Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Keinotekoisen älykkyyden vaikutus rintasyövän seulontaan

torstai 5. marraskuuta 2026 päivittänyt: Jonsson Comprehensive Cancer Center

Keinotekoisen älykkyyden vaikutuksen arviointi rintasyövän seulonnan laatuun ja tehokkuuteen: mahdollinen satunnaistettu kontrolloitu tutkimus

The goal of this clinical trial is to compare patient-centered outcomes when screening digital breast tomosynthesis (DBT) exams are interpreted with versus without a leading FDA-cleared artificial intelligence (AI) decision-support tool in real-world U.S. settings and to assess patients' and radiologists' perspectives on AI in medicine.

The main question it aims to answer is: Does an FDA-cleared AI decision-support tool for digital tomosynthesis (DBT) improve screening outcomes in real world US clinical settings?

This trial will include all interpreting radiologists and all adult patients undergoing screening mammography at any of the participating breast imaging facilities across 6 regional health systems (University of California, Los Angeles (UCLA), University of California, San Diego (UCSD), University of Washington-Seattle, University of Wisconsin-Madison, Boston Medical Center, and University of Miami) during the trial period.

All screening mammograms at these facilities will be randomized to either intervention (radiologist assisted by an AI decision support tool) versus usual care (radiologist alone) to see if interpreting these mammograms with the AI tool's assistance improves patient screening outcomes.

We are targeting 400,000 screening exams across the participating health systems in this trial.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Rekrytointi

Ehdot

Interventio / Hoito

Yksityiskohtainen kuvaus

During the RCT the AI support tool will be randomized to be turned on or off (1:1) at the mammography exam level. Patients who return for screening exams in year 2 of recruitment will be randomized again (e.g., they will not retain their prior randomization). Radiologists will not be able to sort exams based on AI availability or AI scores. Randomizing by exam level will ensure that we capture a substantial number of interpretations with vs. without AI for each radiologist, allowing for quantification of the radiologist-level AI learning curve. We are not randomizing at the facility level as some radiologists interpret exams acquired at different facilities on the same day. By randomizing AI at the exam level, we will have the best ability to estimate and adjust for temporal trends in screening outcomes across individual radiologists. Randomization across large regional health systems will be managed independently at each participating site.

Our RCT randomizes screening mammography exams to be interpreted either with or without an AI decision-support tool. As a result, radiologists cannot be blinded to study arm during screening mammography interpretation. However, interpreting radiologists and facility staff (e.g., those scheduling the exams) will not know in advance which patients will be randomized to the AI tool. Randomization occurs within minutes after the breast imaging acquisition (i.e., when the mammography technologist captures the images) by an automated system that was developed by a third-party AI platform and successfully piloted at UCLA. Thus, the AI data (or lack thereof) is embedded within the mammogram before the radiologist opens the exam, preventing any option to "add AI" to an exam randomized to be interpreted without AI. Radiologists will be aware of AI availability only at the time of interpretation, as AI information will appear upon opening the exam (e.g., the AI information pops up with the exam images).

Opintotyyppi

Interventio

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

400000

Vaihe

  • Vaihe 4

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

Opiskelupaikat

    • California
      • Los Angeles, California, Yhdysvallat, 90024
        • Rekrytointi
        • University of California Los Angeles Health System
        • Päätutkija:
          • Hannah S. Milch, MD
        • Ottaa yhteyttä:
        • Päätutkija:
          • Joann G Elmore, MD, MPH
      • San Diego, California, Yhdysvallat, 92093
        • Rekrytointi
        • University of California, San Diego
        • Päätutkija:
          • Haydee Ojeda-Fournier, MD
        • Ottaa yhteyttä:
    • Florida
      • Miami, Florida, Yhdysvallat, 33136
        • Rekrytointi
        • University of Miami Health System
        • Ottaa yhteyttä:
        • Päätutkija:
          • Jose Net, MD
    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, Yhdysvallat, 02118
        • Rekrytointi
        • Boston Medical Center
        • Ottaa yhteyttä:
        • Päätutkija:
          • Clare Poynton, MD, PhD
    • Washington
      • Seattle, Washington, Yhdysvallat, 98195
        • Rekrytointi
        • University of Washington Health System
        • Ottaa yhteyttä:
        • Päätutkija:
          • Janie Lee, MD, MSc
    • Wisconsin
      • Madison, Wisconsin, Yhdysvallat, 53706
        • Rekrytointi
        • University of Wisconsin-Madison
        • Ottaa yhteyttä:
        • Päätutkija:
          • Christoph Lee, MD, MSc

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

18 vuotta ja vanhemmat (Aikuinen, Vanhempi Aikuinen)

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Joo

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Kaikki

Kuvaus

This trial will include all radiologists interpreting screening mammography and all adult patients undergoing screening mammography at any of the participating breast imaging facilities across 6 regional health systems (UCLA, UC San Diego, University of Washington-Seattle, University of Wisconsin-Madison, Boston Medical Center, and University of Miami) during the trial period. Individuals must meet the following eligiblity criteria.

