Detección de cáncer de pulmón mediante dispositivo de inteligencia artificial
16 de marzo de 2026 actualizado por: Molly SC Li, Chinese University of Hong Kong
Detección de cáncer de pulmón en no fumadores de alto riesgo mediante dispositivo de inteligencia artificial
Actualmente no se recomienda la detección del cáncer de pulmón en no fumadores debido a la escasez de evidencia.
La evidencia emergente sugiere que los antecedentes familiares de primer grado son un fuerte factor de riesgo de cáncer de pulmón en los no fumadores asiáticos.
En Asia, la falta de recursos es un desafío importante para la implementación exitosa de la detección del cáncer de pulmón.
La inteligencia artificial (IA) es una herramienta prometedora para superar este recurso.
En este estudio, nuestro objetivo es estudiar la utilidad clínica y demostrar la viabilidad de utilizar un programa asistido por IA para la detección del cáncer de pulmón en asiáticos no fumadores con antecedentes familiares positivos.
Este es un estudio de detección de cáncer de pulmón no aleatorizado de un solo grupo.
Se inscribirán 1000 no fumadores, de 50 a 75 años, con antecedentes familiares de cáncer de pulmón de primer grado.
Los participantes se someterán a una tomografía computarizada (LDCT) de tórax y extracción de sangre al momento de la inscripción.
Las películas LDCT serán interpretadas por software de IA para detectar la presencia de nódulos pulmonares.
Los participantes con nódulos pulmonares serán investigados y seguidos más a fondo según el riesgo de malignidad.
El criterio de valoración principal es la prevalencia de cáncer de pulmón en estadio temprano detectado mediante LDCT de tórax de primera ronda en esta población.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Estimado)
3000
Fase
- No aplica
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
- Nombre: Molly SC LI, MBBS, MRCP
- Número de teléfono: 3505 2166
- Correo electrónico: molly@clo.cuhk.edu.hk
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Candy TANG, PC
- Número de teléfono: 2479 8366
- Correo electrónico: candytang@cuhk.edu.hk
Ubicaciones de estudio
-
-
-
Hong Kong, Hong Kong
- Reclutamiento
- Department of Clinical Oncology, Prince of Wales Hospital
-
Contacto:
- Molly SC LI, MBBS, MRCP
- Número de teléfono: 3505 2166
- Correo electrónico: molly@clo.cuhk.edu.hk
-
Contacto:
- Candy TANG, PC
- Número de teléfono: 2479 8366
- Correo electrónico: candytang@cuhk.edu.hk
-
-
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
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Descripción
Criterios de inclusión:
Los pacientes son elegibles para ser incluidos en el estudio solo si se aplican todos los criterios siguientes:
- Edad 50-75 años
- No fumador (definido como menos de 100 cigarrillos en la vida)
- Tener antecedentes familiares de primer grado de cáncer de pulmón.
- En buena forma física para el tratamiento curativo si se detecta cáncer de pulmón en etapa temprana
- Capaz de proporcionar consentimiento informado por escrito.
- Consentimiento para visitas de seguimiento y tomografía computarizada de seguimiento si está indicado
- Consentimiento para la extracción de sangre para investigación traslacional
Criterio de exclusión:
Los pacientes que cumplan cualquiera de los siguientes criterios de exclusión en el momento de la selección no son elegibles para inscribirse en este estudio:
- Historia de malignidad
- Historial de tabaquismo (definido como más de 100 cigarrillos en la vida)
- Síntomas clínicos sospechosos de cáncer de pulmón, p. hemoptisis, dolor torácico, pérdida de peso
- Comorbilidades médicas que impiden el tratamiento curativo (cirugía) para el cáncer de pulmón, como enfermedades cardíacas graves, insuficiencia respiratoria aguda o crónica, oxigenoterapia domiciliaria, trastornos hemorrágicos.
- Mujeres embarazadas o mujeres que planean concebir.
- Historia de tuberculosis o enfermedad pulmonar intersticial.
- Neumonía que requiere tratamiento con antibióticos en las últimas 12 semanas.
- TC de tórax o tórax realizada dentro de los 2 años (incluida LDCT o angiografía coronaria por TC)
- No puede o no quiere dar su consentimiento informado por escrito
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
- Propósito principal: Poner en pantalla
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Otro: Programa basado en inteligencia artificial (Lung-SIGHT)
Se ha demostrado que los algoritmos de inteligencia artificial (IA) funcionan bien y complementan a los radiólogos como lectores secundarios o concurrentes en la detección de nódulos pulmonares.
La solución de detección y cuantificación de nódulos pulmonares con IA se utiliza ahora ampliamente en los hospitales del Reino Unido y al menos en otros ocho países europeos.
La sensibilidad de la detección de nódulos por parte de los radiólogos aumentó del 72% al 80% con la ayuda del programa de IA.
Un ensayo clínico realizado en Taiwán demostró que el uso exclusivo del programa de IA logró una sensibilidad general del 95,6 % en la detección de nódulos y un rendimiento superior en la detección de nódulos de 4 a 5 mm de tamaño en comparación con los radiólogos.
En general, la aplicación de la IA en el análisis por TC y la detección de nódulos pulmonares puede reducir significativamente el costo y la carga de trabajo del radiólogo.
|
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
|
Sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo del programa asistido por IA en la detección y seguimiento de nódulos pulmonares (≥5 mm) en comparación con la evaluación radiológica
Periodo de tiempo: 2 años
|
2 años
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
|
Prevalencia de cáncer de pulmón detectado mediante LDCT de segunda ronda (T1) en pacientes con LDCT de primera ronda negativa
Periodo de tiempo: 2 años
|
2 años
|
|
Sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo y valor predictivo negativo del programa asistido por IA en la detección del cáncer de pulmón
Periodo de tiempo: 2 años
|
2 años
|
|
Utilidad diagnóstica del biomarcador basado en plasma para la detección y evaluación del riesgo del cáncer de pulmón en estadio temprano
Periodo de tiempo: 2 años
|
2 años
|
|
Tasa de evaluación invasiva y complicaciones asociadas
Periodo de tiempo: 2 años
|
2 años
|
|
Distribución por estadios del cáncer de pulmón detectado mediante cribado con TCMD
Periodo de tiempo: 2 años
|
2 años
|
|
Rentabilidad del cribado de cáncer de pulmón mediante TCMD asistido por IA
Periodo de tiempo: 2 años
|
2 años
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
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)
18 de julio de 2024
Finalización primaria (Estimado)
1 de septiembre de 2028
Finalización del estudio (Estimado)
1 de diciembre de 2028
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
18 de febrero de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
28 de febrero de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
6 de marzo de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
18 de marzo de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
16 de marzo de 2026
Última verificación
1 de marzo de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- LC-SHIELD
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
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. .