人工知能に基づいた小児、青少年、若年成人における黒色腫の早期診断とリスク予測 (AI-MEL)
2024年9月27日 更新者：German Cancer Research Center
AI-MEL: 小児、青少年、若年成人の早期診断とリスク予測のための画像分析と機械学習
この研究の目標は、特に若い患者（30歳未満）において、黒色腫と母斑やその他の良性の色素性皮膚病変を区別するための支援的な診断用人工知能アルゴリズムを開発することです。 達成を目指す主な目標は次のとおりです。
- 脆弱な集団における皮膚がんのスクリーニングを対象とした、皮膚鏡画像に基づくアルゴリズムの開発
- 組織学的画像に基づく別のアルゴリズムの開発。これは、皮膚科学的評価後も黒色腫の疑いがある病変に対して病理学者が使用することを目的としています。
- ユーザーがシステムの決定をよりよく理解し、偏見を回避し、これらのアプリケーションの信頼性を高めることができる説明可能性メソッドの実装
このプロジェクトで使用されるデータはいずれにしても日常的な臨床診療で収集されるため、この研究の参加者に追加の時間の約束はありません。
調査の概要
状態
募集
研究の種類
観察的
入学 (推定)
3000
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。
研究連絡先
- 名前：Titus J Brinker, PD Dr. med
- 電話番号：+49 15175084347
- メール：titus.brinker@nct-heidelberg.de
研究場所
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Florence、イタリア、50121
- 完了
- University of Florence
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Barcelona、スペイン、08036
- 募集
- Hospital Clinic de Barcelona
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コンタクト：
- Susana Puig
- メール：spuig@clinic.cat
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Tübingen、ドイツ、72074
- 完了
- University of Tübingen
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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
はい
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
主に子供（15歳まで）、青少年（16～20歳）、若年成人（21～30歳）
説明
包含基準:
-
除外基準:
- 黒色腫または母斑の診断を受けていない患者
- 画質が不十分な画像
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
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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受信者オペレーター曲線下の面積 (AUROC)
時間枠：最初の評価: 最初のトレーニングとテスト サイクルの完了時 (研究開始から約 1.5 年以内)。再評価: モデル改善のための最初のトレーニングから 6 か月後と 12 か月後に。
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AUROC は、さまざまな分類子の診断精度を測定および比較するために使用されます。
したがって、値が高いほど診断パフォーマンスが優れていることを意味し、AUROC 1 が完璧なスコアとなります。
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最初の評価: 最初のトレーニングとテスト サイクルの完了時 (研究開始から約 1.5 年以内)。再評価: モデル改善のための最初のトレーニングから 6 か月後と 12 か月後に。
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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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バランスの取れた精度
時間枠：最初の評価: 最初のトレーニングとテスト サイクルの完了時 (研究開始から約 1.5 年以内)。再評価: モデル改善のための最初のトレーニングから 6 か月後と 12 か月後に。
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バランスの取れた精度は、分類者と医師の間で診断精度を測定および比較するために使用されます。
したがって、値が高いほど診断パフォーマンスが向上し、バランスの取れた精度 1 は完全な診断機能を意味します。
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最初の評価: 最初のトレーニングとテスト サイクルの完了時 (研究開始から約 1.5 年以内)。再評価: モデル改善のための最初のトレーニングから 6 か月後と 12 か月後に。
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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。
協力者
捜査官
- 主任研究者：Titus J Brinker, PD Dr. med、German Cancer Research Center
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。
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)
2022年12月1日
一次修了 (推定)
2026年11月30日
研究の完了 (推定)
2026年11月30日
試験登録日
最初に提出
2024年9月24日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年9月27日
最初の投稿 (実際)
2024年10月1日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年10月1日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年9月27日
最終確認日
2024年9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。