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

AI-Assisted Chest CT Interpretation Across the Lung Cancer Care Continuum

Development of a Chest CT-Based Artificial Intelligence Model Across the Lung Cancer Care Continuum and a Prospective Randomized Crossover Reader Study of Its Clinical Decision-Support Performance

This investigator-initiated, single-center study consists of a retrospective artificial intelligence model-development stage and a prospective physician reader-study stage. Deidentified chest CT examinations acquired during routine clinical care between January 1, 2021, and December 31, 2024, will be used to develop, validate, and lock artificial intelligence models for lung cancer-related imaging tasks.

In the prospective stage, approximately 12 to 15 physicians with experience in chest CT interpretation will complete two reading sessions in randomized order: unaided interpretation and AI-assisted interpretation. The sessions will be separated by a washout period of at least 4 weeks. The primary objective is to compare diagnostic performance between AI-assisted and unaided interpretation. Secondary objectives include reading time, diagnostic confidence, inter-reader agreement, and errors related to incorrect AI suggestions.

All readings will be performed in an offline research environment. AI outputs will not be used for patient care, and the study will not add imaging examinations, treatment, or follow-up for patients.

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

15

Faza

  • Nie dotyczy

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

    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, Chiny, 430022
        • Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
        • Kontakt:

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

Inclusion Criteria:

  • Physicians with education or training relevant to medical imaging
  • Experience in interpreting chest CT examinations
  • Ability to complete the required study training and both reading sessions
  • Willingness to provide written informed consent and comply with study procedures

Exclusion Criteria:

  • Failure to complete the required study training
  • Inability or unwillingness to complete both reading sessions as required
  • Any protocol deviation likely to compromise the validity of the reader-study data

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: Diagnostyczny
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Zadanie krzyżowe
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: Sequence AB: Unaided Then AI-Assisted Interpretation

Participants first complete an unaided chest CT interpretation session. After a washout period of at least 4 weeks, they complete an AI-assisted interpretation session.

A locked research-use-only artificial intelligence system analyzes deidentified chest CT images and provides decision-support outputs to participating physicians. The system is evaluated only in an offline reader-study environment and is not used for actual patient care.

Eksperymentalny: Sequence BA: AI-Assisted Then Unaided Interpretation

Participants first complete an AI-assisted chest CT interpretation session. After a washout period of at least 4 weeks, they complete an unaided interpretation session.

A locked research-use-only artificial intelligence system analyzes deidentified chest CT images and provides decision-support outputs to participating physicians. The system is evaluated only in an offline reader-study environment and is not used for actual patient care.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Difference in Diagnostic Accuracy Between AI-Assisted and Unaided Chest CT Interpretation
Ramy czasowe: At completion of the second reading session, after a washout period of at least 4 weeks

Diagnostic accuracy will be calculated as the proportion of case-level interpretations that agree with the prespecified reference standard based on pathology or clinical follow-up. The paired difference in diagnostic accuracy between AI-assisted and unaided interpretation will be estimated across participating physicians and cases using a multi-reader multi-case analysis and reported with a 95% confidence interval. Higher accuracy indicates better diagnostic performance.

At completion of the second reading session, after a washout period of at least 4 weeks

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

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 (Szacowany)

1 września 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

31 sierpnia 2028

Ukończenie studiów (Szacowany)

31 sierpnia 2028

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

14 września 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

18 września 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

21 września 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

21 września 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

18 września 2026

Ostatnia weryfikacja

1 września 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • Radio-20260816

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

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 .