Una valutazione clinica delle soluzioni di intelligenza artificiale sviluppata nel progetto Chaimeleon per il cancro: prostata, polmone, seno, colon e retto
Una validazione clinica esterna in silico di soluzioni AI per la gestione del cancro nel progetto Chaimeleon. Applicato a 4 tipi target di cancro (polmone, seno, prostata e colon -retto), raccolti attraverso la consegna di routine di assistenza sanitaria senza condizioni di iscrizione (dati del mondo reale).
L'obiettivo di questo studio osservazionale è vedere quanto siano utili uno spettatore sperimentale e soluzioni AI per i medici nel loro lavoro quotidiano. Gli investigatori vogliono scoprire se l'IA aiuta i medici a interpretare le immagini mediche per diversi tipi di cancro.
Le soluzioni AI mirano a:
- Classificare se il cancro alla prostata è basso o alto rischio
- Classificare il sottotipo istologico nel carcinoma mammario
- Stimare l'aspettativa di vita dei pazienti con carcinoma polmonare
- Determinare le dimensioni del cancro del colon, il coinvolgimento dei linfonodi e la possibilità di metastasi.
- Valutare l'invasione di tessuti di partenza nel caso del cancro del retto. Lo studio coinvolgerà clinici di vari centri che esamineranno una serie di casi non precedentemente analizzati dall'intelligenza artificiale. I medici lo faranno in due fasi: prima usando solo la propria esperienza e poi con l'aiuto delle soluzioni AI.
Il team tecnico vuole vedere se le soluzioni di intelligenza artificiale assistono i medici e potrebbero diventare utili nella pratica clinica quotidiana. I medici completeranno un sondaggio per condividere il loro feedback sull'usabilità della piattaforma e su quanto siano utili le soluzioni AI.
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Al fine di condurre una solida convalida clinica, gli investigatori hanno progettato uno studio sulla dimensione del campione richiesta. Lo studio è progettuale per valutare il ruolo di uno strumento assistito dall'IA come supporto per migliorare il lavoro clinico quotidiano. Gli investigatori hanno utilizzato un sito Web online (https://statolator.com/samplesize/ss2pp.html) Per il calcolo e utilizzare l'opzione "Proporzioni binarie accoppiate". Usando il caso del cancro alla prostata, gli investigatori vogliono confrontare la probabilità di corretta classificazione del rischio nel cancro alla prostata da soli medici e/o guidati dall'intelligenza artificiale. Lo studio avrà un significato (α) = 0,05; potenza (β) = 80%; L'analisi sarà "a due lati" e con dimensioni di gruppo uguali.
Un miglioramento del 10% nella classificazione del rischio di cancro è stato osservato quando i medici avevano accesso a una soluzione di strumento di intelligenza artificiale (Yilmaz et al.,). Inoltre, gli autori hanno riferito che i lettori esperti avevano un tasso di precisione dell'81% rispetto al 69% per i lettori alle prime armi quando si determinano il punteggio Gleason delle lesioni (un termine medico utilizzato in patologia per classificare l'aggressività delle cellule in un tumore). Gli autori hanno anche assunto una correlazione dell'80% tra osservazioni accoppiate.
Di conseguenza, sarebbero necessari almeno 60 nuovi casi per valutare le prestazioni dello strumento AI.
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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-
Valencia, Spagna, 46026
- Hospital Universitario y Politécnico La Fe
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Pazienti con una conferma istologica della diagnosi del cancro (prostata, polmone, seno, colon o retto)
- Disponibilità di immagini radiologiche (MR per prostata e retto, CT per polmone e colon o mammografi per il seno).
- Follow -up sufficiente (12 mesi per prostata, seno e retto), 18 mesi per polmone e 24 mesi per il colon.
Criteri di esclusione:
- pazienti con dati incompleti o di bassa qualità (dati clinici radiologici, patologici o non completi necessari per la verità di base)
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
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Gruppo 1: valutazione solo con competenza medica
Valutazione di diverse immagini mediche di persone con 5 tipi di cancro usando la propria esperienza.
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La previsione prevede la classificazione del carcinoma della prostata in base al livello dell'antigene prostatico (PSA), la classificazione della biopsia dell'aggressività del tumore e anche la localizzazione del tumore
I medici valuteranno l'aspettativa di vita nel cancro ai polmoni usando CTS, insieme ad alcune informazioni cliniche.
