Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Wpływ sztucznej inteligencji na badania przesiewowe raka piersi

5 listopada 2026 zaktualizowane przez: Jonsson Comprehensive Cancer Center

Ocena wpływu sztucznej inteligencji na jakość i skuteczność badań przesiewowych raka piersi: prospektywne randomizowane badanie kontrolowane

The goal of this clinical trial is to compare patient-centered outcomes when screening digital breast tomosynthesis (DBT) exams are interpreted with versus without a leading FDA-cleared artificial intelligence (AI) decision-support tool in real-world U.S. settings and to assess patients' and radiologists' perspectives on AI in medicine.

The main question it aims to answer is: Does an FDA-cleared AI decision-support tool for digital tomosynthesis (DBT) improve screening outcomes in real world US clinical settings?

This trial will include all interpreting radiologists and all adult patients undergoing screening mammography at any of the participating breast imaging facilities across 6 regional health systems (University of California, Los Angeles (UCLA), University of California, San Diego (UCSD), University of Washington-Seattle, University of Wisconsin-Madison, Boston Medical Center, and University of Miami) during the trial period.

All screening mammograms at these facilities will be randomized to either intervention (radiologist assisted by an AI decision support tool) versus usual care (radiologist alone) to see if interpreting these mammograms with the AI tool's assistance improves patient screening outcomes.

We are targeting 400,000 screening exams across the participating health systems in this trial.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

During the RCT the AI support tool will be randomized to be turned on or off (1:1) at the mammography exam level. Patients who return for screening exams in year 2 of recruitment will be randomized again (e.g., they will not retain their prior randomization). Radiologists will not be able to sort exams based on AI availability or AI scores. Randomizing by exam level will ensure that we capture a substantial number of interpretations with vs. without AI for each radiologist, allowing for quantification of the radiologist-level AI learning curve. We are not randomizing at the facility level as some radiologists interpret exams acquired at different facilities on the same day. By randomizing AI at the exam level, we will have the best ability to estimate and adjust for temporal trends in screening outcomes across individual radiologists. Randomization across large regional health systems will be managed independently at each participating site.

Our RCT randomizes screening mammography exams to be interpreted either with or without an AI decision-support tool. As a result, radiologists cannot be blinded to study arm during screening mammography interpretation. However, interpreting radiologists and facility staff (e.g., those scheduling the exams) will not know in advance which patients will be randomized to the AI tool. Randomization occurs within minutes after the breast imaging acquisition (i.e., when the mammography technologist captures the images) by an automated system that was developed by a third-party AI platform and successfully piloted at UCLA. Thus, the AI data (or lack thereof) is embedded within the mammogram before the radiologist opens the exam, preventing any option to "add AI" to an exam randomized to be interpreted without AI. Radiologists will be aware of AI availability only at the time of interpretation, as AI information will appear upon opening the exam (e.g., the AI information pops up with the exam images).

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

400000

Faza

  • Faza 4

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

    • California
      • Los Angeles, California, Stany Zjednoczone, 90024
        • Rekrutacyjny
        • University of California Los Angeles Health System
        • Główny śledczy:
          • Hannah S. Milch, MD
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Joann G Elmore, MD, MPH
      • San Diego, California, Stany Zjednoczone, 92093
        • Rekrutacyjny
        • University of California, San Diego
        • Główny śledczy:
          • Haydee Ojeda-Fournier, MD
        • Kontakt:
    • Florida
      • Miami, Florida, Stany Zjednoczone, 33136
        • Rekrutacyjny
        • University of Miami Health System
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Jose Net, MD
    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, Stany Zjednoczone, 02118
        • Rekrutacyjny
        • Boston Medical Center
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Clare Poynton, MD, PhD
    • Washington
      • Seattle, Washington, Stany Zjednoczone, 98195
        • Rekrutacyjny
        • University of Washington Health System
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Janie Lee, MD, MSc
    • Wisconsin
      • Madison, Wisconsin, Stany Zjednoczone, 53706
        • Rekrutacyjny
        • University of Wisconsin-Madison
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Christoph Lee, MD, MSc

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Opis

This trial will include all radiologists interpreting screening mammography and all adult patients undergoing screening mammography at any of the participating breast imaging facilities across 6 regional health systems (UCLA, UC San Diego, University of Washington-Seattle, University of Wisconsin-Madison, Boston Medical Center, and University of Miami) during the trial period. Individuals must meet the following eligiblity criteria.

