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폐 신생물 방사선학적 보고를 위한 지능형 지원 (SPOILERS)

폐 종양 방사선학적 보고를 위한 지능형 지원 - SPOILERS 연구

폐암은 가장 흔한 암 중 하나이며, 주로 조기 진단의 어려움으로 인해 가장 나쁜 예후를 보이는 암 중 하나입니다. 이탈리아에서는 매년 약 41,000건의 새로운 사례가 발생하는 것으로 추정되며, 2021년에는 이 질병으로 인해 약 34,000명이 사망했습니다. 이 질병은 종종 생존 가능성이 낮은 진행 단계에서 진단되기 때문에 사회적 영향이 상당합니다: 진행 단계에서의 5년 생존율은 약 18%에 불과하지만, 조기 단계에서 진단될 경우 90%에 이를 수 있습니다.

조기 폐암은 주로 폐결절 형태로 나타나며, 컴퓨터 단층 촬영(CT)으로 감지할 수 있습니다. 그러나 이러한 결절의 진단은 기관지내시경, CT 유도 바늘 생검 또는 수술적 생검과 같은 침습적 절차가 종종 필요하며, 이는 환자의 삶의 질과 의료 비용에 영향을 미칩니다. 이러한 이유로 양성과 악성 결절을 정확히 구분하는 능력은 임상 연구의 핵심 주제입니다.

최근 몇 년 동안 인공 지능, 특히 딥러닝 기술은 CT 검진을 지원하는 데 상당한 잠재력을 보여주었습니다. 결과는 인공 지능이 조직학적 보고서를 진단 기준으로 사용하여 개별 방사선 전문의보다 우수한 성능을 달성하고 다학제 팀과 비슷한 성능을 낼 수 있음을 보여줍니다. 이는 임상 의사 결정을 지원하는 도구로서 인공 지능의 가치를 확인시켜 줍니다.

임상 데이터(이미지, 텍스트 보고서, 진단 검사)의 다중 모달 특성을 고려할 때, 여러 정보 소스를 통합할 수 있는 모델에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 맥락에서, 이 연구 프로젝트는 폐결절을 자동으로 인식하고 발견 결과에 대한 자연어 텍스트 설명을 생성할 수 있는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.

연구 개요

상태

모집하지 않고 적극적으로

정황

연구 유형

관찰

등록 (실제)

329

연락처 및 위치

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

연구 장소

    • Piedmont
      • Alessandria, Piedmont, 이탈리아, 15121
        • SSD Laboratori di Ricerca (DAIRI) - AOU Alessandria

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

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

컴퓨터 단층 촬영(CT) 평가에서 폐 결절이 발견되고 생검을 받는 환자들을 대상으로 등록할 예정입니다.

설명

포함 기준:

  1. 나이 ≥18세
  2. 흉부 CT 스캔으로 방사선학적으로 문서화된 폐 결절 증거
  3. CT 스캔 보고서 존재
  4. 조직학적 보고서 존재 (폐 결절 생검)
  5. 서면 동의서 존재, 서명됨

제외 기준:

  1. 이전 암 병력
  2. 이전 폐 수술
  3. 이전 방사선 치료 및/또는 화학요법

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
폐 결절 환자
전산화단층촬영(CT) 평가에서 폐결절이 발견되고 생검을 받는 환자가 등록됩니다.
이 중재는 폐 결절 환자를 등록하고 임상 데이터를 수집하며, 익명화한 후 CT 이미지를 전처리하여 인공지능 모델 훈련에 사용할 수 있도록 준비하고, 임상적 검증과 윤리적 준수를 보장하는 것을 포함합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
AI 컴퓨터 모델 개발
기간: 연구 완료까지 평균 18개월
인공지능을 적용하여 폐결절을 인식하고 구분할 수 있는 컴퓨터 모델 개발
연구 완료까지 평균 18개월

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
AI 모델에 의한 결과의 자동 생성
기간: 연구 완료 시까지, 평균 18개월
제공된 데이터에서 AI 모델이 인식한 결과를 설명하는 자연어 텍스트를 자동 생성
연구 완료 시까지, 평균 18개월

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 3월 23일

기본 완료 (실제)

2025년 3월 23일

연구 완료 (추정된)

2026년 2월 15일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 1월 14일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 1월 14일

처음 게시됨 (실제)

2026년 1월 22일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 1월 22일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 1월 14일

마지막으로 확인됨

2026년 1월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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폐 결절에 대한 임상 시험

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