Support Intelligent pour le Compte Rendu Radiologique des Néoplasmes Pulmonaires (SPOILERS)
Support Intelligent pour le Compte-Rendu Radiologique des Néoplasmes Pulmonaires - Étude SPOILERS
Le cancer du poumon est l'un des cancers les plus courants et présente l'un des pronostics les plus sombres, principalement en raison de la difficulté du diagnostic précoce. En Italie, on estime à 41 000 le nombre de nouveaux cas chaque année, et en 2021, la maladie a été responsable d'environ 34 000 décès. L'impact social est significatif, car la maladie est souvent diagnostiquée à un stade avancé, lorsque les chances de survie sont réduites : le taux de survie à 5 ans est d'environ 18 % aux stades avancés, tandis qu'il peut atteindre 90 % si le diagnostic est posé à un stade précoce.
Le cancer du poumon à un stade précoce se manifeste principalement sous la forme de nodules pulmonaires, qui peuvent être détectés par tomodensitométrie (TDM). Cependant, le diagnostic de ces nodules nécessite souvent des procédures invasives, telles que la bronchoscopie, la biopsie à l'aiguille guidée par TDM ou les biopsies chirurgicales, qui affectent la qualité de vie des patients et les coûts des soins de santé. Pour cette raison, la capacité à distinguer avec précision les nodules bénins des nodules malins est un thème central dans la recherche clinique.
Ces dernières années, l'intelligence artificielle, en particulier les techniques d'apprentissage profond, a montré un potentiel considérable pour soutenir le dépistage par TDM. Les résultats montrent que l'IA peut atteindre des performances supérieures à celles des radiologues individuels et comparables à celles d'une équipe multidisciplinaire, en utilisant les rapports histologiques comme référence diagnostique. Cela confirme la valeur de l'IA en tant qu'outil de soutien à la prise de décision clinique.
Compte tenu de la nature multimodale des données cliniques (images, rapports textuels, tests diagnostiques), il existe un intérêt croissant pour les modèles capables d'intégrer plusieurs sources d'informations. Dans ce contexte, le projet de recherche vise à développer un système capable de reconnaître automatiquement les nodules pulmonaires et de générer des descriptions textuelles en langage naturel des résultats.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Inscription (Réel)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Piedmont
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Alessandria, Piedmont, Italie, 15121
- SSD Laboratori di Ricerca (DAIRI) - AOU Alessandria
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critères d'inclusion :
- Âge ≥ 18 ans
- Présence de nodule pulmonaire documenté radiologiquement par scanner thoracique
- Présence d'un compte rendu de scanner
- Présence d'un compte rendu histologique (biopsie de nodule pulmonaire)
- Présence d'un consentement éclairé écrit, signé
Critères d'exclusion :
- Antécédent de cancer
- Antécédent de chirurgie pulmonaire
- Antécédent de radiothérapie et/ou chimiothérapie
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
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Patients présentant des nodules pulmonaires
Les patients présentant des nodules pulmonaires lors d'une évaluation par tomodensitométrie (TDM) et subissant une biopsie seront inclus.
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L'intervention consiste à recruter des patients présentant des nodules pulmonaires et à collecter des données cliniques, à les anonymiser, à prétraiter les images tomodensitométriques et à les préparer pour une utilisation dans l'entraînement de modèles d'intelligence artificielle, en assurant la validation clinique et la conformité éthique.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Développement d'un modèle informatique d'IA
Délai: Jusqu'à la fin de l'étude, en moyenne 18 mois
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Développement d'un modèle informatique qui, grâce à l'application de l'intelligence artificielle, est capable de reconnaître et de différencier les nodules pulmonaires.
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Jusqu'à la fin de l'étude, en moyenne 18 mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Génération automatique des résultats par le modèle d'IA
Délai: Jusqu'à la fin de l'étude, en moyenne 18 mois
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Générer automatiquement un texte en langage naturel décrivant les résultats que le modèle d'IA a reconnus à partir des données qui lui ont été fournies
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Jusqu'à la fin de l'étude, en moyenne 18 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- ASO.Rad.23.01
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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