CT에서 HCC를 진단하는 인공 지능 대 LIRADS
컴퓨터 단층 촬영에서 간세포 암종을 진단하기 위한 프로토타입 인공 지능 알고리즘 대 간 영상 보고 및 데이터 시스템(LI-RADS) 기준: 무작위 시험
간암은 전 세계적으로 6번째로 가장 흔히 진단되는 암이며 암 사망의 4번째 주요 원인입니다. 홍콩에서 세 번째로 흔한 암 사망 원인입니다. 간암의 5년 생존율은 초기 단계에서 91.5%에서 후기 단계에서 11%까지 질병 병기에 따라 크게 다릅니다. 간암의 조기 및 정확한 진단은 암 생존율을 높이는 데 가장 중요합니다. 간암은 단면 영상화를 통해 방사선학적으로 진단됩니다. 간 생검을 일상적으로 사용하지 않고 컴퓨터 단층촬영(CT). 그러나 현재 국제적으로 권장되는 방사선학적 보고 방법으로는 간 병변의 최대 49%가 결정적이지 않아 스캔을 반복하고 진단 및 치료가 지연될 수 있습니다. 간암을 정확하게 진단할 수 있는 인공지능(AI) 알고리즘이 개발됐다. 중간 분석을 기반으로 알고리즘은 높은 진단 정확도를 달성했습니다. 이제 AI 알고리즘을 구현할 준비가 되었습니다.
이 연구는 3상 조영 CT를 받는 위험에 처한 인구에서 무작위 방식으로 방사선학적 보고의 현재 표준과 비교하여 이 AI 알고리즘을 전향적으로 검증하는 것을 목표로 합니다. 이 연구 프로젝트는 완전히 독립적이며 의무 방사선 전문의에 의한 CT 스캔의 실제 임상 보고와 분리됩니다. 1차 연구 결과는 간암의 진단 정확도로, 편향되지 않은 복합 임상 참조 표준을 기반으로 합니다.
연구 개요
상세 설명
간암은 전 세계적으로 6번째로 가장 흔히 진단되는 암이며 암 사망의 4번째 주요 원인입니다. 주요 질병 부담은 동아시아에서 발견되며 연령 표준화 발병률은 남성과 여성에서 각각 100,000명당 26.8명과 8.7명입니다. 2017년 홍콩에서 가장 흔한 10대 암 중 간암의 사망률이 84.6%로 가장 높았습니다. 간세포 암종(HCC)의 5년 생존율은 수술적 절제의 경우 2cm 미만에서 91.5%에서 인접 장기 침범의 경우 >5cm에서 11%까지 질병 단계에 따라 크게 다릅니다. HCC의 조기 및 정확한 진단은 암 생존을 개선하는 데 가장 중요합니다.
간세포암종은 다른 일반적인 암과 달리 병리학적 확인 없이 조영 증강 단면 영상에서 매우 특징적인 동적 패턴으로 진단됩니다. 간 영상 보고 및 데이터 시스템(LI-RADS)은 HCC와 관련된 방사선 소견의 어휘, 해석 및 전달을 표준화하기 위해 설립되었습니다. 그러나 위험 인구의 컴퓨터 단층촬영(CT)에서 확인된 결절의 최대 49%가 LI-RADS에 의해 불확실한 것으로 분류되어 진단 확립을 더욱 지연시킵니다.
현재 의료 영상 분야에서 인공 지능(AI)의 적용을 개척하는 연구가 진행되고 있습니다. 임상의, 영상의학과, 통계과학자 등으로 구성된 학제간 연구팀은 4,000개 이상의 간 영상의 임상 및 방사선 데이터베이스를 기반으로 CT에서 간암을 정확하게 진단하는 AI 알고리즘을 개발했다. 후향적 데이터를 기반으로 한 중간 분석에서는 AI 알고리즘이 >97%의 진단 정확도와 >99%의 음성 예측값을 달성할 수 있음을 발견했습니다.
이 새로운 프로토타입 AI 알고리즘이 LI-RADS와 비교할 때 위험에 처한 인구에서 HCC를 진단하는 데 더 나은 성능을 달성할 수 있습니까? 이 질문은 생존율 향상의 핵심이 AI가 잠재적으로 개선할 수 있는 조기 진단일 때 특히 관련이 있습니다. 현재 방사선 전문의의 보고 오류는 매일 3-5%로 추정되며 이는 전 세계적으로 연간 4천만 건의 오류에 해당합니다. 이 프로토타입 알고리즘은 방사선 소견에 대한 인간의 오해를 줄이는 솔루션이 될 수 있습니다.
