Evaluation of Use of Diagnostic AI for Lung Cancer in Practice
2019年7月20日 更新者：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.
調査の概要
詳細な説明
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.
研究の種類
介入
入学 (予想される)
15
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Hong Kong、香港
- University of Hong Kong
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
説明
Inclusion Criteria:
- The participant performs radiology screenings professionally
Exclusion Criteria:
-
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：診断
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：クロスオーバー割り当て
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：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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実験的：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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実験的：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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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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Classification accuracy
時間枠：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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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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detection concordance
時間枠：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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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2018年12月14日
一次修了 (予想される)
2019年12月15日
研究の完了 (予想される)
2019年12月15日
試験登録日
最初に提出
2018年12月16日
QC基準を満たした最初の提出物
2018年12月17日
最初の投稿 (実際)
2018年12月19日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2019年7月23日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2019年7月20日
最終確認日
2019年7月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。