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

Desarrollo de un modelo de Inteligencia Artificial para la identificación y prevención de enfermedades relacionadas con el tabaquismo. (ARIA)

1 de octubre de 2024 actualizado por: Muriana Piergiorgio, Scientific Institute San Raffaele

Inteligencia artificial para la salud y la prevención de enfermedades relacionadas con el tabaquismo

El estudio es un estudio piloto intervencionista. El estudio está diseñado para ser monocéntrico y presenta procedimientos adicionales.

Descripción general del estudio

Descripción detallada

Estudio piloto intervencionista, unicéntrico con procedimientos adicionales, como cumplimentación de cuestionarios EORTC-QLQ-LC29, EORTC-QLQ-C30, test motivacional, test de Fagestrom, cuestionario anamnésico, espirometría, medición de monóxido de carbono, tomografía computarizada en espiral de baja dosis sin medio de contraste, toma de muestra de sangre venosa periférica para un volumen de 20 ml.

El estudio tiene como principal objetivo entrenar y validar un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) fiable e imparcial que detecte la presencia de nódulos y diferencie entre tipos de tumores malignos o benignos.

El estudio considera pacientes con sospecha diagnóstica o con diagnóstico de cáncer de pulmón, fumadores y exfumadores mayores de 50 años con alto riesgo de cáncer de pulmón y sujetos inscritos en cohortes de cribado previo en este Instituto.

Tipo de estudio

Intervencionista

Inscripción (Estimado)

2840

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

Ubicaciones de estudio

      • Milan, Italia, 20132
        • Reclutamiento
        • Scientific Institute Ospedale San Raffaele
        • Contacto:
        • Investigador principal:
          • Piergiorgio Muriana, MD

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

Sí

Descripción

Sujetos de detección de alto riesgo

Criterios de inclusión:

  • Edad >= 50 años
  • Fumadores activos
  • Exfumadores (desde no más de 15 años)
  • Paquete/año >20
  • Modelo de predicción de riesgos del estudio de próstata, pulmón, colorrectal y ovario (PLCOm2012) >1,2 %
  • Prestación y firma de consentimiento informado.

Criterios de exclusión:

  • Enfermedad neoplásica previa o concurrente, excluyendo cánceres de piel.
  • Problemas cognitivos o de otro tipo que podrían dificultar la obtención del consentimiento informado
  • Enfermedad pulmonar o extrapulmonar grave
  • Tomografía computarizada (TC) de dosis baja previa en los últimos 12 meses

Sujetos de detección positivos previos de alto riesgo

Criterios de inclusión:

  • Sujetos inscritos en cribado previo de cáncer de pulmón con presencia de nódulos pulmonares >4 mm y candidatos a tomografía computarizada (TC) adicional
  • Consentimiento informado firmado

Criterios de exclusión:

- Ninguno

Sujetos previos de cribado negativo de alto riesgo

Criterios de inclusión:

  • Sujetos matriculados en cribado previo de cáncer de pulmón en este Instituto con tomografía computarizada (TC) negativa
  • Consentimiento informado firmado

Criterios de exclusión:

- Ninguno

Pacientes con cáncer de pulmón

Criterios de inclusión:

  • Pacientes con diagnóstico o diagnóstico sospechoso de cáncer de pulmón candidatos a tratamiento quirúrgico o ya sometidos a él
  • Pacientes con diagnóstico de cáncer de pulmón tratados con resección quirúrgica
  • Consentimiento informado firmado

Criterios de exclusión:

  • Las tomografías computarizadas (TC) no están disponibles en el Hospital San Raffaele
  • Tratamiento neoadyuvante previo

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: No aleatorizado
  • Modelo Intervencionista: Asignación paralela
  • Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)

Armas e Intervenciones

Grupo de participantes/brazo
Intervención / Tratamiento
Experimental: Sujetos de detección de alto riesgo

Los fumadores y exfumadores mayores de 50 años tienen un alto riesgo de padecer cáncer de pulmón, enfermedades cardiovasculares y enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).