Una valutazione da parte della patologia del sottotipo del tumore al seno
Classificare dimensioni, coinvolgimento dei linfonodi e possibilità di metastasi nelle immagini mediche (tomosintesi computerizzata) della regione del torace e del bacino
Valuta se il tumore è stato invaso se la fascia extramurale vascolare è stata invasa usando immagini mediche a risonanza magnetica scattate alla diagnosi nella regione pelvica
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Gruppo 2: valutazione con il supporto di AI Solutions
Valutazione di diverse immagini mediche di persone con 5 tipi di cancro guidati dalle soluzioni AI sviluppate.
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La previsione prevede la classificazione del carcinoma della prostata in base al livello dell'antigene prostatico (PSA), la classificazione della biopsia dell'aggressività del tumore e anche la localizzazione del tumore
I medici valuteranno l'aspettativa di vita nel cancro ai polmoni usando CTS, insieme ad alcune informazioni cliniche.
Una valutazione da parte della patologia del sottotipo del tumore al seno
Classificare dimensioni, coinvolgimento dei linfonodi e possibilità di metastasi nelle immagini mediche (tomosintesi computerizzata) della regione del torace e del bacino
Valuta se il tumore è stato invaso se la fascia extramurale vascolare è stata invasa usando immagini mediche a risonanza magnetica scattate alla diagnosi nella regione pelvica
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Usabilità dello spettatore sperimentale con strumenti AI
Lasso di tempo: 5 mesi
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L'usabilità della piattaforma è stata valutata alla fine di ciascuna delle due fasi di studio: una fase clinica standard (senza assistenza all'intelligenza artificiale) e una seconda fase assistita dai modelli AI. I partecipanti hanno valutato la loro esperienza utilizzando una scala Likert a 5 punti, in cui 1 indicava "fortemente in disaccordo" e 5 indicavano "fortemente d'accordo", in risposta alle dichiarazioni relative alla facilità d'uso, alla chiarezza dell'interfaccia, all'efficienza del sistema, alla soddisfazione generale e ad altri aspetti relativi all'interazione dell'utente con la piattaforma. Questa valutazione ha consentito un confronto delle percezioni dell'utente dell'usabilità dello spettatore sia in condizioni cliniche convenzionali sia in condizioni assistite dall'IA. I punteggi più alti riflettono una migliore esperienza utente. |
5 mesi
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Visualizzatore di immagini mediche sperimentali
Lasso di tempo: 5 mesi
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L'utilità dello spettatore sperimentale è stata valutata confrontando l'accuratezza diagnostica dei medici e il tempo trascorso quando si utilizza il sistema da solo rispetto all'assistenza all'intelligenza artificiale. Una maggiore precisione e tempi di interpretazione ridotti sono stati considerati indicatori di maggiore utilità. L'obiettivo era determinare se lo spettatore migliora il processo decisionale clinico, semplifica i flussi di lavoro e supporta una migliore assistenza ai pazienti. Ulteriori dati come il genere clinico, la specialità e l'esperienza sono stati raccolti per abilitare le analisi dei sottogruppi. Le valutazioni statistiche includevano matrici di confusione per valutare le prestazioni diagnostiche e i diagrammi di flusso di Sankey per visualizzare i cambiamenti nel processo decisionale tra fasi non aiutate e assistite dall'IA. Questi strumenti hanno fornito una comprensione completa del beneficio pratico dello spettatore in scenari clinici reali. |
5 mesi
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Pubblicazioni e link utili
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
- Neoplasie per sede
- Neoplasie
- Malattie intestinali
- Malattie delle vie respiratorie
- Neoplasie gastrointestinali
- Neoplasie dell'apparato digerente
- Malattie dell'apparato digerente
- Malattie gastrointestinali
- Neoplasie colorettali
- Neoplasie intestinali
- Malattie del retto
- Malattie polmonari
- Neoplasie delle vie respiratorie
- Neoplasie toraciche
- Neoplasie polmonari
- Carcinoma, broncogeno
- Neoplasie bronchiali
- Neoplasie Rettali
- Carcinoma, polmone non a piccole cellule
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- CHAIMELEON insilico validation
- 952172 (Altro numero di sovvenzione/finanziamento: European Union's Horizon 2020)
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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