Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Evaluation of Use of Diagnostic AI for Lung Cancer in Practice

20. juli 2019 oppdatert av: Ensemble Group Holdings, LLC
This study investigates ways of improving radiologists performance of the classification of CT-scans as cancerous or non-cancerous. Participants interact with an AI to classify CT-scans under three different conditions.

Studieoversikt

Status

Ukjent

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

The three conditions are as follows: "probabilistic classification", where the radiologist diagnoses scans using an AI cancer likelihood score; "classification plus detection", where the radiologist see detecting lung nodules in addition to the AI's probabilistic classification score before making her own examination of the CT-scan; and "classification with delayed detection", where the radiologist identifies regions of interest independently of the AI and then sees the AI's detected ROIs.

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Forventet)

15

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

  • Hong Kong
      • Hong Kong, Hong Kong
        • University of Hong Kong

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Barn
  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Nei

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Beskrivelse

Inclusion Criteria:

  • The participant performs radiology screenings professionally

Exclusion Criteria:

-

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Diagnostisk
  • Tildeling: Randomisert
  • Intervensjonsmodell: Crossover-oppdrag
  • Masking: Enkelt

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Eksperimentell: Probabilistic Classification
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan.
Atferdsmessig: AI-human interaction
Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.
Eksperimentell: Classification Plus Detection
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan. They also see ROIs identified by the AI that represent lung nodules.
Atferdsmessig: AI-human interaction
Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.
Eksperimentell: Classification With Delayed Detection
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan. After identifying their own ROIs, the radiologist then can see ROIs identified by the AI that represent lung nodules before making final decisions.
Atferdsmessig: AI-human interaction
Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Classification accuracy
Tidsramme: up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
This compares radiologists' classifications with the ground truth in the tested cases.
up to 4 months after initiation of evaluation of the test set

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
detection concordance
Tidsramme: up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
Evaluation of concordance between radiologists in the tested cases in detection of lung nodules > 4 mm
up to 4 months after initiation of evaluation of the test set

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Ensemble Group Holdings, LLC

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

14. desember 2018

Primær fullføring (Forventet)

15. desember 2019

Studiet fullført (Forventet)

15. desember 2019

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

16. desember 2018

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

17. desember 2018

Først lagt ut (Faktiske)

19. desember 2018

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

23. juli 2019

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

20. juli 2019

Sist bekreftet

1. juli 2019

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • EN-122018

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

Ubestemt

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Kliniske studier på Lungekreft

Kliniske studier på AI-human interaction

Søk i lignende forsøk

Sponsorer og samarbeidspartnere

Medisinsk tilstand

Legemiddelintervensjoner

CROs by country

CROs in France

Forhold

Sjeldne sykdommer

Legemiddelintervensjoner

Kosttilskudd

Sponsor / samarbeidspartnere

Steder

3
Abonnere