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관찰 연구 병리학 실습 환자의 의심되는 폐 및 유방암의 인공 지능 사용 (CASCADE)

2026년 9월 2일 업데이트: AstraZeneca

병리학 관행을 설명하고 계산 병리와 인공 지능 알고리즘을 평가하기 위해 비소 폐암 또는 유방암 환자의 샘플을 평가하는 비교 전통적 연구.

폐 및 유방암이 의심되는 환자의 현재 병리학 관행 및 계산 병리의 활용과 인공 지능 알고리즘을 평가하기위한 다국적 관찰 연구.

연구 개요

상태

완전한

정황

상세 설명

병리학 관행을 설명하고 호주, 브라질, 이집트 및 케냐의 계산 병리와 인공 지능 알고리즘을 평가하기 위해 비소 폐암 또는 유방암 환자의 샘플을 평가하는 비교 전통적 연구. 병리학 자/인구 비율이 낮고 높은 병리학 자/인구 비율을 가진 국가에서 디지털 및 계산 인공 지능 병리의 사용은 지속 가능한 솔루션을 개발하는 데 중요합니다. 이 연구에는 두 부분이 있으며 첫 번째 부분은 유방암에 중점을두고 두 번째 부분은 폐암에 중점을 둘 것입니다.

실험실에는 활발한 디지털 병리학 설정이 있으며 암 진단을위한 샘플을 평가합니다. 연구의 폐암 센터는 이후 단계에서 선택됩니다. 이 연구는 임상 평가를 통해 유방암 또는 폐암으로 예비 적으로 진단 된 환자의 샘플을 후 향적으로 평가하고 기존의 워크 플로를 사용하여 샘플을 평가했습니다.

연구의 일환으로, 계산 AI 병리학 알고리즘은 각 실험실에서 구현 될 것입니다. 연구의 유방암 부분에는 두 개의 AI 병리 알고리즘이 사용됩니다. IBEX Medical Analytics에서 개발 한 Galen ™ 유방 응용 프로그램은 호주의 실험실에서 구현 될 것입니다. Mindpeak Gmbh가 개발 한 Mindpeak Breast는 브라질, 이집트 및 케냐의 실험실에서 구현 될 것입니다. 계산 AI 병리학 알고리즘을 구현 한 후, 각 암 유형에 대해 각 실험실에서 각 실험실의 주요 목표에 대해 평가 된 150 개의 샘플은 기존의 워크 플로와 AI 지원 워크 플로를 사용하여 인간 감독 및 AI-ASSISTED 워크 플로우를 사용하여 AI 지원 워크 플로를 사용하여 평가됩니다. 이러한 평가는 2 차 및 탐색 목표를 분석하는 데 사용됩니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

603

연락처 및 위치

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

연구 장소

      • São Paulo, 브라질
        • Research Site
      • Nairobi, 케냐
        • Research Site

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

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

다음 포함 기준을 충족하는 샘플의 데이터가 분석됩니다.

• 비소 세포 폐암 또는 침습성 유방암 또는 덕트 암종이 의심되는 성인 환자 (18 세 이상)의 샘플.

설명

포함 기준 : 비소 세포 폐암 또는 침습성 유방암 또는 덕트 암종이 의심되는 성인 환자 (18 세 이상)의 샘플.

-

제외 기준 :

  • 슬라이드의 기술적 품질이 부적절한 샘플 (분석 전 품질) 또는 이미지 (예 : 파손 된 슬라이드, 대형 초점 영역, 고정 인공물이있는 슬라이드.

    • 교육 또는 기술 검증에 포함 된 사례의 샘플.
    • 미세 바늘 흡인으로 찍은 샘플.
    • 세포 학적 평가를 위해 보낸 샘플.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
주요 목표
기간: 2 년
생검으로 고정 날짜/시간과 생검 기반 병리학 진단 날짜/시간 사이의 기간은 실험실 기록에 따라 계산됩니다.
2 년
주요 목표
기간: 2 년
관련 정보가 기록에 보관 된 경우 병리 진단에 대한 섹션 슬라이드를 평가하기위한 읽기 시간도 실험실 기록에서 추출됩니다.
2 년
탐색 적 목표
기간: 2 년
디지털 병리학 및 계산 AI 병리 알고리즘 구현을위한 교육과 관련된 총 비용 및 수수료는 종말점으로 평가됩니다.
2 년

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
이차 목표
기간: 2 년
계약 속도 : 계산 AI 병리학 알고리즘 (인간 감독이 있거나없는)에 대한 PPV 및 NPV는 기존의 병리학 워크 플로우가 참조 될 때도 평가 될 것입니다.
2 년
탐색 적 목표
기간: 2 년
디지털 병리학 및 계산 AI 병리 알고리즘을 구현하기위한 직원과 관련된 총 비용 및 수수료는 종말점으로 평가됩니다.
2 년

기타 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
이차 목표
기간: 2 년
민감도 : 계산 AI 병리학 알고리즘 (인간 감독이 있거나없는)을위한 PPV 및 NPV는 기존의 병리 워크 플로우가 참조 될 때도 평가 될 것입니다.
2 년
이차 목표
기간: 2 년
특이성 : 계산 AI 병리학 알고리즘 (인간 감독이 있거나없는)을위한 PPV 및 NPV 기준이 참조 될 때도 평가 될 것입니다.
2 년
탐색 적 목표
기간: 2 년
디지털 병리학 및 계산 AI 병리 알고리즘 구현을위한 하드웨어와 관련된 총 비용 및 수수료는 종말점으로 평가됩니다.
2 년
탐색 적 목표
기간: 2 년
디지털 병리학 및 계산 AI 병리 알고리즘 구현을위한 소프트웨어와 관련된 총 비용 및 수수료는 종말점으로 평가됩니다.
2 년

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 (실제)

2025년 10월 25일

기본 완료 (실제)

2026년 3월 19일

연구 완료 (실제)

2026년 3월 19일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 1월 28일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2025년 2월 13일

처음 게시됨 (실제)

2025년 2월 14일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 9월 3일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 9월 2일

마지막으로 확인됨

2026년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

예

IPD 계획 설명

자격을 갖춘 연구원은 요청 포털 vivli.org를 통해 Astrazeneca 회사 그룹의 익명화 된 개별 환자 수준 데이터에 대한 액세스를 요청할 수 있습니다. 모든 요청은 AZ 공개 약정에 따라 평가됩니다 : https://astrazenecagrouptrials.pharmacm.com/st/submission/disclosure. 예, AZ가 IPD에 대한 요청을 수락하고 있음을 나타내지 만 모든 요청이 공유되는 것은 아닙니다.

IPD 공유 기간

Astrazeneca는 EFPIA Phrma 데이터 공유 원칙에 대한 약속에 따라 데이터 가용성을 충족하거나 초과 할 것입니다. 타임 라인에 대한 자세한 내용은 https://astrazenecagrouptrials.pharmacm.com/st/submission/disclosure (https://astrazenecagrouptrials.pharmacm.com)에서 공개 약속을 다시 알려주십시오.

IPD 공유 액세스 기준

요청이 승인되면 AstraZeneca는 보안 연구 환경 vivli.org를 통해 익명화 된 개별 환자 수준 데이터에 대한 액세스를 제공합니다.

요청 된 정보에 액세스하기 전에 서명 된 데이터 사용 계약 (데이터 액세서에 대한 협상 불가능한 계약)이 마련해야합니다.

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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. .

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