- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04838756
Screening mammografico con intelligenza artificiale (MASAI) (MASAI)
Uno studio randomizzato, in singolo cieco, controllato sull'efficacia dello screening mammografico con l'intelligenza artificiale - lo studio MASAI
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Le linee guida europee raccomandano che gli esami mammografici nello screening del cancro al seno siano letti da due radiologi del seno per garantire un'elevata sensibilità. La doppia lettura, tuttavia, richiede risorse e si traduce ancora in tumori mancati. È stato dimostrato che il rilevamento assistito da computer basato sull'intelligenza artificiale ha un'accuratezza simile a quella di un radiologo senologo medio. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata come supporto decisionale evidenziando risultati sospetti nell'immagine e come mezzo per classificare gli esami di screening in base al rischio di malignità.
Le donne idonee saranno randomizzate (1:1) all'intervento (screening mammografico integrato con AI) o al braccio di controllo (screening mammografico convenzionale). Nel braccio di intervento, gli esami saranno analizzati con AI e suddivisi in due gruppi in base al rischio di malignità. Gli esami a basso rischio saranno a lettura singola e gli esami ad alto rischio saranno a doppia lettura. Il gruppo ad alto rischio conterrà appx. 10% della popolazione sottoposta a screening. All'interno del gruppo ad alto rischio, gli esami con il più alto rischio dell'1% verranno automaticamente richiamati dai lettori, ad eccezione di evidenti falsi positivi. I punteggi di rischio AI e i segni CAD (Computer-Aided Detection) di calcificazioni e masse sospette vengono forniti ai lettori. Nel braccio di controllo, gli esami sullo schermo sono a doppia lettura senza AI (standard di cura). Considerando l'interazione tra il numero di tumori a intervalli e il carico di lavoro, lo studio sarà considerato di successo se il tasso di tumori a intervalli nel braccio di intervento non è maggiore del 20% rispetto al braccio di controllo. Se il tasso di cancro a intervalli è statisticamente e clinicamente significativamente inferiore nel braccio di intervento rispetto al braccio di controllo, lo screening mammografico integrato con AI sarà considerato superiore allo screening mammografico convenzionale.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
Skåne County
-
Malmo, Skåne County, Svezia, 20550
- Mammography Unit, Unilabs/Skane University Hospital
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
Donne idonee allo screening mammografico basato sulla popolazione.
Criteri di esclusione:
Nessuno.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Selezione
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Separare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
Sperimentale: Braccio di intervento
Screening mammografico integrato con AI
|
L'esame dello schermo verrà analizzato con un sistema di intelligenza artificiale (Transpara, ScreenPoint, Nijmegen, Paesi Bassi) che assegna gli esami con un punteggio di rischio di cancro da 1 a 10, oltre a presentare segni CAD in corrispondenza di risultati sospetti.
Gli esami con punteggio di rischio 1-9 saranno in lettura singola e l'esame con punteggio 10 sarà in doppia lettura.
Punteggi di rischio e marchi CAD sono forniti ai lettori.
Il/i lettore/i deciderà/i se richiamare o meno la donna per accertamenti (come da standard di cura).
Inoltre, gli esami con il rischio più elevato dell'1% verranno richiamati per impostazione predefinita, ad eccezione di evidenti falsi positivi.
|
|
Sperimentale: Braccio di controllo
Screening mammografico convenzionale (standard di cura)
|
Gli esami su schermo saranno letti da due radiologi senza il supporto dell'IA.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Tasso di cancro intervallo
Lasso di tempo: 43 mesi
|
Donne con cancro a intervalli per 1000 schermi
|
43 mesi
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Tasso di rilevamento del cancro
Lasso di tempo: 15 mesi
|
Donne con cancro rilevato sullo schermo per 1000 schermi
|
15 mesi
|
|
Tasso di richiamo
Lasso di tempo: 15 mesi
|
Numero di richiami per 1000 schermate
|
15 mesi
|
|
Tasso di falsi positivi
Lasso di tempo: 15 mesi
|
Donne con falsi positivi per 1000 schermi
|
15 mesi
|
|
Valore predittivo positivo-1
Lasso di tempo: 15 mesi
|
Le donne con il cancro per tutti i richiami
|
15 mesi
|
|
Sensibilità e specificità
Lasso di tempo: 43 mesi
|
Tasso di veri e falsi positivi
|
43 mesi
|
|
Rilevamento del cancro per tipo di cancro
Lasso di tempo: 19 mesi
|
Rilevamento dello schermo del cancro in relazione al tipo, alle dimensioni e allo stadio del cancro
|
19 mesi
|
|
Biologia tumorale dei cancri di intervallo
Lasso di tempo: 43 mesi
|
Caratterizzazione dei tumori intervallari per tipo, dimensione e stadio
|
43 mesi
|
|
Carico di lavoro di lettura dello schermo
Lasso di tempo: 19 mesi
|
Numero di screen-reading e numero di riunioni di consenso
|
19 mesi
|
|
Rapporto costo-efficacia incrementale
Lasso di tempo: 43 mesi
|
Il rapporto costo-efficacia incrementale per lo screening mammografico integrato con IA rispetto allo standard di cura
|
43 mesi
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Kristina Lång, MD PhD, Region Skane
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Lang K, Josefsson V, Larsson AM, Larsson S, Hogberg C, Sartor H, Hofvind S, Andersson I, Rosso A. Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a clinical safety analysis of a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study. Lancet Oncol. 2023 Aug;24(8):936-944. doi: 10.1016/S1470-2045(23)00298-X.
- Hernstrom V, Josefsson V, Sartor H, Schmidt D, Larsson AM, Hofvind S, Andersson I, Rosso A, Hagberg O, Lang K. Screening performance and characteristics of breast cancer detected in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a randomised, controlled, parallel-group, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study. Lancet Digit Health. 2025 Mar;7(3):e175-e183. doi: 10.1016/S2589-7500(24)00267-X. Epub 2025 Feb 3.
- Gommers J, Hernstrom V, Josefsson V, Sartor H, Schmidt D, Hjelmgren A, Larsson AM, Hofvind S, Andersson I, Rosso A, Hagberg O, Lang K. Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading without AI in the MASAI study: a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, population-based, screening-accuracy trial. Lancet. 2026 Jan 31;407(10527):505-514. doi: 10.1016/S0140-6736(25)02464-X.
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Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
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Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2020-04936
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