地域エステルイェートランド リンシェーピングにおける乳がんスクリーニングにおける人工知能 (AI-ROL)
2022年4月19日 更新者：Håkan Gustafsson、Ostergotland County Council, Sweden
スウェーデンのダブルリーディング乳がんスクリーニングプログラムにおける第3のリーダーおよびコンセンサス中のAIの使用
この観察研究の目的は、AI (Transpara®) の使用が二重読影マンモグラフィ スクリーニング プログラムの質の向上につながるかどうかを評価することです。
これは、従来のマンモグラフィ スクリーニング (AI を使用しないダブル リーディングとコンセンサス) と比較して、AI をサード リーダーとして、およびコンセンサス ミーティング中の意思決定支援として実行することによって調査されます。
調査の概要
詳細な説明
AI がん検出システムは 3 番目のリーダーとして機能し、追加の症例をコンセンサス会議に呼び戻します。これらの検査は、二重読影では呼び戻されませんでしたが、AI が導き出したがんリスク スコアに基づいて、3% の最も疑わしい検査として分類されます。 第二に、コンセンサス中の意思決定支援として AI が使用されます。 疑わしい石灰化と軟部組織病変の AI リスク スコアとコンピュータ支援検出 (CAD) マークがリーダーに提供されます。
この研究の仮説は、AI の使用は、再現率に影響を与えずにがんの検出率を高めることにより、スクリーニング プログラムの質を向上させる可能性があるというものです。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
15500
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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Östergötland
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Linköping、Östergötland、スウェーデン、58185
- Region Östergötland
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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
40年～74年 (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
女性
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
集団ベースのマンモグラフィー・スクリーニングの対象となる女性
説明
包含基準:
- エステルイェートランド・リンシェーピング地域で定期的な乳がん検診プログラムに参加している女性たち
除外基準:
- マンモグラムで乳房インプラントまたはその他の外来インプラントを使用している女性
- 乳がんが疑われる症状または徴候のある女性
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
- 観測モデル：コホート
- 時間の展望：見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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エステルイェートランド地方リンシェーピングでスクリーニングされた女性
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コンセンサス会議中の第 3 のリーダーおよび意思決定支援システムとしての AI の使用
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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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がん発見率
時間枠：導入から4か月後
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コンセンサス後にリコールされた女性のうち、乳がんと診断された女性の割合
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導入から4か月後
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リコールまたは紹介率
時間枠：導入から4か月後
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コンセンサス後にさらなる診断精密検査のために紹介された女性の割合
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導入から4か月後
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紹介の正の予測値
時間枠：導入から4か月後
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紹介された女性のうち乳がんと診断された女性の割合
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導入から4か月後
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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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Transpara®スコアの陽性的中率
時間枠：導入から4か月後
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特定の AI スコアを持つ女性で乳がんと診断された割合
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導入から4か月後
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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。
捜査官
- 主任研究者：Håkan Gustafsson, PhD、Linköping University - University Hospital
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- 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.
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)
2021年10月15日
一次修了 (実際)
2022年2月15日
研究の完了 (実際)
2022年2月15日
試験登録日
最初に提出
2021年9月8日
QC基準を満たした最初の提出物
2021年9月8日
最初の投稿 (実際)
2021年9月17日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年4月20日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年4月19日
最終確認日
2022年4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。