Validation of a Deep Learning Tool for Opportunistic Osteoporosis Screening Using Routine Non-Contrast CT Scans
2026년 9월 1일 업데이트: Yang Fan, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
Prospective Clinical Validation Study of a Deep Learning Model for Opportunistic Osteoporosis Screening Based on Non-Contrast CT Scans
The goal of this clinical trial is to test if an artificial intelligence (AI) tool called DeepBMD can accurately identify people at high risk for osteoporosis using routine chest or abdomen CT scans. The main questions it aims to answer are:
- Can the DeepBMD tool correctly identify people who have osteoporosis compared to the standard bone density test, dual-energy X-ray absorptiometry (DXA)?
- Is it practical to use this AI tool in real-world hospital settings to find and contact high-risk patients? Researchers will use the DeepBMD tool to analyze existing CT scans. If the tool flags a patient as high risk, researchers will call them to invite them for a standard bone density test (DXA).
Participants will:
- Have their existing chest or abdomen CT scan analyzed by the DeepBMD AI tool;
- Receive a phone call from the research team if identified as high risk;
- Visit the clinic for a free standard bone density test (DXA) if they agree to participate.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
100
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Hubei
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Wuhan, Hubei, 중국, 430022
- Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
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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
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
Patients who underwent non-contrast CT at our hospital (Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology) and were identified as high-risk for osteoporosis by the DeepBMD model.
설명
Inclusion Criteria:
- Underwent non-contrast CT at our institution, with qualified image quality and no severe artifacts;
- Identified as high-risk for osteoporosis by the DeepBMD model;
- Had valid contact information available in the PACS, possessed normal cognitive and communication abilities, and was able to cooperate with telephone follow-ups and on-site examinations;
- Voluntarily participated in the study, was able to sign a written informed consent form on-site, and agreed to undergo DXA examination.
Exclusion Criteria:
- Severe spinal deformity, postoperative spinal internal fixation, malignant bone metastasis, or severe osteolytic lesions that may interfere with measurements;
- A confirmed diagnosis of osteoporosis with ongoing standardized treatment;
- Inability to be contacted, explicit refusal of follow-up, or inability to visit the hospital for informed consent signing and DXA examination.
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 |
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High-risk patients for osteoporosis identified by DeepBMD model
Patients who underwent routine chest or abdominal CT scans and were identified as high risk for osteoporosis by the DeepBMD AI model.
These participants will be contacted via telephone, invited to the clinic, and undergo a free DXA scan to verify bone mineral density.
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The DeepBMD model is applied to routine chest or abdominal CT scans to identify patients at high risk for osteoporosis.
This is a non-invasive image analysis used solely for screening and recruitment purposes, not as a therapeutic intervention.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Diagnostic performance of DeepBMD model for osteoporosis screening
기간: Concurrent with the DXA validation visit following the CT analysis (within 7 days).
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The diagnostic performance of the DeepBMD model will be evaluated by comparing its predictions against the gold standard Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA).
Specifically, we will calculate the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and the Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) for identifying patients with osteoporosis.
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Concurrent with the DXA validation visit following the CT analysis (within 7 days).
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Feasibility of the DeepBMD screening and recall workflow
기간: At the end of recruitment
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It will be assessed by calculating the proportion of patients identified as high-risk by DeepBMD who successfully complete the telephone follow-up and undergo the confirmatory DXA scan within the scheduled timeframe.
We will also record the reasons for refusal or loss to follow-up to evaluate the acceptability of this AI-driven screening pathway.
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At the end of recruitment
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Fan Yang, PhD, MD, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Jang S, Graffy PM, Ziemlewicz TJ, Lee SJ, Summers RM, Pickhardt PJ. Opportunistic Osteoporosis Screening at Routine Abdominal and Thoracic CT: Normative L1 Trabecular Attenuation Values in More than 20 000 Adults. Radiology. 2019 May;291(2):360-367. doi: 10.1148/radiol.2019181648. Epub 2019 Mar 26.
- Wang P, She W, Mao Z, Zhou X, Li Y, Niu J, Jiang M, Huang G. Use of routine computed tomography scans for detecting osteoporosis in thoracolumbar vertebral bodies. Skeletal Radiol. 2021 Feb;50(2):371-379. doi: 10.1007/s00256-020-03573-y. Epub 2020 Aug 7.
- Smith AD. Screening of Bone Density at CT: An Overlooked Opportunity. Radiology. 2019 May;291(2):368-369. doi: 10.1148/radiol.2019190434. Epub 2019 Mar 26. No abstract available.
- Zeng Q, Li N, Wang Q, Feng J, Sun D, Zhang Q, Huang J, Wen Q, Hu R, Wang L, Ma Y, Fu X, Dong S, Cheng X. The Prevalence of Osteoporosis in China, a Nationwide, Multicenter DXA Survey. J Bone Miner Res. 2019 Oct;34(10):1789-1797. doi: 10.1002/jbmr.3757. Epub 2019 Aug 29.
- Cheng X, Zhao K, Zha X, Du X, Li Y, Chen S, Wu Y, Li S, Lu Y, Zhang Y, Xiao X, Li Y, Ma X, Gong X, Chen W, Yang Y, Jiao J, Chen B, Lv Y, Gao J, Hong G, Pan Y, Yan Y, Qi H, Ran L, Zhai J, Wang L, Li K, Fu H, Wu J, Liu S, Blake GM, Pickhardt PJ, Ma Y, Fu X, Dong S, Zeng Q, Guo Z, Hind K, Engelke K, Tian W; China Health Big Data (China Biobank) project investigators. Opportunistic Screening Using Low-Dose CT and the Prevalence of Osteoporosis in China: A Nationwide, Multicenter Study. J Bone Miner Res. 2021 Mar;36(3):427-435. doi: 10.1002/jbmr.4187. Epub 2020 Nov 4.
- Lin X, Xiong D, Peng YQ, Sheng ZF, Wu XY, Wu XP, Wu F, Yuan LQ, Liao EY. Epidemiology and management of osteoporosis in the People's Republic of China: current perspectives. Clin Interv Aging. 2015 Jun 25;10:1017-33. doi: 10.2147/CIA.S54613. eCollection 2015.
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)
2026년 7월 28일
기본 완료 (실제)
2026년 8월 28일
연구 완료 (추정된)
2026년 9월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 7월 22일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 7월 27일
처음 게시됨 (실제)
2026년 7월 31일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 9월 3일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 9월 1일
마지막으로 확인됨
2026년 9월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
기타 연구 ID 번호
- UHCT260668
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
예
IPD 계획 설명
De-identified individual participant data (IPD) will be made available to researchers who provide a methodologically sound proposal.
The shared data will include the demographic information, DeepBMD screening results, and confirmatory DXA T-scores used in the study analyses.
Requests should be directed to the corresponding author via email.
Data will be available for non-commercial academic research purposes only.
Applicants must sign a data access agreement prior to receiving the data.
IPD 공유 기간
Data will be available beginning 3 months following article publication and ending 36 months following article publication.
IPD 공유 액세스 기준
Researchers who provide a methodologically sound proposal for specific research questions related to osteoporosis screening or AI diagnostics will be granted access.
Approved researchers will have access to the de-identified dataset containing patient demographics, imaging analysis results, and clinical outcomes.
Access will be granted via secure email transfer after signing a data use agreement.
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- 수액
- ANALYTIC_CODE
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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