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

Mammografiscreening med kunstig intelligens (MASAI) (MASAI)

27. mars 2026 oppdatert av: Region Skane

En randomisert, enkeltblindet, kontrollert studie om effektiviteten av mammografiscreening med kunstig intelligens - MASAI-studien

Formålet med denne randomiserte kontrollerte studien er å vurdere om AI kan forbedre effekten av mammografiscreening, ved å tilpasse enkelt- og dobbelavlesning basert på AI-avledede kreftrisikoskårer og å bruke AI som beslutningsstøtte i skjermavlesningen, sammenlignet med konvensjonelle mammografiscreening (dobbel avlesning uten AI).

Studieoversikt

Detaljert beskrivelse

Europeiske retningslinjer anbefaler at mammografiundersøkelser ved brystkreftscreening leses av to brystradiologer for å sikre høy sensitivitet. Dobbeltlesing er imidlertid ressurskrevende og resulterer fortsatt i savnede kreftformer. Dataassistert deteksjon basert på AI har vist seg å ha samme nøyaktighet som en gjennomsnittlig brystradiolog. AI kan brukes som beslutningsstøtte ved å fremheve mistenkelige funn i bildet, samt et middel til å triage skjermundersøkelser i henhold til risikoen for malignitet.

Kvalifiserte kvinner vil bli randomisert (1:1) til intervensjonen (AI-integrert mammografiscreening) eller kontrollarm (konvensjonell mammografiscreening). I intervensjonsarmen vil undersøkelser bli analysert med AI og triagert i to grupper basert på risiko for malignitet. Eksamener med lav risiko vil være enkeltlest og eksamener med høy risiko vil være dobbeltlest. Høyrisikogruppen vil inneholde ca. 10 % av screeningspopulasjonen. Innenfor høyrisikogruppen vil eksamener med høyest 1 % risiko som standard bli tilbakekalt av leserne med unntak av åpenbare falske positiver. AI-risikoscore og Computer-Aided Detection (CAD)-merker for mistenkelige forkalkninger og masser er gitt til leseren(e). I kontrollarmen blir skjermundersøkelser dobbeltlest uten AI (standard of care). Tatt i betraktning samspillet mellom antall intervallkrefttilfeller og arbeidsmengde, vil studien anses som vellykket dersom intervallkreftraten i intervensjonsarmen ikke er mer enn 20 % større enn i kontrollarmen. Hvis intervall-kreftfrekvensen er statistisk og klinisk signifikant lavere i intervensjonsarmen enn i kontrollarmen, vil AI-integrert mammografiscreening anses som overlegen konvensjonell mammografiscreening.

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Faktiske)

100000

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

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

Studiesteder

    • Skåne County
      • Malmo, Skåne County, Sverige, 20550
        • Mammography Unit, Unilabs/Skane University Hospital

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

36 år til 70 år (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

Ja

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

Kvinner kvalifisert for populasjonsbasert mammografiscreening.

Ekskluderingskriterier:

Ingen.

Studieplan

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

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Screening
  • Tildeling: Randomisert
  • Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
  • Masking: Enkelt

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Eksperimentell: Intervensjonsarm
AI-integrert mammografiscreening
Skjermundersøkelse vil bli analysert med et AI-system (Transpara, ScreenPoint, Nijmegen, Nederland) som tildeler undersøkelser med en kreftrisikoscore fra 1 til 10, samt presenterer CAD-karakterer ved mistenkelige funn. Eksamener med risikoskåre 1-9 vil være enkeltlest og eksamen med poengsum 10 vil være dobbeltlest. Risikopoeng og CAD-karakterer gis til leseren(e). Leseren(e) vil bestemme om kvinnen skal tilbakekalles for opparbeidelse eller ikke (i henhold til standarden for omsorg). I tillegg vil eksamener med høyest 1 % risiko som standard bli tilbakekalt med unntak av åpenbare falske positiver.
Eksperimentell: Kontrollarm
Konvensjonell mammografiscreening (standardbehandling)
Skjermundersøkelser vil bli lest av to radiologer uten støtte fra AI.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Intervall-kreftrate
Tidsramme: 43 måneder
Kvinner med intervallkreft per 1000 skjermer
43 måneder

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Kreftoppdagelsesrate
Tidsramme: 15 måneder
Kvinner med skjermoppdaget kreft per 1000 skjermer
15 måneder
Tilbakekallingsfrekvens
Tidsramme: 15 måneder
Antall tilbakekallinger per 1000 skjermer
15 måneder
Falsk-positiv rate
Tidsramme: 15 måneder
Kvinner med falsk positiv per 1000 skjermer
15 måneder
Positiv prediktiv verdi-1
Tidsramme: 15 måneder
Kvinner med kreft for alle husker
15 måneder
Sensitivitet og spesifisitet
Tidsramme: 43 måneder
Sant og usant-positiv rate
43 måneder
Kreftoppdagelse per krefttype
Tidsramme: 19 måneder
Skjermdeteksjon av kreft i forhold til krefttype, størrelse og stadium
19 måneder
Tumorbiologi av intervallkreft
Tidsramme: 43 måneder
Karakterisering av intervallkreft per type, størrelse og stadium
43 måneder
Arbeidsmengde for skjermlesing
Tidsramme: 19 måneder
Antall skjermlesninger og antall konsensusmøter
19 måneder
Inkrementelt kostnadseffektivitetsforhold
Tidsramme: 43 måneder
Det inkrementelle kostnadseffektivitetsforholdet for AI-integrert mammografiscreening versus standardbehandling
43 måneder

Samarbeidspartnere og etterforskere

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

Sponsor

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Kristina Lång, MD PhD, Region Skane

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

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)

12. april 2021

Primær fullføring (Faktiske)

7. desember 2024

Studiet fullført (Faktiske)

12. august 2025

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

6. april 2021

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

8. april 2021

Først lagt ut (Faktiske)

9. april 2021

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

2. april 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

27. mars 2026

Sist bekreftet

1. mars 2026

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

IPD-planbeskrivelse

IPD kan vurderes å bli delt i fremtidige samarbeid.

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. .

Abonnere