Evaluation of Use of Diagnostic AI for Lung Cancer in Practice
20 luglio 2019 aggiornato da: Ensemble Group Holdings, LLC
This study investigates ways of improving radiologists performance of the classification of CT-scans as cancerous or non-cancerous.
Participants interact with an AI to classify CT-scans under three different conditions.
Panoramica dello studio
Stato
Sconosciuto
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
The three conditions are as follows: "probabilistic classification", where the radiologist diagnoses scans using an AI cancer likelihood score; "classification plus detection", where the radiologist see detecting lung nodules in addition to the AI's probabilistic classification score before making her own examination of the CT-scan; and "classification with delayed detection", where the radiologist identifies regions of interest independently of the AI and then sees the AI's detected ROIs.
Tipo di studio
Interventistico
Iscrizione (Anticipato)
15
Fase
- Non applicabile
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
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Hong Kong, Hong Kong
- University of Hong Kong
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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
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
No
Sessi ammissibili allo studio
Tutto
Descrizione
Inclusion Criteria:
- The participant performs radiology screenings professionally
Exclusion Criteria:
-
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
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione incrociata
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: Probabilistic Classification
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan.
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Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.
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Sperimentale: Classification Plus Detection
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan.
They also see ROIs identified by the AI that represent lung nodules.
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Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.
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Sperimentale: Classification With Delayed Detection
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan.
After identifying their own ROIs, the radiologist then can see ROIs identified by the AI that represent lung nodules before making final decisions.
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Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Classification accuracy
Lasso di tempo: up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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This compares radiologists' classifications with the ground truth in the tested cases.
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up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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detection concordance
Lasso di tempo: up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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Evaluation of concordance between radiologists in the tested cases in detection of lung nodules > 4 mm
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up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
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)
14 dicembre 2018
Completamento primario (Anticipato)
15 dicembre 2019
Completamento dello studio (Anticipato)
15 dicembre 2019
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
16 dicembre 2018
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
17 dicembre 2018
Primo Inserito (Effettivo)
19 dicembre 2018
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
23 luglio 2019
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
20 luglio 2019
Ultimo verificato
1 luglio 2019
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- EN-122018
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Indeciso
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
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