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AI-Assisted Chest CT Interpretation Across the Lung Cancer Care Continuum

Development of a Chest CT-Based Artificial Intelligence Model Across the Lung Cancer Care Continuum and a Prospective Randomized Crossover Reader Study of Its Clinical Decision-Support Performance

This investigator-initiated, single-center study consists of a retrospective artificial intelligence model-development stage and a prospective physician reader-study stage. Deidentified chest CT examinations acquired during routine clinical care between January 1, 2021, and December 31, 2024, will be used to develop, validate, and lock artificial intelligence models for lung cancer-related imaging tasks.

In the prospective stage, approximately 12 to 15 physicians with experience in chest CT interpretation will complete two reading sessions in randomized order: unaided interpretation and AI-assisted interpretation. The sessions will be separated by a washout period of at least 4 weeks. The primary objective is to compare diagnostic performance between AI-assisted and unaided interpretation. Secondary objectives include reading time, diagnostic confidence, inter-reader agreement, and errors related to incorrect AI suggestions.

All readings will be performed in an offline research environment. AI outputs will not be used for patient care, and the study will not add imaging examinations, treatment, or follow-up for patients.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

개입 / 치료

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

15

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 장소

    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, 중국, 430022
        • Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
        • 연락하다:

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

연구 대상 성별

모두

설명

Inclusion Criteria:

  • Physicians with education or training relevant to medical imaging
  • Experience in interpreting chest CT examinations
  • Ability to complete the required study training and both reading sessions
  • Willingness to provide written informed consent and comply with study procedures

Exclusion Criteria:

  • Failure to complete the required study training
  • Inability or unwillingness to complete both reading sessions as required
  • Any protocol deviation likely to compromise the validity of the reader-study data

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 특수 증상
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 크로스오버 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: Sequence AB: Unaided Then AI-Assisted Interpretation

Participants first complete an unaided chest CT interpretation session. After a washout period of at least 4 weeks, they complete an AI-assisted interpretation session.

A locked research-use-only artificial intelligence system analyzes deidentified chest CT images and provides decision-support outputs to participating physicians. The system is evaluated only in an offline reader-study environment and is not used for actual patient care.

실험적: Sequence BA: AI-Assisted Then Unaided Interpretation

Participants first complete an AI-assisted chest CT interpretation session. After a washout period of at least 4 weeks, they complete an unaided interpretation session.

A locked research-use-only artificial intelligence system analyzes deidentified chest CT images and provides decision-support outputs to participating physicians. The system is evaluated only in an offline reader-study environment and is not used for actual patient care.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Difference in Diagnostic Accuracy Between AI-Assisted and Unaided Chest CT Interpretation
기간: At completion of the second reading session, after a washout period of at least 4 weeks

Diagnostic accuracy will be calculated as the proportion of case-level interpretations that agree with the prespecified reference standard based on pathology or clinical follow-up. The paired difference in diagnostic accuracy between AI-assisted and unaided interpretation will be estimated across participating physicians and cases using a multi-reader multi-case analysis and reported with a 95% confidence interval. Higher accuracy indicates better diagnostic performance.

At completion of the second reading session, after a washout period of at least 4 weeks

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (추정된)

2026년 9월 1일

기본 완료 (추정된)

2028년 8월 31일

연구 완료 (추정된)

2028년 8월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 9월 14일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 9월 18일

처음 게시됨 (실제)

2026년 9월 21일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 9월 21일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 9월 18일

마지막으로 확인됨

2026년 9월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • Radio-20260816

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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