Integrering av kunstig intelligens i lungekreftscreening. (DACAPO)
En randomisert kontrollert studie av å inkludere en dyp læringsbasert analyse av brysttomografi som en hjelp til beslutningstaking av tverrfaglige teammøter for lungekreftscreening hos kvalifiserte pasienter
Lungekreft-screening (LC) ved bruk av lavdose-thorax-CT (LDCT) har allerede bevist sin effekt.
Dødelighetsreduksjonen forbundet med LC-screening er rundt 20 %, mye høyere enn reduksjonen i dødeligheten forbundet med screening for bryst-, tykktarms- eller prostatakreft.
Implementering av lungekreftscreening i stor skala møter to hovedhindringer:
- Mangelen på thoraxradiologer og LDCT som er nødvendig for den kvalifiserte befolkningen (mellom 1,6 og 2,2 millioner mennesker i Frankrike);
- Den høye frekvensen av falske positive screeninger: i NLST-studien ble det funnet at mer enn 20 % av forsøkspersonene som ble screenet hadde minst én knute av en ubestemt lungeknute (ILN), mens mindre enn 3 % av ILN-ene faktisk er LC.
Gullstandarden for å bestemme den godartede eller ondartede naturen til en knute er definitiv histologi. Ellers er utviklingen av knuten på seriell thoraxavbildning et godt alternativ. Ubestemmelsesperioden for en knute kan i mange tilfeller være så lang som 24 måneder, noe som kan være en kilde til langvarig og noen ganger uberettiget angst for screening av kandidater.
Formålet med denne randomiserte kontrollerte studien som fokuserer på LC-screening hos pasienter i alderen 50 til 80 år, som røykte mer enn 20 pakker/år eller sluttet å røyke for mindre enn 15 år siden. Målet er å finne ut om assisterende multidisiplinære teammøter (MDT) med en AI-basert analyse av screening LDCT akselererer den definitive klassifiseringen av knuter til ondartede eller godartede.
Studieoversikt
Studietype
Registrering (Antatt)
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: Marquette Charles-Hugo, PhD
- Telefonnummer: +33492037777
- E-post: marquette.c@chu-nice.fr
Studer Kontakt Backup
- Navn: Boutros Jacques
- Telefonnummer: +33492037777
- E-post: boutros.j@chu-nice.fr
Studiesteder
-
-
Alpes-maritimes
-
Nice, Alpes-maritimes, Frankrike, 06001
- Rekruttering
- CHU de Nice - Hôpital de Pasteur
-
Ta kontakt med:
- Marquette Charles-Hugo, PhD
- Telefonnummer: +33492037777
- E-post: marquette.c@chu-nice.fr
-
Ta kontakt med:
- Boutros Jacques
- Telefonnummer: +33492037777
- E-post: boutros.j@chu-nice.fr
-
Hovedetterforsker:
- Marquette Charles-Hugo, PhD
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
Tar imot friske frivillige
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Alder mellom 50 og 80 år
- aktiv røyker eller eks-røyker som sluttet å røyke for mindre enn 15 år siden
- røykehistorie på minst 20 pakkeår
- underskrift av det informerte samtykket
- tilknytning til fransk trygd
Ekskluderingskriterier:
- kliniske tegn som tyder på kreft
- nylig brystskanning (<1 år) for en annen årsak
- radiologisk abnormitet som krever oppfølging eller ytterligere undersøkelser
- helseproblem som i betydelig grad begrenser forventet levealder fra klinikerens synspunkt
- helseproblem som begrenser evnen eller viljen til å gjennomgå lungeoperasjoner
- Pasienter med aktiv neoplasi, unntatt basalcellekarsinom i huden.
- sårbare mennesker: voksne under vergemål, voksne under kuratorskap medisinske og/eller psykiatriske problemer av tilstrekkelig alvorlighetsgrad til å begrense full tilslutning til studien eller utsette pasienter for overdreven risiko
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Diagnostisk
- Tildeling: Randomisert
- Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
- Masking: Ingen (Open Label)
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Eksperimentell: IA Group
Pasienter med minst én knute (> 6 mm) for hvem den tverrfaglige teammøtediskusjonen er informert om den AI-baserte analysen av deres brysttomografi
|
Den tverrfaglige teammøtediskusjonen er informert om den AI-baserte analysen av deres brysttomografi
|
|
Annen: Gruppe ikke IA-analyse
Pasienter med minst én knute (> 6 mm) for hvem den tverrfaglige teammøtediskusjonen ikke er informert om den AI-baserte analysen av deres brysttomografi
|
Den tverrfaglige teammøtediskusjonen er ikke informert om den AI-baserte analysen av deres brysttomografi
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Diagnose av lungesykdom
Tidsramme: Ved 3 år
|
Forløpt tid mellom oppdagelse av lungeknuter og MDT-beslutninger.
|
Ved 3 år
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tidsramme |
|---|---|
|
Driftsegenskaper ved Ai-basert strategi
Tidsramme: Ved 3 år
|
Ved 3 år
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Marquette Charles-Hugo, CHU de Nice, Service de Pneumologie
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 22-PP-12
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
IPD-planbeskrivelse
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
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. .