Evaluation of Use of Diagnostic AI for Lung Cancer in Practice
2019년 7월 20일 업데이트: Ensemble Group Holdings, LLC
This study investigates ways of improving radiologists performance of the classification of CT-scans as cancerous or non-cancerous.
Participants interact with an AI to classify CT-scans under three different conditions.
연구 개요
상세 설명
The three conditions are as follows: "probabilistic classification", where the radiologist diagnoses scans using an AI cancer likelihood score; "classification plus detection", where the radiologist see detecting lung nodules in addition to the AI's probabilistic classification score before making her own examination of the CT-scan; and "classification with delayed detection", where the radiologist identifies regions of interest independently of the AI and then sees the AI's detected ROIs.
연구 유형
중재적
등록 (예상)
15
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Hong Kong, 홍콩
- University of Hong Kong
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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
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
설명
Inclusion Criteria:
- The participant performs radiology screenings professionally
Exclusion Criteria:
-
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: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: Probabilistic Classification
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan.
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Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.
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실험적: Classification Plus Detection
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan.
They also see ROIs identified by the AI that represent lung nodules.
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Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.
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실험적: Classification With Delayed Detection
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan.
After identifying their own ROIs, the radiologist then can see ROIs identified by the AI that represent lung nodules before making final decisions.
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Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Classification accuracy
기간: up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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This compares radiologists' classifications with the ground truth in the tested cases.
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up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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detection concordance
기간: up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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Evaluation of concordance between radiologists in the tested cases in detection of lung nodules > 4 mm
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up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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 (실제)
2018년 12월 14일
기본 완료 (예상)
2019년 12월 15일
연구 완료 (예상)
2019년 12월 15일
연구 등록 날짜
최초 제출
2018년 12월 16일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2018년 12월 17일
처음 게시됨 (실제)
2018년 12월 19일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2019년 7월 23일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2019년 7월 20일
마지막으로 확인됨
2019년 7월 1일
추가 정보
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