Esta página se tradujo automáticamente y no se garantiza la precisión de la traducción. por favor refiérase a versión inglesa para un texto fuente.

Evaluación de un nuevo algoritmo de segmentación automática para la delimitación de estructuras normales en la planificación del tratamiento de radiación

6 de julio de 2026 actualizado por: Mayo Clinic
Este estudio mide la utilidad de un nuevo algoritmo de inteligencia artificial (IA) para realizar la segmentación automática de tomografías computarizadas (TC) para la planificación de la radioterapia.

Descripción general del estudio

Estado

Reclutamiento

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Descripción detallada

OBJETIVO PRIMARIO:

I. Medir la utilidad observada de un algoritmo de IA para la segmentación normal de cabeza y cuello registrando las observaciones de su función por parte de los sujetos del estudio.

ESQUEMA: Este es un estudio observacional.

Los participantes crean y revisan segmentaciones automáticas de salida de imágenes de TC utilizando el algoritmo de IA y completan una encuesta sobre el rendimiento/funcionalidad del algoritmo de segmentación automática en estudio.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

200

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

Ubicaciones de estudio

  • Estados Unidos
    • Arizona
      • Scottsdale, Arizona, Estados Unidos, 85259
        • Reclutamiento
        • Mayo Clinic in Arizona
        • Investigador principal:
          • Carlos E. Vargas, M.D.
        • Contacto:
    • Florida
      • Jacksonville, Florida, Estados Unidos, 32224-9980
        • Reclutamiento
        • Mayo Clinic in Florida
        • Contacto:
        • Investigador principal:
          • Byron C. May, M.D.
    • Minnesota
      • Albert Lea, Minnesota, Estados Unidos, 56007
        • Reclutamiento
        • Mayo Clinic Health System in Albert Lea
        • Contacto:
        • Investigador principal:
          • Timothy F. Kozelsky, M.D.
      • Mankato, Minnesota, Estados Unidos, 56001
        • Reclutamiento
        • Mayo Clinic Health Systems-Mankato
        • Contacto:
        • Investigador principal:
          • Ron S. Smith, M.D.
      • Rochester, Minnesota, Estados Unidos, 55905
        • Reclutamiento
        • Mayo Clinic in Rochester
        • Contacto:
        • Investigador principal:
          • Doug J. Moseley, PhD
    • Wisconsin
      • Eau Claire, Wisconsin, Estados Unidos, 54701
        • Reclutamiento
        • Mayo Clinic Health System-Eau Claire Clinic
        • Contacto:
        • Investigador principal:
          • Zachary C. Wilson, M.D.
      • La Crosse, Wisconsin, Estados Unidos, 54601
        • Reclutamiento
        • Mayo Clinic Health System-Franciscan Healthcare
        • Contacto:
        • Investigador principal:
          • Abigail L. Stockham, M.D.

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

Sí

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Todos los dosimetristas médicos o asistentes de dosimetría médica empleados que realizan de forma rutinaria la revisión de la autosegmentación de tejidos normales generada por IA.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Empleo en Mayo Clinic Arizona, Florida o Rochester (que incluye sitios de práctica regional ubicados en las ubicaciones del Sistema de Salud de Mayo Clinic) como asistente de dosimetría médica o dosimetrista que participa en la segmentación de tejido normal.

Criterio de exclusión:

  • Incapacidad para completar encuestas de estudio.

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
De observación
Los participantes completan encuestas sobre el rendimiento/funcionalidad del algoritmo de auto-segmentación en el estudio.
Otro: Estudio no intervencionista
Estudio no intervencionista

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Proporción de éxito
Periodo de tiempo: Base
Se evaluará mediante la pregunta 1 de la encuesta al usuario final, que evalúa el nivel de modificación de las estructuras de autosegmentación generadas por inteligencia artificial que se requirió (sin modificación, modificación menor o modificación mayor). Los datos del algoritmo de segmentación automática se recopilarán a través de un formulario electrónico de recopilación de datos.
Base

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Patrocinador

Mayo Clinic

Investigadores

  • Investigador principal: Doug J. Moseley, PhD, Mayo Clinic in Rochester

Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

Enlaces Útiles

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

2 de diciembre de 2024

Finalización primaria (Estimado)

30 de noviembre de 2027

Finalización del estudio (Estimado)

30 de noviembre de 2027

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

28 de diciembre de 2023

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

28 de diciembre de 2023

Publicado por primera vez (Actual)

10 de enero de 2024

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

8 de julio de 2026

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

6 de julio de 2026

Última verificación

1 de julio de 2026

Más información

Términos relacionados con este estudio

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • ROR2272 (Mayo Clinic in Rochester)
  • NCI-2023-10652 (Identificador de registro: CTRP (Clinical Trial Reporting Program))
  • 22-004438 (Otro identificador: Mayo Clinic Institutional Review Board)

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

producto fabricado y exportado desde los EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

Suscribir