Intelligens Támogatás a Tüdőneopláziák Radiológiai Jelentéséhez (SPOILERS)
Intelligens Támogatás a Tüdő Tumorok Radiológiai Jelentéséhez – SPOILERS Vizsgálat
A tüdőrák az egyik leggyakoribb rákfajta, és prognózisa az egyik legrosszabb, főként a korai diagnózis nehézsége miatt. Olaszországban évente körülbelül 41 000 új esetet becsülnek, és 2021-ben a betegség körülbelül 34 000 halálesetért volt felelős. A társadalmi hatás jelentős, mivel a betegséget gyakran haladó stádiumban diagnosztizálják, amikor a túlélési esélyek csökkennek: az 5 éves túlélési arány haladó stádiumban körülbelül 18%, míg korai stádiumban diagnosztizálva elérheti a 90%-ot.
A korai stádiumú tüdőrák főként tüdőcsomók formájában nyilvánul meg, amelyek számítógépes tomográfiával (CT) észlelhetők. Ezeknek a csomóknak a diagnosztizálása azonban gyakran invazív eljárásokat igényel, mint például bronchoszkópiát, CT-vezérelt tűbiopsziát vagy sebészi biopsziákat, amelyek befolyásolják a betegek életminőségét és az egészségügyi költségeket. Emiatt a jóindulatú és rosszindulatú csomók pontos megkülönböztetésének képessége központi téma a klinikai kutatásban.
Az elmúlt években a mesterséges intelligencia, különösen a mélytanulási technikák, jelentős potenciált mutatott a CT-szűrés támogatásában. Az eredmények azt mutatják, hogy az MI elérheti az egyéni radiológusoknál jobb teljesítményt, és összehasonlítható egy multidiszciplináris csapat teljesítményével, hisztológiai jelentéseket diagnosztikai referencia alapján használva. Ez megerősíti az MI értékét a klinikai döntéshozatal támogatására szolgáló eszközként.
Figyelembe véve a klinikai adatok multimodális természetét (képek, szöveges jelentések, diagnosztikai tesztek), egyre nagyobb az érdeklődés az olyan modellek iránt, amelyek képesek több információforrást integrálni. Ebben az összefüggésben a kutatási projekt célja egy olyan rendszer kifejlesztése, amely képes automatikusan felismerni a tüdőcsomókat és természetes nyelvi szöveges leírásokat generálni a megállapításokról.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Beavatkozás / kezelés
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Tényleges)
Kapcsolatok és helyek
Tanulmányi helyek
-
-
Piedmont
-
Alessandria, Piedmont, Olaszország, 15121
- SSD Laboratori di Ricerca (DAIRI) - AOU Alessandria
-
-
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
Mintavételi módszer
Tanulmányi populáció
Leírás
Bevonási kritériumok:
- Életkor ≥18 év
- Tüdőcsomó radiológiai bizonyítéka mellkasi CT-vizsgálattal dokumentálva
- CT-vizsgálati jelentés jelenléte
- Hisztológiai jelentés jelenléte (tüdőcsomó biopszia)
- Írásos tájékoztatott hozzájárulás jelenléte, aláírva
Kizárási kritériumok:
- Korábbi rákbetegség
- Korábbi tüdőműtét
- Korábbi sugárkezelés és/vagy kemoterápia
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Kohorszok és beavatkozások
Csoport / Kohorsz |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
Tüdőcsomós betegek
A betegeket, akiknek tüdőcsomói vannak a számítógépes tomográfiás (CT) vizsgálat során és akik biopszián esnek át, felveszik a vizsgálatba.
|
Az intervenció magában foglalja a tüdőcsomókkal rendelkező betegek bevonását és a klinikai adatok gyűjtését, anonimizálását, a CT-felvételek előfeldolgozását és azok felkészítését a mesterséges intelligencia modellek képzéséhez, biztosítva a klinikai validálást és az etikai megfelelőséget.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Egy AI számítógépes modell fejlesztése
Időkeret: A vizsgálat befejezéséig, átlagosan 18 hónap
|
Egy olyan számítógépes modell kifejlesztése, amely mesterséges intelligencia alkalmazásával képes felismerni és megkülönböztetni a tüdőcsomókat.
|
A vizsgálat befejezéséig, átlagosan 18 hónap
|
Másodlagos eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Az AI modell általi eredmények automatikus generálása
Időkeret: A vizsgálat befejezéséig, átlagosan 18 hónap
|
Automatikusan generált természetes nyelvű szöveg, amely leírja azokat az eredményeket, amelyeket az AI modell felismert a számára megadott adatokból
|
A vizsgálat befejezéséig, átlagosan 18 hónap
|
Együttműködők és nyomozók
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Tényleges)
Elsődleges befejezés (Tényleges)
A tanulmány befejezése (Becsült)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- ASO.Rad.23.01
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .