- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05048095
Intelligenza artificiale nello screening del cancro al seno nella regione Östergötland Linkoping (AI-ROL)
L'uso dell'intelligenza artificiale come terzo lettore e durante il consenso in un programma di screening del cancro al seno a doppia lettura in Svezia
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Il sistema di rilevamento del cancro dell'intelligenza artificiale fungerà da terzo lettore e richiamerà ulteriori casi alla conferenza di consenso: gli esami che non sono stati richiamati dalla doppia lettura ma sono classificati come il 3% degli esami più sospetti, sulla base dei punteggi di rischio di cancro derivati dall'intelligenza artificiale. In secondo luogo, l'intelligenza artificiale viene utilizzata come supporto decisionale durante il consenso. Ai lettori vengono forniti punteggi di rischio AI e segni CAD (Computer-Aided Detection) di calcificazioni sospette e lesioni dei tessuti molli.
L'ipotesi di questo studio è che l'uso dell'intelligenza artificiale abbia il potenziale per migliorare la qualità del programma di screening aumentando il tasso di rilevamento del cancro senza influire sul tasso di richiamo.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
Östergötland
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Linköping, Östergötland, Svezia, 58185
- Region Östergötland
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Donne che partecipano al regolare programma di screening del cancro al seno nella regione Östergötland Linkoping
Criteri di esclusione:
- Donne con protesi mammarie o altri impianti estranei nella mammografia
- Donne con sintomi o segni di sospetto cancro al seno
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Coorte
- Prospettive temporali: Prospettiva
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Donne sottoposte a screening nella regione Östergötland Linkoping
|
L'uso dell'IA come terzo lettore e come sistema di supporto alle decisioni durante le riunioni di consenso
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Tasso di rilevamento del cancro
Lasso di tempo: Dopo 4 mesi di inclusione
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Proporzione di donne con diagnosi di cancro al seno tra quelle richiamate dopo il consenso
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Dopo 4 mesi di inclusione
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Tasso di richiamo o rinvio
Lasso di tempo: Dopo 4 mesi di inclusione
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Percentuale di donne che vengono indirizzate per ulteriori accertamenti diagnostici dopo il consenso
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Dopo 4 mesi di inclusione
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Valore predittivo positivo dei rinvii
Lasso di tempo: Dopo 4 mesi di inclusione
|
Percentuale di donne con diagnosi di cancro al seno tra quelle segnalate
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Dopo 4 mesi di inclusione
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Valore predittivo positivo dei punteggi Transpara®
Lasso di tempo: Dopo 4 mesi di inclusione
|
Proporzione di tumori al seno diagnosticati tra le donne con un determinato punteggio AI
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Dopo 4 mesi di inclusione
|
Collaboratori e investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Håkan Gustafsson, PhD, Linköping University - University Hospital
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Rodriguez-Ruiz A, Lang K, Gubern-Merida A, Broeders M, Gennaro G, Clauser P, Helbich TH, Chevalier M, Tan T, Mertelmeier T, Wallis MG, Andersson I, Zackrisson S, Mann RM, Sechopoulos I. Stand-Alone Artificial Intelligence for Breast Cancer Detection in Mammography: Comparison With 101 Radiologists. J Natl Cancer Inst. 2019 Sep 1;111(9):916-922. doi: 10.1093/jnci/djy222.
- Rodriguez-Ruiz A, Krupinski E, Mordang JJ, Schilling K, Heywang-Kobrunner SH, Sechopoulos I, Mann RM. Detection of Breast Cancer with Mammography: Effect of an Artificial Intelligence Support System. Radiology. 2019 Feb;290(2):305-314. doi: 10.1148/radiol.2018181371. Epub 2018 Nov 20.
- van Winkel SL, Rodriguez-Ruiz A, Appelman L, Gubern-Merida A, Karssemeijer N, Teuwen J, Wanders AJT, Sechopoulos I, Mann RM. Impact of artificial intelligence support on accuracy and reading time in breast tomosynthesis image interpretation: a multi-reader multi-case study. Eur Radiol. 2021 Nov;31(11):8682-8691. doi: 10.1007/s00330-021-07992-w. Epub 2021 May 4.
- Pinto MC, Rodriguez-Ruiz A, Pedersen K, Hofvind S, Wicklein J, Kappler S, Mann RM, Sechopoulos I. Impact of Artificial Intelligence Decision Support Using Deep Learning on Breast Cancer Screening Interpretation with Single-View Wide-Angle Digital Breast Tomosynthesis. Radiology. 2021 Sep;300(3):529-536. doi: 10.1148/radiol.2021204432. Epub 2021 Jul 6.
- Raya-Povedano JL, Romero-Martin S, Elias-Cabot E, Gubern-Merida A, Rodriguez-Ruiz A, Alvarez-Benito M. AI-based Strategies to Reduce Workload in Breast Cancer Screening with Mammography and Tomosynthesis: A Retrospective Evaluation. Radiology. 2021 Jul;300(1):57-65. doi: 10.1148/radiol.2021203555. Epub 2021 May 4.
- Lang K, Dustler M, Dahlblom V, Akesson A, Andersson I, Zackrisson S. Identifying normal mammograms in a large screening population using artificial intelligence. Eur Radiol. 2021 Mar;31(3):1687-1692. doi: 10.1007/s00330-020-07165-1. Epub 2020 Sep 2.
- Rodriguez-Ruiz A, Lang K, Gubern-Merida A, Teuwen J, Broeders M, Gennaro G, Clauser P, Helbich TH, Chevalier M, Mertelmeier T, Wallis MG, Andersson I, Zackrisson S, Sechopoulos I, Mann RM. Can we reduce the workload of mammographic screening by automatic identification of normal exams with artificial intelligence? A feasibility study. Eur Radiol. 2019 Sep;29(9):4825-4832. doi: 10.1007/s00330-019-06186-9. Epub 2019 Apr 16.
- Lang K, Hofvind S, Rodriguez-Ruiz A, Andersson I. Can artificial intelligence reduce the interval cancer rate in mammography screening? Eur Radiol. 2021 Aug;31(8):5940-5947. doi: 10.1007/s00330-021-07686-3. Epub 2021 Jan 23.
- Sasaki M, Tozaki M, Rodriguez-Ruiz A, Yotsumoto D, Ichiki Y, Terawaki A, Oosako S, Sagara Y, Sagara Y. Artificial intelligence for breast cancer detection in mammography: experience of use of the ScreenPoint Medical Transpara system in 310 Japanese women. Breast Cancer. 2020 Jul;27(4):642-651. doi: 10.1007/s12282-020-01061-8. Epub 2020 Feb 12.
- Kerschke L, Weigel S, Rodriguez-Ruiz A, Karssemeijer N, Heindel W. Using deep learning to assist readers during the arbitration process: a lesion-based retrospective evaluation of breast cancer screening performance. Eur Radiol. 2022 Feb;32(2):842-852. doi: 10.1007/s00330-021-08217-w. Epub 2021 Aug 12.
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Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
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Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- NCT20210157-AI-ROL
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Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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Tianjin Medical University Cancer Institute and...Guangxi Medical University; Sun Yat-sen University; Chinese PLA General Hospital; The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University e altri collaboratoriCompletatoLa guida all'applicazione clinica di Conebeam Breast CTCina
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Georgetown UniversityNational Cancer Institute (NCI); American Cancer Society, Inc.; Susan G. Komen...CompletatoStudio delle donne cinesi che non hanno aderito alle linee guida per lo screening mammografico dell'American Cancer SocietyStati Uniti
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Institut Cancerologie de l'OuestAttivo, non reclutanteQualità della vita al lavoro | Professionisti paramedici | Toccare Massaggio | Cancer CenterFrancia
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Prove cliniche su Sistema di rilevamento del cancro AI
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University Hospital, BordeauxSRIOP 2016, SIRIC BRIOCompletato
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NYU Langone HealthReclutamento
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Color Health, Inc.CompletatoCancro | Sopravvivenza | Burnout del caregiver | Stress da accudimentoStati Uniti
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Weill Medical College of Cornell UniversityMyriad Genetics, Inc.ReclutamentoProva sullo screening del trasporto ostetrico combinato e lo screening del cancro ereditario (FOCUS)Sindromi tumorali ereditarieStati Uniti
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Royal Marsden NHS Foundation TrustLondon Cancer Alliance; Royal College of Music; Tenovus Cancer CareSconosciuto
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Sohag UniversityReclutamentoDonne Sterili con Adesioni PelvicheEgitto
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Oregon State UniversityNational Cancer Institute (NCI)ReclutamentoCancro al seno | Tumori ginecologiciStati Uniti
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Instituto Nacional de Ciencias Medicas y Nutricion...CompletatoTumore del pancreas | Adenocarcinoma pancreaticoMessico
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Reciprocal LabsCalifornia HealthCare FoundationCompletato
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Duke UniversityCompletato