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Système de Diagnostic Assisté par Rayons X

22 mars 2026 mis à jour par: Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

Construction et Application Clinique d'un Système de Diagnostic Assisté par Intelligence Artificielle aux Rayons X : Un Essai Contrôlé Randomisé

L'examen radiographique est l'une des modalités d'imagerie les plus couramment utilisées, en particulier la radiographie pulmonaire, qui est réalisée de routine pour les patients hospitalisés. Cependant, en raison de la faible résolution de densité des images radiographiques, la capacité des radiologues à diagnostiquer les maladies, en particulier les petites lésions, est souvent affectée. Des études ont montré que la précision diagnostique des radiologues utilisant des radiographies pulmonaires n'est que d'environ 70 %, ce qui ne répond pas aux exigences cliniques.

Sur cette base, nous avons développé un modèle d'intelligence artificielle pour aider les radiologues à interpréter les images radiographiques et à générer des rapports, dans le but d'améliorer la précision diagnostique et de réduire le temps d'interprétation.

Aperçu de l'étude

Statut

Pas encore de recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

16000

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

  • Chine
      • Zhengzhou, Chine
        • The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University
        • Contact:
    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, Chine, 430022
        • Wuhan Union Hospital
        • Contact:
      • Wuhan, Hubei, Chine, 430022
        • Wuhan Union West Hospital
        • Contact:
      • Wuhan, Hubei, Chine, 430022
        • Wuhan Union Jinyin Lake Hospital
        • 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

  • Enfant
  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Oui

Méthode d'échantillonnage

Échantillon de probabilité

Population étudiée

Patients programmés pour subir un examen radiographique

La description

Critères d'inclusion :

  • Maladies thoraciques cliniquement suspectées (telles que pneumonie, tuberculose ou cancer du poumon) nécessitant un diagnostic par radiographie ;
  • Patients fournissant un consentement éclairé écrit pour l'utilisation des données de recherche ;
  • Dossiers cliniques complets (incluant les plaintes principales, les antécédents médicaux et les résultats des tests de laboratoire)

Critères d'exclusion :

  • Qualité d'image radiographique insuffisante (incluant des artefacts de mouvement importants, une surexposition/sous-exposition ou des structures anatomiques manquantes)
  • Femmes enceintes ou allaitantes

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
Groupe de diagnostic radiologique
Après que le patient subit un examen radiographique, un radiologue génère le rapport et établit le diagnostic.
Test diagnostique: Groupe de diagnostic radiologique
Après que le patient ait subi un examen radiographique, un radiologue génère le rapport et établit le diagnostic.
Groupe de diagnostic radiologique assisté par IA
Après que le patient ait subi un examen radiographique, un radiologue assisté par une intelligence artificielle génère le rapport et établit le diagnostic.
Test diagnostique: Groupe de diagnostic radiologique assisté par IA
Sur la base du modèle précédemment développé pour le diagnostic d'images radiographiques et la génération de rapports, les radiologues sont assistés dans l'interprétation des images radiographiques et la génération de rapports.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Aire sous la courbe
Délai: De l'inclusion à la fin de l'acquisition d'images radiographiques à 1 semaine
Le critère de jugement principal était l'AUC pour évaluer la performance diagnostique, en comparant les radiologues avec et sans assistance IA.
De l'inclusion à la fin de l'acquisition d'images radiographiques à 1 semaine

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Temps de génération du rapport radiographique
Délai: De l'inclusion à la fin de l'acquisition d'image radiographique à 1 semaine
Le délai de génération du rapport radiographique désigne le temps nécessaire pour produire un rapport diagnostique après la réalisation d'un examen radiographique. Il mesure généralement l'intervalle entre l'acquisition des images radiographiques et le moment où le radiologue (avec ou sans assistance de l'IA) finalise le rapport.
De l'inclusion à la fin de l'acquisition d'image radiographique à 1 semaine

Autres mesures de résultats

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Score du radiologue
Délai: De l'inclusion jusqu'à la fin de l'acquisition d'images radiographiques à 4 semaines
Le score radiologique fait référence à l'évaluation ou à la notation attribuée par des radiologues seniors sur la base des résultats d'imagerie générés par l'IA ou par l'IA+radiologue.
De l'inclusion jusqu'à la fin de l'acquisition d'images radiographiques à 4 semaines

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

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 (Estimé)

1 mai 2026

Achèvement primaire (Estimé)

31 octobre 2026

Achèvement de l'étude (Estimé)

30 novembre 2026

Dates d'inscription aux études

Première soumission

22 mars 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

22 mars 2026

Première publication (Réel)

27 mars 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

27 mars 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

22 mars 2026

Dernière vérification

1 janvier 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Autres numéros d'identification d'étude

  • X-Ray-001

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

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

NON

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

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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