Integración de la inteligencia artificial en la detección del cáncer de pulmón. (DACAPO)
Un estudio controlado aleatorizado de la inclusión de un análisis basado en el aprendizaje profundo de la tomografía computarizada de tórax como ayuda para la toma de decisiones de las reuniones del equipo multidisciplinario para la detección del cáncer de pulmón en pacientes elegibles
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:
- The lack of thoracic radiologists and LDCT necessary for the eligible population (between 1.6 and 2.2 million people in France);
- 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.
Descripción general del estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Marquette Charles-Hugo, PhD
- Número de teléfono: +33492037777
- Correo electrónico: marquette.c@chu-nice.fr
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Boutros Jacques
- Número de teléfono: +33492037777
- Correo electrónico: boutros.j@chu-nice.fr
Ubicaciones de estudio
-
-
Alpes-maritimes
-
Nice, Alpes-maritimes, Francia, 06001
- Reclutamiento
- CHU de Nice - Hôpital de Pasteur
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Contacto:
- Marquette Charles-Hugo, PhD
- Número de teléfono: +33492037777
- Correo electrónico: marquette.c@chu-nice.fr
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Contacto:
- Boutros Jacques
- Número de teléfono: +33492037777
- Correo electrónico: boutros.j@chu-nice.fr
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Investigador principal:
- Marquette Charles-Hugo, PhD
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
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
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
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 |
The multidisciplinary team meeting discussion is informed of the AI-based analysis of their chest computed tomography |
|
Otro: 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 |
The multidisciplinary team meeting discussion is not informed of the AI-based analysis of their chest computed tomography |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Diagnosis of lung disease
Periodo de tiempo: At 3 years
|
Elapsed time between lung nodule discovery and MDT decision making. |
At 3 years
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
|
Características operativas de la estrategia basada en IA
Periodo de tiempo: A los 3 años
|
A los 3 años
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Marquette Charles-Hugo, CHU de Nice, Service de Pneumologie
Publicaciones y enlaces útiles
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 22-PP-12
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Data are available upon reasonable request
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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