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

Badanie obserwacyjne Oceń praktykę patologii Użyj sztucznej inteligencji u pacjenta podejrzanego o raka płuc i piersi (CASCADE)

2 września 2026 zaktualizowane przez: AstraZeneca

Nieinterwencjonalne badanie oceniające próbki od pacjentów z podejrzanym niedrobnokronowym rakiem płuc lub rakiem piersi w celu opisania praktyk patologii i oceny patologii obliczeniowej oraz algorytmów sztucznej inteligencji.

Międzynarodowe badanie obserwacyjne w celu oceny obecnych praktyk patologii i wykorzystania patologii obliczeniowej oraz algorytmów sztucznej inteligencji u pacjentów z podejrzanym rakiem płuc i piersi.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Szczegółowy opis

Nieinterwencjonalne badanie oceniające próbki od pacjentów z podejrzanym niezłomnym rakiem płuc lub rakiem piersi w celu opisania praktyk patologii i oceny patologii obliczeniowej oraz algorytmów sztucznej inteligencji w Australii, Brazylii, Egipcie i Kenii. Zastosowanie cyfrowej i obliczeniowej patologii sztucznej inteligencji w krajach o niskim i wysokim stosunku patologów/populacji ma kluczowe znaczenie w opracowaniu zrównoważonego rozwiązania. Badanie ma dwie części, pierwsza część skupi się na raku piersi, a druga część skupi się na raku płuc.

Laboratoria mają aktywne ustawienie patologii cyfrowej i oceniają próbki diagnozy raka. Część centrów raka płuc zostaną wybrane na późniejszym etapie. Badanie będzie retrospektywnie oceniać próbki od pacjentów, u których wstępnie zdiagnozowano raka piersi lub płuc poprzez oceny kliniczne i których próbki oceniano tylko przy użyciu konwencjonalnego przepływu pracy.

W ramach badania algorytmy patologii obliczeniowej zostaną wdrożone w każdym laboratorium. Dwa algorytmy patologii AI zostaną zastosowane w części badania raka piersi. Zastosowanie piersi Galen ™ opracowane przez IBEX Medical Analytics zostanie wdrożone w laboratorium w Australii. MindPeak Preat, opracowany przez MindPeak GmbH zostanie wdrożony w laboratoriach w Brazylii, Egipcie i Kenii. Po wdrożeniu obliczeniowych algorytmów patologii AI 150 próbek ocenionych pod kątem głównego celu z każdego laboratorium dla każdego rodzaju raka zostanie ocenione przy użyciu konwencjonalnego przepływu pracy oraz przepływu pracy wspomaganej przez AI z nadzorem ludzkim i konwencjonalnym przepływem pracy oraz przepływu pracy bez AI bez nadzoru ludzkiego. Oceny te zostaną wykorzystane do analizy celów wtórnych i eksploracyjnych.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

603

Kontakty i lokalizacje

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

Lokalizacje studiów

      • São Paulo, Brazylia
        • Research Site
      • Nairobi, Kenia
        • Research Site

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

  • Dziecko
  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Metoda próbkowania

Próbka prawdopodobieństwa

Badana populacja

Dane z próbek spełniających następujące kryterium włączenia zostaną przeanalizowane.

• Próbka od dorosłych pacjentów (≥ 18 lat) z podejrzeniem niedrobnokomórkowego raka płuc lub inwazyjnego raka piersi lub raka przewodowego in situ.

Opis

Kryteria włączenia: próbka od dorosłych pacjentów (≥ 18 lat) z podejrzeniem niedrobnokomórkowego raka płuc lub inwazyjnego raka piersi lub raka przewodowego in situ.

-

Kryteria wykluczenia:

  • Próbki z nieodpowiednią techniczną jakością slajdów (jakość przed analityką) lub obrazy, np. Przebitych slajdów, duże obszary poza ostrożnością, zjeżdżalnie z artefaktami utrwalania.

    • Próbki z przypadków uwzględnionych w szkoleniu lub walidacji technicznej.
    • Próbka pobrana przez aspiracja drobnego igły.
    • Próbka wysłana do oceny cytologicznej.

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

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
główny cel
Ramy czasowe: 2 lata
Czas trwania między datą/godziną biopsji a czasem daty diagnozy opartej na biopsji zostanie obliczona na podstawie zapisów laboratoryjnych retrospektywnie.
2 lata
Główny cel
Ramy czasowe: 2 lata
Czas czytania na ocenę slajdów sekcji do diagnozy patologicznej zostanie również wyodrębniony z zapisów laboratoryjnych, jeśli w zapisach przechowywane zostaną odpowiednie informacje.
2 lata
cel eksploracyjny
Ramy czasowe: 2 lata
Całkowity koszt i opłaty związane ze szkoleniem, za wdrażanie patologii cyfrowej i algorytmów patologii obliczeniowej AI zostaną ocenione jako punkt końcowy.
2 lata

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
cele wtórne
Ramy czasowe: 2 lata
Wskaźnik porozumienia: PPV i NPV dla algorytmów patologii obliczeniowej (z nadzorem ludzkim i bez niego), gdy zostanie również oceniany przepływ pracy konwencjonalnej patologii.
2 lata
cel eksploracyjny
Ramy czasowe: 2 lata
Całkowity koszt i opłaty związane z pracownikami za wdrożenie patologii cyfrowej i algorytmów patologii obliczeniowej zostaną ocenione jako punkt końcowy.
2 lata

Inne miary wyników

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Cel wtórny
Ramy czasowe: 2 lata
Wrażliwość: PPV i NPV dla obliczeniowych algorytmów patologii AI (z nadzorem ludzkim i bez), gdy zostanie również oceniany przepływ pracy konwencjonalnej patologii.
2 lata
Cel wtórny
Ramy czasowe: 2 lata
Specyficzność: PPV i NPV dla obliczeniowych algorytmów patologii AI (z nadzorem ludzkim i bez niego), gdy zostanie również oceniany przepływ pracy konwencjonalnej patologii.
2 lata
cel eksploracyjny
Ramy czasowe: 2 lata
Całkowity koszt i opłaty związane ze sprzętem do wdrażania patologii cyfrowej i algorytmów patologii obliczeniowej zostaną ocenione jako punkt końcowy.
2 lata
Cel eksploracyjny
Ramy czasowe: 2 lata
Całkowity koszt i opłaty związane z oprogramowaniem do wdrażania patologii cyfrowej i obliczeniowych algorytmów patologii AI zostaną ocenione jako punkt końcowy.
2 lata

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 (Rzeczywisty)

25 października 2025

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

19 marca 2026

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

19 marca 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

28 stycznia 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

13 lutego 2025

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

14 lutego 2025

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

3 września 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

2 września 2026

Ostatnia weryfikacja

1 sierpnia 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

TAK

Opis planu IPD

Wykwalifikowani naukowcy mogą poprosić o dostęp do anonimizowanych danych na poziomie pacjentów z grupy firm AstraZeneca sponsorowanych badań klinicznych za pośrednictwem portalu żądania vivli.org. Wszystkie żądania zostaną ocenione zgodnie z zobowiązaniem AZ: https://astrazenecagrouptrials.pharmacm.com/st/submission/discluos. Tak, wskazuje, że AZ przyjmuje żądania IPD, ale nie oznacza to, że wszystkie żądania zostaną udostępnione.

Ramy czasowe udostępniania IPD

AstraZeneca spełni lub przekroczy dostępność danych zgodnie z zobowiązaniami podjęte w zasadach udostępniania danych EFPIA PHRMA. Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat naszych linii terminowych, przenieś nasze zobowiązanie do ujawniania informacji na stronie https://astrazenecagrouptrials.pharmacm.com/st/submission/discluos.

Kryteria dostępu do udostępniania IPD

Po zatwierdzeniu wniosku AstraZeneca zapewni dostęp do anonimizowanych indywidualnych danych na poziomie pacjenta za pośrednictwem Secure Research Environment vivli.org.

Przed uzyskaniem żądanych informacji musi wystąpić umowa o użyciu danych (umowa o akcesoriach do danych).

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 .

Subskrybuj