인공지능 장치를 이용한 폐암 검진
2026년 3월 16일 업데이트: Molly SC Li, Chinese University of Hong Kong
인공지능 장치를 이용한 고위험 비흡연자의 폐암 검진
폐암 검진은 현재 근거가 부족하여 비흡연자에게는 권장되지 않습니다.
새로운 증거에 따르면 1차 가족력은 아시아인 비흡연자의 폐암에 대한 강력한 위험 요소인 것으로 나타났습니다.
아시아에서는 폐암 검진을 성공적으로 시행하는 데 있어 자원 부족이 주요 과제입니다.
인공지능(AI)은 이러한 자원을 극복할 수 있는 유망한 도구입니다.
본 연구에서는 임상적 유용성을 연구하고 가족력이 있는 아시아인 비흡연자의 폐암 검진을 위한 AI 지원 프로그램의 타당성을 입증하는 것을 목표로 합니다.
이것은 단일군 비무작위 폐암 검진 연구입니다.
1차 폐암 가족력이 있는 50~75세의 비흡연자 1000명이 등록됩니다.
참가자는 등록 시 흉부의 저용량 컴퓨터 단층촬영(LDCT)과 혈액 채취를 받게 됩니다.
LDCT 필름은 폐 결절의 존재 여부를 AI 소프트웨어로 해석합니다.
폐 결절이 있는 참가자는 추가 조사를 거쳐 악성 종양 위험에 따라 추적 관찰됩니다.
1차 종료점은 이 모집단에서 1차 LDCT 흉부 검사로 발견된 초기 폐암의 유병률입니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
3000
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Molly SC LI, MBBS, MRCP
- 전화번호: 3505 2166
- 이메일: molly@clo.cuhk.edu.hk
연구 연락처 백업
- 이름: Candy TANG, PC
- 전화번호: 2479 8366
- 이메일: candytang@cuhk.edu.hk
연구 장소
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Hong Kong, 홍콩
- 모병
- Department of Clinical Oncology, Prince of Wales Hospital
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연락하다:
- Molly SC LI, MBBS, MRCP
- 전화번호: 3505 2166
- 이메일: molly@clo.cuhk.edu.hk
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연락하다:
- Candy TANG, PC
- 전화번호: 2479 8366
- 이메일: candytang@cuhk.edu.hk
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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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준:
환자는 다음 기준이 모두 적용되는 경우에만 연구에 포함될 수 있습니다.
- 50~75세
- 비흡연자(평생 담배 100갑 미만으로 정의)
- 폐암의 1차 가족력이 있는 경우
- 폐암 초기 발견 시 완치적 치료에 신체적으로 적합
- 서면 동의서를 제공할 수 있음
- 필요한 경우 후속 방문 및 후속 CT 스캔에 대한 동의
- 중개 연구를 위한 혈액 채취에 대한 동의
제외 기준:
스크리닝 시 다음 제외 기준 중 하나라도 충족하는 환자는 본 연구에 등록할 자격이 없습니다.
- 악성종양의 역사
- 흡연력(평생 100개피 이상으로 정의)
- 폐암이 의심되는 임상 증상(예: 객혈, 흉통, 체중감소
- 중증 심장 질환, 급성 또는 만성 호흡 부전, 가정 산소 요법, 출혈 장애 등 폐암의 근치적 치료(수술)를 불가능하게 하는 의학적 동반 질환
- 임신부 또는 임신을 계획 중인 여성
- 결핵 또는 간질성 폐질환의 병력
- 지난 12주 이내에 항생제 치료가 필요한 폐렴
- 2년 이내에 수행된 흉부 CT 또는 흉부 CT(LDCT 또는 CT 관상동맥조영술 포함)
- 서면 동의를 제공할 수 없거나 제공할 의사가 없습니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 상영
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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다른: 인공지능 기반 프로그램(Lung-SIGHT)
인공 지능(AI) 알고리즘은 폐 결절 검출에서 방사선 전문의를 보조 또는 동시 판독기로서 효과적으로 기능하고 보완하는 것으로 입증되었습니다.
AI 폐 결절 검출 및 정량화 솔루션은 현재 영국과 기타 유럽 8개국의 병원에서 널리 사용되고 있습니다.
AI 프로그램의 도움으로 방사선 전문의의 결절 검출 민감도가 72%에서 80%로 증가했습니다.
대만의 임상시험에서 AI 프로그램 단독 사용 시 결절 검출에서 전체 민감도 95.6%를 달성했으며, 영상의학과 전문의에 비해 4~5mm 크기의 결절 검출 성능이 월등한 것으로 나타났습니다.
전반적으로 CT 분석과 폐결절 검출에 AI를 적용하면 방사선 전문의의 비용과 업무량을 크게 줄일 수 있습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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폐 결절(≥5mm) 검출 및 모니터링에서 방사선 전문의 평가와 비교한 AI 보조 프로그램의 민감도, 특이도, 양성 예측도 및 음성 예측도
기간: 2년
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2년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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1차 LDCT 음성 환자에서 2차 LDCT(T1)로 검출된 폐암 유병률
기간: 2 년
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2 년
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폐암 검출에서 AI 보조 프로그램의 민감도, 특이도, 양성 예측도 및 음성 예측도
기간: 2년
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2년
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혈장 기반 바이오마커의 조기 폐암 검출 및 위험 평가를 위한 진단 유용성
기간: 2년
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2년
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침습적 검사 및 관련 합병증 발생률
기간: 2년
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2년
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LDCT 선별검사로 발견된 폐암의 병기 분포
기간: 2년
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2년
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AI 지원 프로그램을 활용한 LDCT 폐암 검진의 비용 효율성
기간: 2년
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2년
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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)
2024년 7월 18일
기본 완료 (추정된)
2028년 9월 1일
연구 완료 (추정된)
2028년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 2월 18일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 2월 28일
처음 게시됨 (실제)
2024년 3월 6일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 3월 18일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 3월 16일
마지막으로 확인됨
2026년 3월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .