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Deep-Lernen mit Röntgenstrahlen von Brust, um Patienten mit hohem Risiko für Lungenkrebs-Screening-CT zu identifizieren

6. Mai 2026 aktualisiert von: Michael T. Lu, MD, MPH, Massachusetts General Hospital

Deep Learning unter Verwendung von routinemäßigen Röntgenstrahlen und elektronischen medizinischen Datensatzdaten, um Patienten mit hohem Risiko für Lungenkrebs-Screening-CT zu identifizieren

Ziel dieser klinischen Studie ist es, zu bewerten, ob ein KI-Tool, das Anbieter auf Patienten mit einem hohen 6-Jahres-Risiko für Lungenkrebs auf der Grundlage ihrer Brust-Röntgenbilder aufmerksam macht, die CT-Beteiligung von Lungenkrebs verbessern wird. Die Hauptfrage, die sie beantworten soll

Die Intervention ist eine Warnung zum Anbieter, um die CT-Berechtigung von Lungenkrebs zu diskutieren, für Patienten, die ein hohes Risiko für Lungenkrebs basierend auf dem CXR-LC-AI-Tool betrachten.

Wenn es eine Vergleichsgruppe gibt: Die Forscher vergleichen Interventions- und Nicht-Interventionswaffen, um festzustellen, ob die CT-Beteiligung von Lungenkrebs sortiert wird.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

1500

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, Vereinigte Staaten, 02114
        • Rekrutierung
        • Massachusetts General Hospital
        • Kontakt:

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Haupteinschlusskriterien:

  • Geplanter ambulanter Termin mit dem teilnehmenden Anbieter.
  • 50- bis 77-Jährige, der derzeit oder früher geraucht hat, um Personen einzubeziehen, die möglicherweise für Lungen-Screening auf der Grundlage von Medicare-Richtlinien berechtigt sind.
  • Jüngste (innerhalb von 2 Jahren) PA -Brust -Röntgenaufnahme.

Ausschlusskriterien:

• Anamnese oder Anzeichen/Symptome von Lungenkrebs. Jüngste (innerhalb von 2 Jahren) Brust ct. Klinische Indikation für die Brust -CT jenseits der Lungenkrebs -Screening.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Screening
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Doppelt

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Intervention
Sonstiges: CXR-LC
Alarm an den Anbieter zur Diskussion von Lungenkrebs-Screening-CT-Berechtigung für Patienten, bei denen ein hohes Risiko für Lungenkrebs berücksichtigt wird, basierend auf dem CXR-LC-AI-Tool.
Kein Eingriff: Nichteinmischung

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Verhältnis zum Abschluss von Lungenkrebs -Screening CT in 6 Monaten nach dem Besuch
Zeitfenster: 6 Monate
Bewertung der Auswirkungen auf die Lungenkrebs -Screening -CT -Beteiligung (definiert als Abschluss von Lungenkrebs -Screening CT) in den 6 Monaten nach dem Basisbesuch.
6 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Suspicious lung nodules
Zeitfenster: 6 months
Suspicious lung nodules (Lung-RADS 4a or greater, including lung nodules ≥8 mm in diameter) identified on CT or diagnosed lung cancer.
6 months

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Massachusetts General Hospital

Mitarbeiter

Harvard Risk Management Foundation

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)

20. Mai 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Juli 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Juli 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

28. März 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

28. März 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

4. April 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

11. Mai 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

6. Mai 2026

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2023P002872
  • 2025P002902 (Andere Kennung: Mass General Hospital)

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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