität

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme	Maßnahmenbeschreibung	Zeitfenster
Fläche unter der Receiver-Operator-Kurve (AUROC) Zeitfenster: Erste Beurteilung: Nach Abschluss des ersten Schulungs- und Testzyklus (ca. innerhalb von 1,5 Jahren ab Studienbeginn). Neubewertungen: 6 und 12 Monate nach dem ersten Training zur Modellverbesserung.	Mit dem AUROC wird die diagnostische Genauigkeit verschiedener Klassifikatoren gemessen und verglichen. Dabei bedeutet ein höherer Wert eine bessere diagnostische Leistung, wobei ein AUROC von 1 ein perfekter Wert ist.	Erste Beurteilung: Nach Abschluss des ersten Schulungs- und Testzyklus (ca. innerhalb von 1,5 Jahren ab Studienbeginn). Neubewertungen: 6 und 12 Monate nach dem ersten Training zur Modellverbesserung.

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme	Maßnahmenbeschreibung	Zeitfenster
Ausgewogene Genauigkeit Zeitfenster: Erste Beurteilung: Nach Abschluss des ersten Schulungs- und Testzyklus (ca. innerhalb von 1,5 Jahren ab Studienbeginn). Neubewertungen: 6 und 12 Monate nach dem ersten Training zur Modellverbesserung.	Die ausgewogene Genauigkeit wird verwendet, um die diagnostische Genauigkeit zwischen Klassifikator und Arzt zu messen und zu vergleichen. Dabei bedeutet ein höherer Wert eine bessere diagnostische Leistung, wobei eine ausgeglichene Genauigkeit von 1 perfekte diagnostische Fähigkeiten bedeutet.	Erste Beurteilung: Nach Abschluss des ersten Schulungs- und Testzyklus (ca. innerhalb von 1,5 Jahren ab Studienbeginn). Neubewertungen: 6 und 12 Monate nach dem ersten Training zur Modellverbesserung.

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

German Cancer Research Center

Mitarbeiter

Hospital Clinic of Barcelona

University of Florence

Universität Tübingen

Fundacio Clinic Barcelona

Ermittler

Hauptermittler: Titus J Brinker, PD Dr. med, German Cancer Research Center

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.

Nützliche Links

Homepage of the MELCAYA project

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)

1. Dezember 2022

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. November 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

30. November 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

24. September 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

27. September 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

1. Oktober 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)