인구 기반 유방암 검진에서의 AI 강화 영상
인공지능 보조 영상 기술을 활용한 인구 기반 유방암 선별 연구
인공지능(AI) 지원 영상 기술(AI 지원 유방 초음파 및 AI 지원 유방촬영술 포함)은 유방 영상 검사의 정확성과 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있지만, 대규모 인구 기반 유방암 검진에서의 적용은 여전히 매우 제한적입니다.
본 연구는 인구 기반 유방암 검진의 핵심 문제점과 병목 현상을 해결함으로써 유방암 검진의 효과성과 실현 가능성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 일반 인구를 대상으로 지역 기반 군집 그룹화를 통한 전향적 군집 대조 검진 시험을 수행할 것입니다. 중재 그룹은 AI 지원 초음파와 AI 지원 유방촬영술을 결합한 검진을 받는 반면, 대조 그룹은 기존 검진 방식인 초기 검진용 유방 초음파와 이차 검진용 유방촬영술을 받게 됩니다.
인구 검진 관행을 기반으로, 실제 검진의 다양한 기술적 측면에서 AI 지원 영상 진단 기술의 효과성을 평가하고 비용-효과 분석을 수행할 것입니다. 본 연구는 인구 기반 유방암 검진에서 AI 지원 유방 영상 기술의 적용을 조사하여 AI 지원 영상 기술의 대규모 구현을 위한 과학적 근거를 제공할 것입니다. 또한, 인구 검진 관행과 모델 시뮬레이션을 결합하여 다차원적 유방암 검진 전략을 탐구함으로써 중국 인구를 위한 검진 접근법과 기술을 최적화할 것입니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Ying Zheng
- 전화번호: 862164175590
- 이메일: j_shen@fudan.edu.cn
연구 장소
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Shaghai
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Shanghai, Shaghai, 중국, 021
- 모병
- Fudan University Shanghai Cancer Center
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연락하다:
- Ying Zheng
- 전화번호: 862164172290
- 이메일: zhengying@fudan.edu.cn
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 35세에서 69세 사이의 여성으로, "두 가지 암(유방암 및 자궁경부암) 검진" 프로젝트에 참여 중이며, 과거 5년간 유방암(상피내암 포함) 또는 기타 모든 암의 병력이 없는 경우.
제외 기준:
- 심각한 심폐 기능 부전, 간 또는 신장 기능 부전 또는 기타 전신 질환을 앓고 있으며, 기대 수명이 5년 미만인 경우
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 상영
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: AI 지원 스크리닝
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중재군은 AI 보조 초음파와 AI 보조 유방촬영술을 결합한 선별검사를 받게 됩니다
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간섭 없음: 정기 검진
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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인공지능 보조 검진을 받은 여성과 일반 검진을 받은 여성 간 1년 추적 관찰 기간 동안의 조기 유방암 발병률 비교
기간: 등록부터 선별검사 종료 후 1년까지
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초기 유방암은 유방에 국한된(국소) 또는 유방과 국소 림프절에 국한된(국소·국소림프절) 암으로 정의됩니다.
구체적으로, 직경이 2cm 미만이며 동측 겨드랑이 림프절 침범과 원격 전이가 없는 종양을 의미합니다.
미국암연합위원회(AJCC) TNM 병기 시스템(8판)과 중국 유방암 검진 및 조기 진단 치료 가이드라인(2021, 베이징)에 따르면, 초기 유방암은 0기(관상피내암 및 소엽상피내암 포함), I기 및 II기를 포함합니다.
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등록부터 선별검사 종료 후 1년까지
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AI 보조 초음파와 AI 보조 유방촬영술을 병행한 여성과 정기 검진을 받은 여성 간의 1년 추적 관찰 기간 동안 의심스러운 유방 병변(종괴 및 석회화 포함)의 검출률 비교
기간: 등록부터 스크리닝 종료 후 1년까지
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등록부터 스크리닝 종료 후 1년까지
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공동 작업자 및 조사자
스폰서
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
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
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- 2024AI
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미국 FDA 규제 의약품 연구
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