연구 유형
등록 (예상)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Wai-Kay Seto, MD
- 전화번호: 85222553579
- 이메일: wkseto@hku.hk
연구 연락처 백업
- 이름: Keith Chiu, FRCR
- 전화번호: 85222553111
- 이메일: kwhchiu@hku.hk
연구 장소
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Hong Kong, 홍콩
- 모병
- Department of Medicine, The University of Hong Kong, Queen Mary Hospital
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연락하다:
- Wai-Kay Seto, MD
- 전화번호: +85222553579
- 이메일: wkseto@hku.hk
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부수사관:
- Keith Chiu, FRCR
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부수사관:
- Lung Yi Mak, FRCP
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부수사관:
- Man-Fung Yuen, MD
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
1. 나이 >=18세. 2. 정기적인 간 초음파 감시가 필요한 위험 인구로 정의됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 모든 질병 병인의 간경변증 환자,
남성은 40세 이상, 여성은 50세 이상이거나 간세포암종의 가족력이 있는 만성 B형 간염 환자.
3. 간 초음파 검사에서 적어도 하나의 새로운 발병 국소 간 결절이 발견되었습니다.
제외 기준:
- 1cm 미만의 간 결절. 현재 그러한 결절은 LI-RADS 기준을 사용하여 보고되지 않지만 3-6개월 후에 반복 스캔을 권장합니다. 여러 개의 간 결절이 있는 환자의 경우 가장 큰 결절을 평가합니다.
- 조영제 아나필락시스 및 신장 기능 장애(사구체 여과율 < 30 ml/min)의 병력을 포함하여 조영제 CT 촬영에 대한 금기 사항이 있는 환자.
- 이전 경동맥 화학색전술 또는 리피오돌의 간내 주사를 통한 기타 중재적 시술을 받은 환자. 리피오돌은 컴퓨터 단층 촬영에서 극도로 고밀도이며 객관적인 해석을 불가능하게 합니다. 이러한 환자들은 프로토타입 AI 알고리즘 개발에서도 제외되었습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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활성 비교기: 프로토타입 AI 알고리즘
자체 프로토타입 딥러닝 인공지능 알고리즘
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홍콩 대학교에서 개발
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위약 비교기: LI_RADS 해석
LI-RADS 기준은 단면 복부 촬영 경험이 최소 10년인 지정된 두 명의 복부 방사선 전문의가 독립적으로 평가합니다.
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Liver Imaging Reporting and Data System(LI-RADS)은 HCC와 관련된 방사선 소견의 어휘, 해석 및 전달을 표준화하기 위해 설립되었습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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HCC의 진단 정확도
기간: 12 개월
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복합 임상 참조 표준을 사용하여 HCC 진단을 받은 참가자 수.
병변은 조직학(생검, 외과적 절제 또는 이식편)에 기초하거나 후속 영상에서 LR-5 기준을 달성하는 것에 기초하여 HCC에 대해 양성으로 간주될 것입니다.
병변이 적어도 12개월 동안 이미징에서 안정성, 명백한 자발적 감소 또는 종양 치료 없이 사라지는 것으로 입증된 경우 병변은 HCC에 대해 음성으로 간주됩니다.
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12 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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HCC에 대한 기타 진단 성능 매개변수
기간: 12 개월
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복합 임상 참조 표준을 사용하여 HCC 진단을 받은 참가자 수.
병변은 조직학(생검, 외과적 절제 또는 이식편)에 기초하거나 후속 영상에서 LR-5 기준을 달성하는 것에 기초하여 HCC에 대해 양성으로 간주될 것입니다.
병변이 적어도 12개월 동안 이미징에서 안정성, 명백한 자발적 감소 또는 종양 치료 없이 사라지는 것으로 입증된 경우 병변은 HCC에 대해 음성으로 간주됩니다.
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12 개월
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통역 시간
기간: 12 개월
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모집된 참가자의 AI 해석 평균 시간
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12 개월
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기술적 장애 발생
기간: 12 개월
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전반적인 기술적 실패 수
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12 개월
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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HCC에 대한 임상 시험
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Guangzhou Virotech Pharmaceutical Co., Ltd.모병
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University of PisaAzienda Ospedaliera Città della Salute e della Scienza di Torino; Fondazione Policlinico... 그리고 다른 협력자들모병
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Huazhong University of Science and Technology알려지지 않은
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Leiden University Medical CenterMedtronic; ZonMw: The Netherlands Organisation for Health Research and Development; Maag... 그리고 다른 협력자들완전한
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IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria di Bologna모병