Inclusion Criteria:

  1. Be at least 18 years of age or older
  2. Receive a screening mammogram at one of the participating breast imaging facilities OR be a radiologist who interprets screening mammograms at one of the participating breast imaging facilities.

Exclusion Criteria:

1. Patients who have opted out of all research at the health system

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Ekranizacja
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Pojedynczy

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Aktywny komparator: Intervention (radiologist assisted by AI)

3D screening exams randomized to this arm will be interpreted by the radiologist assisted by the AI decision-support tool (i.e., intervention).

The intervention is an AI decision-support tool to help radiologists interpret 3D screening mammograms. For exams randomized to this intervention arm, the first image displayed to the radiologist upon opening an exam on the viewing station will be a one-page, standardized AI report showing the overall exam risk (elevated, intermediate, or low), image region markings, lesion scores from 1-100 (100 being the highest suspicion), bounding boxes, and relevant slice locations for 3D exams. Radiologists can toggle markings on/off and retain full control over the final interpretation of the exam as positive or negative (i.e., they can choose to ignore the AI information).

Randomization occurs 1:1 at the exam level via automated code at image acquisition. Returning patients in year two will be re-randomized. Radiologists cannot filter their exam lists by AI availability or risk, and randomization will be independently managed at each participating health system.

Brak interwencji: Standard care (radiologist alone)

3D screening exams randomized to this arm will be interpreted in accordance with standard care (i.e., interpreted by the radiologist alone, without an AI decision-support tool's assistance).

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Cancer detection rate
Ramy czasowe: Cancer diagnosed within 90 days of positive study entry screening mammogram

Number of screening exams recommended for breast biopsy (final Breast Imaging- Reporting and Data System [BI-RADS] assessment of 4 or 5) resulting in detected cancer, per 1,000 screening exams

Cancer diagnosed within 90 days of positive study entry screening mammogram
Recall rate
Ramy czasowe: Through study completion, an average of 1 year

Number of screening exams recalled for diagnostic work-up (initial BI-RADS assessment of 0, 3, 4, or 5), per 1,000 screening exams

Through study completion, an average of 1 year

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Interval cancer rate (i.e., false-negative rate)
Ramy czasowe: Cancer diagnosed within 365 days of a negative study entry screening mammogram

Number of screening exams with a negative assessment (final BI-RADS assessment of 1 or 2) and breast cancer diagnosed within 1 year, per 1,000 screening exams

Cancer diagnosed within 365 days of a negative study entry screening mammogram
False positive recall rate
Ramy czasowe: No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram

Proportion of screening exams recalled for additional imaging (final BI-RADS assessment of 1, 2, or 3), with no breast cancer diagnosed within 1 year

No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram
False positive short-interval follow-up recommendation rate
Ramy czasowe: No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram

Proportion of screening exams recalled for short-interval follow-up (final BI-RADS assessment of 3) with no breast cancer diagnosed within 1 year

No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram
False positive biopsy recommendation rate
Ramy czasowe: No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram

Proportion of screening exams recalled for breast biopsy (final BI-RADS assessment of 4 or 5) with no breast cancer diagnosed within 1 year

No cancer diagnosed within 365 days of a positive study entry screening mammogram
Trust and confidence in AI
Ramy czasowe: Years 1,2 and Years 4,5

Trust and confidence in AI gathered from focus group and survey data

Years 1,2 and Years 4,5
Efficiency metrics (only for the UCLA site)
Ramy czasowe: Through study completion, an average of 1 year

Interpretation time required for radiologists to interpret each mammogram with versus without AI.

Delivery time, using time stamp data from exam acquisition to delivery of results to patients (aka turnaround time).

Through study completion, an average of 1 year

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Współpracownicy

Śledczy

  • Główny śledczy: Diana Miglioretti, PhD, University of California, Davis
  • Główny śledczy: Joann G Elmore, MD, MPH, University of California, Los Angeles

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

15 października 2025

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 marca 2028

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 marca 2030

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

11 kwietnia 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

11 kwietnia 2025

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

18 kwietnia 2025

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

9 listopada 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

5 listopada 2026

Ostatnia weryfikacja

1 listopada 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 24-1192

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

TAK

Opis planu IPD

A de-identified dataset from this study will be deposited in the Patient-Centered Outcomes Data Repository (PCODR) housed at the Inter-university Consortium for Political and Social Research (ICPSR) at the University of Michigan, in compliance with PCORI's Policy on Data Management and Data Sharing.

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Tak

produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .