유방 조영상 해석을 돕는 인공 지능 알고리즘의 임상 검증 (ALGO-MAMMO)
2023년 11월 7일 업데이트: University Hospital, Strasbourg, France
이것은 프랑스 서부와 동부의 여러 병원 센터 및 자유주의자로부터의 대표적인 프랑스 인구에 대해 이미 훈련된 종양 검출 보조 소프트웨어를 대규모 인구에 대해 임상적으로 검증하는 것을 목표로 합니다.
이 모집단은 유방암 치료를 받았고(유방 생검에 의해 조직학적으로 입증됨) 조사자가 진단 당시 유방조영상을 수행한 1000명의 환자로 구성됩니다. 대조군 집단은 각 환자의 영향을 받지 않은 유방으로 구성됩니다(양쪽 암의 드문 경우 제외).
이 혁신적인 소프트웨어는 건강한 유방 조직을 인식하는 주요 기능을 가지고 있어 방사선 전문의가 위험에 처한 유방 조직에 집중할 수 있도록 하여 의료 시간 관리 및 "어려운" 파일 관리를 개선합니다.
연구 개요
상태
완전한
정황
연구 유형
관찰
등록 (실제)
1000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Strasbourg, 프랑스, 67091
- Service de Radiologie 1 - CHU de Strasbourg - France
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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
40년 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
2010년에서 2020년 사이에 HUS에서 유방암 치료를 받은 40세에서 75세의 성인 여성
설명
포함 기준:
- 40~75세의 성인 여성
- 2010~2020년 HUS에서의 유방암 치료
- 유방 조영술 및 조직학적 증거를 포함하여 이용 가능
- 연구 목적으로 익명 데이터를 재사용하는 데 이미 동의한 환자
제외 기준:
- 연구 참여에 반대 의사를 표명한 여성
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 케이스 전용
- 시간 관점: 회고전
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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유방 조영술 진단 보조 소프트웨어의 지원을 받는 조작자 종양 감지에 대한 진단 성능(민감도, 특이도)을 평가하고 이를 도움이 없는 조작자의 진단 성능과 비교합니다.
기간: 2010년 1월 1일부터 2020년 1월 1일까지 소급 분석된 파일을 검사합니다.
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이 평가는 유방조영상에서 종양 부위의 윤곽을 그리는 것을 기반으로 합니다.
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2010년 1월 1일부터 2020년 1월 1일까지 소급 분석된 파일을 검사합니다.
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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)
2021년 4월 20일
기본 완료 (실제)
2023년 3월 20일
연구 완료 (실제)
2023년 5월 20일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 11월 25일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 11월 25일
처음 게시됨 (실제)
2022년 12월 7일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 11월 8일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 11월 7일
마지막으로 확인됨
2022년 11월 1일
추가 정보
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