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Un prototype d'algorithme d'intelligence artificielle par rapport aux critères du système de reporting et de données d'imagerie hépatique (LI-RADS) pour le diagnostic du carcinome hépatocellulaire par tomodensitométrie : un essai randomisé (Hepatocellular)

14 mai 2026 mis à jour par: The University of Hong Kong
Cette étude vise à valider prospectivement cet algorithme d'IA par rapport à la norme actuelle de reporting radiologique de manière randomisée dans la population à risque subissant une tomodensitométrie triphasique à contraste. Ce projet de recherche est totalement indépendant et séparé du rapport clinique proprement dit du scanner par le radiologue de garde. Le principal résultat de l'étude est de comparer les performances diagnostiques du prototype d'algorithme d'IA par rapport aux critères LI-RADS pour déterminer le CHC sur CT dans la population à risque.

Aperçu de l'étude

Description détaillée

Le cancer du foie est le sixième cancer le plus fréquemment diagnostiqué et la quatrième cause de décès par cancer dans le monde. La principale charge de morbidité se situe en Asie de l’Est, où l’incidence standardisée selon l’âge est de 26,8 et 8,7 pour 100 000 chez les hommes et les femmes respectivement. En 2017, parmi les 10 cancers les plus courants à Hong Kong, le cancer du foie avait le taux de mortalité le plus élevé, soit 84,6 %. Les taux de survie à cinq ans du carcinome hépatocellulaire (CHC) diffèrent considérablement selon le stade de la maladie, allant de 91,5 % dans les cas < 2 cm avec résection chirurgicale à 11 % dans les cas > 5 cm avec atteinte des organes adjacents. Le diagnostic précoce et précis du CHC est primordial pour améliorer la survie au cancer.

Contrairement à d’autres cancers courants, le CHC est diagnostiqué par des modèles dynamiques très caractéristiques sur l’imagerie en coupe transversale avec contraste amélioré, sans nécessiter de confirmation pathologique. Le Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) a été créé pour normaliser le lexique, l’interprétation et la communication des résultats radiologiques liés au CHC. Cependant, jusqu'à 49 % des nodules identifiés par tomodensitométrie (TDM) dans la population à risque sont classés par LI-RADS comme indéterminés, retardant encore davantage l'établissement du diagnostic.

Il existe actuellement des études pionnières sur l’application de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de l’imagerie médicale. Une équipe de recherche interdisciplinaire composée de cliniciens, de radiologues et de statisticiens, basée sur la base de données cliniques et radiologiques de plus de 4 000 images du foie, a développé un algorithme d’IA pour diagnostiquer avec précision le cancer du foie par tomodensitométrie. Sur la base de données rétrospectives, une analyse intermédiaire a révélé que l'algorithme d'IA était capable d'atteindre une précision diagnostique supérieure à 97 % et une valeur prédictive négative supérieure à 99 %.

Si l’algorithme prototype d’IA s’avère avoir de meilleures performances diagnostiques ponctuelles par rapport au LI-RADS, il peut faciliter le diagnostic plus précoce du CHC, permettant un traitement définitif plus précoce et améliorant la survie au cancer.

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Réel)

300

Phase

  • N'est pas applicable

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.

Lieux d'étude

      • Hong Kong, Hong Kong
        • Department of Medicine, The University of Hong Kong, Queen Mary Hospital
      • Hong Kong, Hong Kong
        • Department of Medicine and Department of Surgery, The University of Hong Kong, Queen Mary Hospital

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

Non

La description

Critères d'intégration :

  • 1. Âge >=18 ans.
  • 2. Défini comme la population à risque nécessitant une surveillance régulière par échographie hépatique.

Ceux-ci incluent :

  1. Patients cirrhotiques de toute étiologie de la maladie,
  2. Patients atteints d'hépatite B chronique âgés de ≥ 40 ans pour les hommes, âgés de ≥ 50 ans pour les femmes ou ayant des antécédents familiaux de CHC.

    • 3. Au moins un nodule hépatique focal d'apparition récente détecté à l'échographie hépatique.

Critères d'exclusion :

  • 1. Nodules hépatiques <1 cm. Actuellement, ces nodules ne sont pas signalés à l'aide des critères LI-RADS, mais il est recommandé de répéter l'analyse dans 3 à 6 mois. Chez les patients présentant plusieurs nodules hépatiques, le plus gros nodule sera évalué.
  • 2. Patients présentant des contre-indications à l'imagerie CT de contraste, y compris des antécédents d'anaphylaxie de contraste et d'insuffisance rénale (débit de filtration glomérulaire <30 ml/min).
  • 3. Patients ayant déjà subi une chimioembolisation transartérielle ou d'autres procédures interventionnelles avec injection intrahépatique de lipiodol. Le lipiodol est extrêmement hyperdense à la tomodensitométrie et empêchera toute interprétation objective. Ces patients ont également été exclus du développement de notre prototype d’algorithme d’IA.

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

  • Objectif principal: Diagnostique
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation parallèle
  • Masquage: Seul

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Comparateur actif: Algorithme prototype d'IA
Prototype interne d'algorithme d'intelligence artificielle d'apprentissage en profondeur
Développé par l'Université de Hong Kong
Comparateur placebo: Interprétation LI_RADS
Les critères LI-RADS seront évalués indépendamment par deux radiologues abdominaux spécifiés ayant au moins 10 ans d'expérience en imagerie abdominale en coupe
Le Liver Imaging Reporting and Data System (LIRADS) a été créé pour normaliser le lexique, l'interprétation et la communication des résultats radiologiques liés au CHC.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Précision diagnostique pour le CHC
Délai: 12 mois
Nombre de participants ayant reçu un diagnostic de CHC à l'aide d'une norme de référence clinique composite. Une lésion sera considérée comme positive pour le CHC en fonction de l'histologie (biopsie, résection chirurgicale ou explantation) ou de l'atteinte des critères LR-5 lors d'une imagerie ultérieure. Une lésion sera considérée comme négative pour le CHC si elle a démontré une stabilité à l'imagerie pendant au moins 12 mois, une réduction spontanée non équivoque, ou une disparition en l'absence de traitement tumoral.
12 mois

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Autres paramètres de performances diagnostiques pour le CHC
Délai: 12 mois
Nombre de participants ayant reçu un diagnostic de CHC à l'aide d'une norme de référence clinique composite. Une lésion sera considérée comme positive pour le CHC en fonction de l'histologie (biopsie, résection chirurgicale ou explantation) ou de l'atteinte des critères LR-5 lors d'une imagerie ultérieure. Une lésion sera considérée comme négative pour le CHC si elle a démontré une stabilité à l'imagerie pendant au moins 12 mois, une réduction spontanée non équivoque, ou une disparition en l'absence de traitement tumoral.
12 mois
Temps d'interprétation
Délai: 12 mois
Temps moyen d'interprétation de l'IA pour les participants recrutés
12 mois
Apparition de pannes techniques
Délai: 12 mois
Nombre de pannes techniques globales
12 mois

Collaborateurs et enquêteurs

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

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Wai-Kay Seto, MD, The University of Hong Kong

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 novembre 2023

Achèvement primaire (Réel)

31 mars 2026

Achèvement de l'étude (Réel)

31 mars 2026

Dates d'inscription aux études

Première soumission

1 octobre 2024

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

1 octobre 2024

Première publication (Réel)

3 octobre 2024

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

15 mai 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

14 mai 2026

Dernière vérification

1 octobre 2023

Plus d'information

Termes liés à cette étude

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

Non

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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