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L'utilisation de l'IA pour réduire en toute sécurité la charge de travail dans le dépistage du cancer du sein par mammographie dans la région d'Östergötland (AIM-RÖ)

29 décembre 2023 mis à jour par: Håkan Gustafsson, Ostergotland County Council, Sweden

L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour réduire en toute sécurité la charge de travail liée au dépistage du cancer du sein par mammographie dans la région d'Östergötland

L'objectif général du projet est d'étudier comment l'intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour rationaliser et en même temps augmenter la sécurité du diagnostic dans le dépistage du cancer du sein par mammographie. Il a été démontré dans un certain nombre d’études que l’IA a un grand potentiel pour accroître la certitude du diagnostic (par ex. diminution de la fréquence des cancers d'intervalle) et en même temps une réduction de la charge de travail des médecins. Cependant, de nombreuses recherches restent à faire pour valider cliniquement ces nouveaux outils et mieux comprendre comment ils affectent le travail des médecins. L'objectif spécifique du projet est de déterminer si la mise en œuvre de l'IA dans le dépistage du cancer du sein à Östergötland, en Suède, peut augmenter la sensibilité (la capacité de l'examen mammographique à détecter le cancer du sein) et la spécificité (c'est-à-dire que le bon cas est sélectionné pour (enquête plus approfondie : un minimum de femmes en bonne santé sont rappelées mais autant de cas de cancer du sein possibles sont sélectionnés pour une enquête plus approfondie) et en même temps rendre le dépistage plus efficace grâce à une charge de travail réduite. L'IA sera mise en œuvre dans la routine clinique et les mesures de performance telles que le taux de détection du cancer, etc. seront étroitement surveillées. L'étude n'attribue pas d'interventions spécifiques aux participants à l'étude.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

L'objectif général du projet est d'étudier si l'utilisation de l'intelligence artificielle peut améliorer le dépistage du cancer du sein par mammographie. L'IA sera mise en œuvre dans la routine clinique et les mesures de performance telles que le taux de détection du cancer, etc. seront étroitement surveillées. L'étude n'attribue pas d'interventions spécifiques aux participants à l'étude. L'objectif spécifique est de déterminer si l'utilisation de l'IA conduit à une sécurité diagnostique accrue en mammographie en Östergötland (mesurée comme une incidence réduite de cancer d'intervalle) et en même temps conduit à une charge de travail réduite pour les radiologues du sein. En outre, l'intention est d'étudier comment l'utilisation de l'IA affecte le travail des radiologues du sein en termes de temps de lecture par examen et si la spécificité et la sensibilité des radiologues sont affectées lorsqu'ils ont accès à l'aide à la décision basée sur l'IA lors de l'examen comparé. à s'ils ne bénéficient pas de ce soutien.

Les hypothèses sont les suivantes :

  1. L'utilisation de l'IA dans le dépistage du cancer du sein dans l'Östergötland en Suède améliore la qualité du diagnostic. En conséquence, davantage de cas de cancer du sein sont détectés à un stade précoce et l’incidence du cancer d’intervalle diminue.
  2. La charge de travail réduite pour les radiologues d'Östergötland qui a pu être démontrée par les données collectées en Östergötland 2021-2022 [NCT05048095 - Intelligence artificielle dans le dépistage du cancer du sein dans la région d'Östergötland Linkoping (AI-ROL)] peut également être démontrée dans une étude prospective à grande échelle. étude.
  3. Grâce à l'utilisation d'une aide à la décision basée sur l'IA, non seulement le double examen peut être éliminé pour les cas où l'IA estime que le risque de cancer est faible, mais chaque examen peut également être examiné plus rapidement tout en maintenant ou en améliorant la certitude du diagnostic.
  4. Ce sont les radiologues les moins expérimentés qui sont les plus aidés par l’aide à la décision, à la fois pour une certitude diagnostique accrue et une efficacité accrue.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

60000

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

Lieux d'étude

  • Suède
    • Östergötland
      • Linköping, Östergötland, Suède
        • Recrutement
        • Region Östergötland
        • Contact:

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

N/A

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Femmes éligibles au dépistage par mammographie basé sur la population

La description

Critère d'intégration:

Femmes participant au programme régulier de dépistage du cancer du sein dans la région d'Östergötland

Critère d'exclusion:

Femmes portant des implants mammaires ou d'autres implants étrangers sur la mammographie Femmes présentant des symptômes ou des signes de suspicion de cancer du sein

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
Femmes dépistées dans la région d’Östergötland, Suède
Toutes les femmes dépistées dans la région d'Östergötland, en Suède.
Dispositif: Système de détection du cancer par IA
Le système d'IA Transpara (Screenpoint Medical, Pays-Bas) sera mis en œuvre pour trier les examens de mammographie à deux images en fonction de la probabilité de malignité. Transpara attribue une note de 1 à 10 à chaque examen, indiquant le risque de malignité. Un score compris entre 1 et 7 indique un risque faible de cancer, 8 à 9 indique un risque intermédiaire et 10 un risque élevé de cancer. Les examens avec un score AI entre 1 et 7 seront revus par un seul radiologue, tandis que les examens avec un score AI > 7 seront révisés deux fois comme d'habitude.
Autres noms:
  • Screenpoint Transparent

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Taux de détection du cancer
Délai: 4 années
Proportion de femmes diagnostiquées avec un cancer du sein parmi celles rappelées après consensus
4 années
Valeur prédictive positive des scores Transpara®
Délai: 4 années
Proportion de cancers du sein diagnostiqués chez les femmes ayant un score AI donné
4 années

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Ostergotland County Council, Sweden

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Håkan Gustafsson, Ph.D., Region Östergötland

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 août 2023

Achèvement primaire (Estimé)

31 décembre 2027

Achèvement de l'étude (Estimé)

31 décembre 2027

Dates d'inscription aux études

Première soumission

10 juillet 2023

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

29 décembre 2023

Première publication (Estimé)

1 janvier 2024

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Estimé)

1 janvier 2024

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

29 décembre 2023

Dernière vérification

1 décembre 2023

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • AIM-RÖ

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Description du régime IPD

Aucune donnée individuelle des participants (IPD) ne sera partagée.

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Oui

produit fabriqué et exporté des États-Unis.

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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