흉부 LDCT 영상에서 AI/ML 기술 기반 SaMD의 성능을 평가하는 독립형 관찰 연구(REALITY) (REALITY)
폐 결절의 검출, 위치 파악 및 특성화를 가능하게 하는 AI/ML 기술 기반 엔드 투 엔드 CADe/CADx SaMD를 평가하기 위한 다국적, 다기관, 후향적 연구(현실)
이는 인공 지능/기계 학습(AI/ML) 기술 기반 엔드투엔드 컴퓨터 지원 탐지/컴퓨터 지원 진단(CADe/CADx)의 독립형 효능 및 안전성을 평가하기 위한 다국적, 다기관, 후향적 연구입니다. SaMD(Software as a Medical Device)는 폐암 검진(LCS) 프로그램의 일환으로 수행된 저선량 컴퓨터 단층촬영(LDCT) 스캔에서 폐암 결절에 대한 악성 및 의심스러운 결절을 탐지, 위치 파악 및 특성화하기 위해 개발되었습니다.
폐암 검진을 받은 환자의 LDCT DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 이미지가 선택되어 연구에 포함되었습니다. 그런 다음 선택한 스캔을 CADe/CADx SaMD로 분석하고 병변 위치 파악 및 병변 암 진단을 포함하여 방사선 전문의가 생성한 참조 표준과 비교합니다.
알고리즘 성능 일반화를 보장하기 위해 환자 수준 및 병변 수준 감지 및 진단 효능의 성능 지수를 계산하고 하위 클래스 분석도 수행합니다.
연구 개요
상태
상태
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
연구 유형
연구 유형
등록 (실제)
등록
연락처 및 위치
연구 장소
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Pennsylvania
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Philadelphia, Pennsylvania, 미국, 19104
- University of Pennsylvania - Penn Center for Innovation
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Tennessee
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Memphis, Tennessee, 미국, 38120
- Baptist Clinical Research Institute
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Texas
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Houston, Texas, 미국, 77030
- The University of Texas M.D. Anderson Cancer Center
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Madrid, 스페인, 28040
- Fundacion instituto de investigacion sanitaria de la fundacion jimenez diaz (FJD)
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Pamplona, 스페인, 31009
- Universidad de Navarra
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참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
방사선과 또는 폐렴과 병원 부서의 고위험 폐암 인구.
본 연구에 등록된 환자들은 확립된 폐암 검진 지침에 따라 폐암 위험이 높기 때문에 폐암 검진에 참여한 EU 및 미국 전역의 센터에서 후향적으로 수집되었습니다.
장치의 효능과 안전성을 테스트하는 데 사용되는 코호트는 암 양성 환자와 양성 환자를 1:2로 분포하는 "강화된 코호트"가 될 것입니다.
설명
포함 기준:
- ≥50-80세;
- 현재 또는 이전 흡연자(>=20갑년);
- 폐암 검진 지침(USPSTF(United States Preventive Services Task Force) 2021 기준과 동일)에 따라 폐암 검진을 위해 검진 및 감시를 받은 환자;
- 폐암 고위험군에 포함되어 LDCT를 받았습니다.
제외 기준:
- 이전 폐 절제술;
- CT 획득을 방해하는 심장 박동기 또는 흉부에 내장된 기타 금속 의료 장치;
- AI 모델 개발 중에 사용되는 환자/이미지
- 폐문암 및/또는 종격동암만 있는 환자;
- 간유리암만 있는 환자;
- 30mm(종괴)를 초과하는 고형 또는 부분고형 결절이 있는 환자;
- 필수 임상정보를 첨부하지 않은 환자
- 다음 중 하나의 영상이 있는 환자: 슬라이스 누락, 슬라이스 두께 >3mm;
- 폐의 부분적인 덮개.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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환자 수준의 AUROC(ROC 곡선 아래 영역)
기간: 12개월
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환자 수준에서 중간 LCS 성능을 측정하는 AUROC는 0.8보다 엄격하게 우수합니다. 1차 평가변수에 대한 지원: 제품 고정 작동 지점의 환자 수준 AUROC에서 파생됨: 민감도, 특이도, PPV, NPV. |
12개월
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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특이도=70%일 때 민감도 > 70%
기간: 12개월
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12개월
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민감도=70%일 때 특이도 > 70%
기간: 12개월
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12개월
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LROC의 AUC > 0.75
기간: 12개월
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ROC(수신기 작동 특성) 평가 패러다임과 달리 LROC(현지화 ROC) 분석은 관찰 연구에서 현지화 및 탐지의 정확성을 공동으로 평가하는 수단을 제공합니다.
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12개월
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감지 감도>0.8(스캔당 평균 FP 속도<1)
기간: 12개월
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12개월
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평균 직경의 경우 ICC>0.8
기간: 12개월
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클래스 내 상관 계수(ICC)는 그룹으로 구성된 단위에 대해 정량적 측정을 수행할 때 사용할 수 있는 설명 통계입니다.
동일한 그룹의 단위가 서로 얼마나 유사한지를 설명합니다.
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12개월
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장축 직경의 경우 ICC>0.8
기간: 12개월
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12개월
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단축 직경의 경우 ICC>0.8
기간: 12개월
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12개월
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볼륨의 경우 ICC>0.75
기간: 12개월
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12개월
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주사위 계수 >0.7
기간: 12개월
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12개월
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공동 작업자 및 조사자
수사관
수사관
- 수석 연구원: Anil Vachani, MD, UNIVERSITY of PENNSYLVANIA
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
기본 완료 (실제)
기본 완료
연구 완료 (실제)
연구 완료
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- MT-LCS-002
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
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