Inclusion Criteria:

  1. Be at least 18 years of age or older
  2. Receive a screening mammogram at one of the participating breast imaging facilities OR be a radiologist who interprets screening mammograms at one of the participating breast imaging facilities.

Exclusion Criteria:

1. Patients who have opted out of all research at the health system

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Ensisijainen käyttötarkoitus: Seulonta
  • Jako: Satunnaistettu
  • Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
  • Naamiointi: Yksittäinen

Aseet ja interventiot

Osallistujaryhmä / Arm
Interventio / Hoito
Active Comparator: Intervention (radiologist assisted by AI)

3D screening exams randomized to this arm will be interpreted by the radiologist assisted by the AI decision-support tool (i.e., intervention).

The intervention is an AI decision-support tool to help radiologists interpret 3D screening mammograms. For exams randomized to this intervention arm, the first image displayed to the radiologist upon opening an exam on the viewing station will be a one-page, standardized AI report showing the overall exam risk (elevated, intermediate, or low), image region markings, lesion scores from 1-100 (100 being the highest suspicion), bounding boxes, and relevant slice locations for 3D exams. Radiologists can toggle markings on/off and retain full control over the final interpretation of the exam as positive or negative (i.e., they can choose to ignore the AI information).

Randomization occurs 1:1 at the exam level via automated code at image acquisition. Returning patients in year two will be re-randomized. Radiologists cannot filter their exam lists by AI availability or risk, and randomization will be independently managed at each participating health system.

Ei väliintuloa: Standard care (radiologist alone)

3D screening exams randomized to this arm will be interpreted in accordance with standard care (i.e., interpreted by the radiologist alone, without an AI decision-support tool's assistance).

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Cancer detection rate
Aikaikkuna: Cancer diagnosed within 90 days of positive study entry screening mammogram

Number of screening exams recommended for breast biopsy (final Breast Imaging- Reporting and Data System [BI-RADS] assessment of 4 or 5) resulting in detected cancer, per 1,000 screening exams

Cancer diagnosed within 90 days of positive study entry screening mammogram
Recall rate
Aikaikkuna: Through study completion, an average of 1 year

Number of screening exams recalled for diagnostic work-up (initial BI-RADS assessment of 0, 3, 4, or 5), per 1,000 screening exams

Through study completion, an average of 1 year

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Interval cancer rate (i.e., false-negative rate)
Aikaikkuna: Cancer diagnosed within 365 days of a negative study entry screening mammogram

Number of screening exams with a negative assessment (final BI-RADS assessment of 1 or 2) and breast cancer diagnosed within 1 year, per 1,000 screening exams

Cancer diagnosed within 365 days of a negative study entry screening mammogram
False positive recall rate
Aikaikkuna: No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram

Proportion of screening exams recalled for additional imaging (final BI-RADS assessment of 1, 2, or 3), with no breast cancer diagnosed within 1 year

No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram
False positive short-interval follow-up recommendation rate
Aikaikkuna: No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram

Proportion of screening exams recalled for short-interval follow-up (final BI-RADS assessment of 3) with no breast cancer diagnosed within 1 year

No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram
False positive biopsy recommendation rate
Aikaikkuna: No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram

Proportion of screening exams recalled for breast biopsy (final BI-RADS assessment of 4 or 5) with no breast cancer diagnosed within 1 year

No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram
Trust and confidence in AI
Aikaikkuna: Years 1,2 and Years 4,5

Trust and confidence in AI gathered from focus group and survey data

Years 1,2 and Years 4,5
Efficiency metrics (only for the UCLA site)
Aikaikkuna: Through study completion, an average of 1 year

Interpretation time required for radiologists to interpret each mammogram with versus without AI.

Delivery time, using time stamp data from exam acquisition to delivery of results to patients (aka turnaround time).

Through study completion, an average of 1 year

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Yhteistyökumppanit

Tutkijat

  • Päätutkija: Diana Miglioretti, PhD, University of California, Davis
  • Päätutkija: Joann G Elmore, MD, MPH, University of California, Los Angeles

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Keskiviikko 15. lokakuuta 2025

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Keskiviikko 1. maaliskuuta 2028

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Perjantai 1. maaliskuuta 2030

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Perjantai 11. huhtikuuta 2025

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Perjantai 11. huhtikuuta 2025

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Perjantai 18. huhtikuuta 2025

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Maanantai 9. marraskuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 5. marraskuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Sunnuntai 1. marraskuuta 2026

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Muut tutkimustunnusnumerot

  • 24-1192

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

JOO

IPD-suunnitelman kuvaus

A de-identified dataset from this study will be deposited in the Patient-Centered Outcomes Data Repository (PCODR) housed at the Inter-university Consortium for Political and Social Research (ICPSR) at the University of Michigan, in compliance with PCORI's Policy on Data Management and Data Sharing.

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Joo

Yhdysvalloissa valmistettu ja sieltä viety tuote

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .