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Validation of a Deep Learning Tool for Opportunistic Osteoporosis Screening Using Routine Non-Contrast CT Scans

Prospective Clinical Validation Study of a Deep Learning Model for Opportunistic Osteoporosis Screening Based on Non-Contrast CT Scans

The goal of this clinical trial is to test if an artificial intelligence (AI) tool called DeepBMD can accurately identify people at high risk for osteoporosis using routine chest or abdomen CT scans. The main questions it aims to answer are:

  1. Can the DeepBMD tool correctly identify people who have osteoporosis compared to the standard bone density test, dual-energy X-ray absorptiometry (DXA)?
  2. Is it practical to use this AI tool in real-world hospital settings to find and contact high-risk patients? Researchers will use the DeepBMD tool to analyze existing CT scans. If the tool flags a patient as high risk, researchers will call them to invite them for a standard bone density test (DXA).

Participants will:

  1. Have their existing chest or abdomen CT scan analyzed by the DeepBMD AI tool;
  2. Receive a phone call from the research team if identified as high risk;
  3. Visit the clinic for a free standard bone density test (DXA) if they agree to participate.

Panoramica dello studio

Stato

Attivo, non reclutante

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

100

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, Cina, 430022
        • Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Patients who underwent non-contrast CT at our hospital (Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology) and were identified as high-risk for osteoporosis by the DeepBMD model.

Descrizione

Inclusion Criteria:

  • Underwent non-contrast CT at our institution, with qualified image quality and no severe artifacts;
  • Identified as high-risk for osteoporosis by the DeepBMD model;
  • Had valid contact information available in the PACS, possessed normal cognitive and communication abilities, and was able to cooperate with telephone follow-ups and on-site examinations;
  • Voluntarily participated in the study, was able to sign a written informed consent form on-site, and agreed to undergo DXA examination.

Exclusion Criteria:

  • Severe spinal deformity, postoperative spinal internal fixation, malignant bone metastasis, or severe osteolytic lesions that may interfere with measurements;
  • A confirmed diagnosis of osteoporosis with ongoing standardized treatment;
  • Inability to be contacted, explicit refusal of follow-up, or inability to visit the hospital for informed consent signing and DXA examination.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
High-risk patients for osteoporosis identified by DeepBMD model
Patients who underwent routine chest or abdominal CT scans and were identified as high risk for osteoporosis by the DeepBMD AI model. These participants will be contacted via telephone, invited to the clinic, and undergo a free DXA scan to verify bone mineral density.
The DeepBMD model is applied to routine chest or abdominal CT scans to identify patients at high risk for osteoporosis. This is a non-invasive image analysis used solely for screening and recruitment purposes, not as a therapeutic intervention.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Diagnostic performance of DeepBMD model for osteoporosis screening
Lasso di tempo: Concurrent with the DXA validation visit following the CT analysis (within 7 days).
The diagnostic performance of the DeepBMD model will be evaluated by comparing its predictions against the gold standard Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA). Specifically, we will calculate the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and the Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) for identifying patients with osteoporosis.
Concurrent with the DXA validation visit following the CT analysis (within 7 days).

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Feasibility of the DeepBMD screening and recall workflow
Lasso di tempo: At the end of recruitment
It will be assessed by calculating the proportion of patients identified as high-risk by DeepBMD who successfully complete the telephone follow-up and undergo the confirmatory DXA scan within the scheduled timeframe. We will also record the reasons for refusal or loss to follow-up to evaluate the acceptability of this AI-driven screening pathway.
At the end of recruitment

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Investigatori

  • Investigatore principale: Fan Yang, PhD, MD, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

28 luglio 2026

Completamento primario (Effettivo)

28 agosto 2026

Completamento dello studio (Stimato)

1 settembre 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

22 luglio 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

27 luglio 2026

Primo Inserito (Effettivo)

31 luglio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

3 settembre 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

1 settembre 2026

Ultimo verificato

1 settembre 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • UHCT260668

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

SÌ

Descrizione del piano IPD

De-identified individual participant data (IPD) will be made available to researchers who provide a methodologically sound proposal. The shared data will include the demographic information, DeepBMD screening results, and confirmatory DXA T-scores used in the study analyses. Requests should be directed to the corresponding author via email. Data will be available for non-commercial academic research purposes only. Applicants must sign a data access agreement prior to receiving the data.

Periodo di condivisione IPD

Data will be available beginning 3 months following article publication and ending 36 months following article publication.

Criteri di accesso alla condivisione IPD

Researchers who provide a methodologically sound proposal for specific research questions related to osteoporosis screening or AI diagnostics will be granted access. Approved researchers will have access to the de-identified dataset containing patient demographics, imaging analysis results, and clinical outcomes. Access will be granted via secure email transfer after signing a data use agreement.

Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD

  • STUDIO_PROTOCOLLO
  • LINFA
  • CODICE_ANALITICO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .