人口ベースの乳がん検診におけるAI強化イメージング
2026年2月11日 更新者：Ying Zheng、Fudan University
AI支援画像技術を用いた集団ベースの乳がんスクリーニング研究
人工知能（AI）支援画像技術（AI支援乳房超音波およびAI支援マンモグラフィーを含む）は、乳房画像検査の精度と効率を効果的に向上させることができますが、大規模な集団ベースの乳がん検診への応用は依然として非常に限られています。
このプロジェクトは、集団ベースの乳がん検診における核心的な課題とボトルネックに対処することで、乳がん検診の有効性と実現可能性を向上させることを目的としています。一般集団において地区ベースのクラスター分けによる前向きクラスター対照検診試験を実施します。介入群はAI支援超音波とAI支援マンモグラフィーを組み合わせた複合検診を受け、対照群は従来の検診（一次検診として乳房超音波、二次検診としてマンモグラフィー）を受けます。
集団検診の実践に基づき、実際の検診における様々な技術的側面でのAI支援画像診断技術の有効性を評価し、費用対効果分析を実施します。本研究は、集団ベースの乳がん検診におけるAI支援乳房画像技術の応用を調査し、AI支援画像技術の大規模導入に向けた科学的根拠を提供します。さらに、集団検診の実践とモデルシミュレーションを組み合わせることで、多次元的な乳がん検診戦略を探求し、中国人口に適した検診方法と技術の最適化を図ります。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (推定)
16000
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。
研究連絡先
- 名前：Ying Zheng
- 電話番号：862164175590
- メール：j_shen@fudan.edu.cn
研究場所
-
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Shaghai
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Shanghai、Shaghai、中国、021
- 募集
- Fudan University Shanghai Cancer Center
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コンタクト：
- Ying Zheng
- 電話番号：862164172290
- メール：zhengying@fudan.edu.cn
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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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準:
- 「二癌（乳がん及び子宮頸がん）検診」プロジェクトに参加している35歳から69歳の女性で、乳がん（上皮内がんを含む）の既往歴がなく、過去5年間に他のがんの既往歴もない方。
除外基準:
- 重篤な心肺機能不全、肝機能または腎機能不全、その他の全身性疾患を有し、余命が5年未満と予想される方。
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：ふるい分け
- 割り当て：非ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：なし（オープンラベル）
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：AI支援スクリーニング
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介入群は、AI支援超音波検査とAI支援マンモグラフィーを組み合わせたスクリーニングを受けます
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介入なし：定期的なスクリーニング
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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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AI支援スクリーニングを受けた女性と通常のスクリーニングを受けた女性との間で比較した、1年間の追跡期間における早期乳がんの発生率
時間枠：登録からスクリーニング終了後1年まで
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早期乳がんとは、がんが乳房内（局所）または乳房とその周囲のリンパ節（局所領域）に限局している状態と定義されました。
具体的には、直径＜2 cmの腫瘍で、同側の腋窩リンパ節への転移や遠隔転移を認めないものを指します。
米国癌合同委員会（AJCC）のTNM病期分類（第8版）および『中国乳がん検診・早期診断・早期治療ガイドライン（2021年、北京）』によると、早期乳がんには、0期（乳管内がんおよび小葉内がんを含む）、I期、II期が含まれます。
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登録からスクリーニング終了後1年まで
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AI支援超音波とAI支援マンモグラフィーを併用した女性と、通常のスクリーニングを受けた女性との間で、1年間の追跡期間における疑わしい乳房病変（腫瘤および石灰化を含む）の検出率を比較
時間枠：スクリーニング終了から1年後までの登録
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スクリーニング終了から1年後までの登録
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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。
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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)
2025年1月1日
一次修了 (推定)
2027年12月31日
研究の完了 (推定)
2027年12月31日
試験登録日
最初に提出
2026年2月6日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年2月11日
最初の投稿 (実際)
2026年2月13日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年2月13日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年2月11日
最終確認日
2026年1月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- 2024AI
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
いいえ
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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