Trámites adicionales para este grupo:

  • espirometria
  • Evaluación de enfermería
  • Cuestionario epidemiológico, Cuestionarios de Calidad de Vida (CdV)
  • Programa para dejar de fumar
  • Prevención primaria cardiovascular
  • medición de monóxido de carbono (CO)
  • almacenamiento de sangre
  • Tomografía computarizada (TC) de dosis baja
La investigación radiológica se realizará con escáneres de tomografía computarizada (TC) de filas múltiples (64 o más) con protocolo de dosis baja. La TC espiral de baja dosis consiste en un estudio de TC de tórax, sin necesidad de inyección de medio de contraste, caracterizado por una menor exposición a la radio que la TC estándar de tórax con alta sensibilidad en la detección de nódulos pulmonares.
Muestreo de sangre venosa periférica (20 ml)
Medición de espirometría mediante espirómetro.
Recopilación de cuestionario epidemiológico, cuestionarios de calidad de vida.
Los estudios garantizan un apoyo válido para dejar de fumar, lo que para un fumador es una intervención más eficaz para reducir el riesgo de desarrollar cáncer de pulmón, infarto de miocardio y otras enfermedades relacionadas con el tabaquismo
Medición de monóxido de carbono (CO)
Intervención realizada para encontrar la presencia de calcificaciones coronarias.
Experimental: Sujetos de detección previos positivos de alto riesgo
Sujetos inscritos en cohortes de cribado anteriores en este Instituto con presencia de nódulos pulmonares >4 mm. Procedimiento adicional para este grupo: Tomografía computarizada (TC) de dosis baja
La investigación radiológica se realizará con escáneres de tomografía computarizada (TC) de filas múltiples (64 o más) con protocolo de dosis baja. La TC espiral de baja dosis consiste en un estudio de TC de tórax, sin necesidad de inyección de medio de contraste, caracterizado por una menor exposición a la radio que la TC estándar de tórax con alta sensibilidad en la detección de nódulos pulmonares.
Los estudios garantizan un apoyo válido para dejar de fumar, lo que para un fumador es una intervención más eficaz para reducir el riesgo de desarrollar cáncer de pulmón, infarto de miocardio y otras enfermedades relacionadas con el tabaquismo
Sin intervención: Sujetos previos de cribado negativo de alto riesgo
Sujetos inscritos en cohortes de cribado anteriores en este Instituto con tomografía computarizada (TC) negativa. No hay procedimientos adicionales para este grupo.
Experimental: Pacientes con cáncer de pulmón
Pacientes con cáncer de pulmón diagnosticados fuera del cribado y tratados en el Hospital San Raffaele. Procedimientos adicionales para este grupo: biobanco de almacenamiento de tejidos y sangre.
Muestreo de sangre venosa periférica (20 ml)
muestreo de tumor y tejido sano durante la cirugía

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Creación de algoritmo de Inteligencia Artificial (IA)
Periodo de tiempo: desde la matrícula hasta los 48 meses

Entrenar y validar un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) confiable e imparcial que detecte la presencia de nódulos y diferencie entre tipos de tumores malignos o benignos.

Valores de AUC (área bajo la curva), expresados ​​como media y desviación estándar (DE), que comparan la capacidad para detectar la presencia de nódulos y diferenciar la malignidad o benignidad de un radiólogo frente a un algoritmo de IA, ambos entrenados en el mismo grupo de pacientes.

desde la matrícula hasta los 48 meses

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Programa multimodal
Periodo de tiempo: desde la matrícula hasta los 48 meses
Desarrollar un programa multimodal para mejorar la prevención y la detección temprana de múltiples enfermedades relacionadas con el tabaquismo Presencia y ausencia de nódulos pulmonares > 4 mm con tomografía computarizada (TC)
desde la matrícula hasta los 48 meses

Colaboradores e Investigadores

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

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)

1 de octubre de 2024

Finalización primaria (Estimado)

1 de noviembre de 2026

Finalización del estudio (Estimado)

1 de noviembre de 2028

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

1 de octubre de 2024

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

1 de octubre de 2024

Publicado por primera vez (Actual)

3 de octubre de 2024

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

3 de octubre de 2024

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

1 de octubre de 2024

Última verificación

1 de octubre de 2024

Más información

Términos relacionados con este estudio

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

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