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Validation of a Deep Learning Tool for Opportunistic Osteoporosis Screening Using Routine Non-Contrast CT Scans

1 de setembro de 2026 atualizado por: Yang Fan, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

Prospective Clinical Validation Study of a Deep Learning Model for Opportunistic Osteoporosis Screening Based on Non-Contrast CT Scans

The goal of this clinical trial is to test if an artificial intelligence (AI) tool called DeepBMD can accurately identify people at high risk for osteoporosis using routine chest or abdomen CT scans. The main questions it aims to answer are:

  1. Can the DeepBMD tool correctly identify people who have osteoporosis compared to the standard bone density test, dual-energy X-ray absorptiometry (DXA)?
  2. Is it practical to use this AI tool in real-world hospital settings to find and contact high-risk patients? Researchers will use the DeepBMD tool to analyze existing CT scans. If the tool flags a patient as high risk, researchers will call them to invite them for a standard bone density test (DXA).

Participants will:

  1. Have their existing chest or abdomen CT scan analyzed by the DeepBMD AI tool;
  2. Receive a phone call from the research team if identified as high risk;
  3. Visit the clinic for a free standard bone density test (DXA) if they agree to participate.

Visão geral do estudo

Status

Status

Indica o status de recrutamento atual ou o status de acesso expandido.
Ativo, não recrutando

Condições

Condições

A doença, distúrbio, síndrome, doença ou lesão que está sendo estudada. Em ClinicalTrials.gov, as condições também podem incluir outros problemas relacionados à saúde, como expectativa de vida, qualidade de vida e riscos à saúde.

Intervenção / Tratamento

Intervenção / Tratamento

Um processo ou ação que é o foco de um estudo clínico. As intervenções incluem medicamentos, dispositivos médicos, procedimentos, vacinas e outros produtos em fase de investigação ou já disponíveis. As intervenções também podem incluir abordagens não invasivas, como educação ou modificação da dieta e exercícios.

Tipo de estudo

Tipo de estudo

Descreve a natureza de um estudo clínico. Os tipos de estudo incluem estudos intervencionais (também chamados de ensaios clínicos), estudos observacionais (incluindo registros de pacientes) e acesso expandido.
Observacional

Inscrição (Estimado)

Inscrição

O número de participantes em um estudo clínico. A inscrição "antecipada" é o número alvo de participantes que os pesquisadores precisam para o estudo.
100

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

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

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Critérios de elegibilidade

Os principais requisitos que as pessoas que desejam participar de um estudo clínico devem atender ou as características que devem ter. Os critérios de elegibilidade consistem em critérios de inclusão (que são necessários para que uma pessoa participe do estudo) e critérios de exclusão (que impedem uma pessoa de participar). Tipos de critérios de elegibilidade incluem se um estudo aceita voluntários saudáveis, tem requisitos de idade ou faixa etária ou é limitado por sexo.

Idades elegíveis para estudo

  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Patients who underwent non-contrast CT at our hospital (Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology) and were identified as high-risk for osteoporosis by the DeepBMD model.

Descrição

Inclusion Criteria:

  • Underwent non-contrast CT at our institution, with qualified image quality and no severe artifacts;
  • Identified as high-risk for osteoporosis by the DeepBMD model;
  • Had valid contact information available in the PACS, possessed normal cognitive and communication abilities, and was able to cooperate with telephone follow-ups and on-site examinations;
  • Voluntarily participated in the study, was able to sign a written informed consent form on-site, and agreed to undergo DXA examination.

Exclusion Criteria:

  • Severe spinal deformity, postoperative spinal internal fixation, malignant bone metastasis, or severe osteolytic lesions that may interfere with measurements;
  • A confirmed diagnosis of osteoporosis with ongoing standardized treatment;
  • Inability to be contacted, explicit refusal of follow-up, or inability to visit the hospital for informed consent signing and DXA examination.

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte

Grupo / Coorte

Um grupo ou subgrupo de participantes em um estudo observacional que é avaliado quanto a resultados biomédicos ou de saúde.
Intervenção / Tratamento

Intervenção / Tratamento

Um processo ou ação que é o foco de um estudo clínico. As intervenções incluem medicamentos, dispositivos médicos, procedimentos, vacinas e outros produtos em fase de investigação ou já disponíveis. As intervenções também podem incluir abordagens não invasivas, como educação ou modificação da dieta e exercícios.
High-risk patients for osteoporosis identified by DeepBMD model
Patients who underwent routine chest or abdominal CT scans and were identified as high risk for osteoporosis by the DeepBMD AI model. These participants will be contacted via telephone, invited to the clinic, and undergo a free DXA scan to verify bone mineral density.
Teste de diagnostico: DeepBMD model for osteoporosis risk screening
The DeepBMD model is applied to routine chest or abdominal CT scans to identify patients at high risk for osteoporosis. This is a non-invasive image analysis used solely for screening and recruitment purposes, not as a therapeutic intervention.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medidas de resultados primários

No protocolo de um estudo clínico, a medida de resultado planejada que é a mais importante para avaliar o efeito de uma intervenção/tratamento. A maioria dos estudos clínicos tem uma medida de desfecho primário, mas alguns têm mais de uma.
Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Diagnostic performance of DeepBMD model for osteoporosis screening
Prazo: Concurrent with the DXA validation visit following the CT analysis (within 7 days).
The diagnostic performance of the DeepBMD model will be evaluated by comparing its predictions against the gold standard Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA). Specifically, we will calculate the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and the Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) for identifying patients with osteoporosis.
Concurrent with the DXA validation visit following the CT analysis (within 7 days).

Medidas de resultados secundários

Medidas de resultados secundários

No protocolo de um estudo clínico, uma medida de resultado planejada que não é tão importante quanto a medida de resultado primária para avaliar o efeito de uma intervenção, mas ainda é de interesse. A maioria dos estudos clínicos tem mais de uma medida de desfecho secundário.
Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Feasibility of the DeepBMD screening and recall workflow
Prazo: At the end of recruitment
It will be assessed by calculating the proportion of patients identified as high-risk by DeepBMD who successfully complete the telephone follow-up and undergo the confirmatory DXA scan within the scheduled timeframe. We will also record the reasons for refusal or loss to follow-up to evaluate the acceptability of this AI-driven screening pathway.
At the end of recruitment

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Patrocinador

A organização ou pessoa que inicia o estudo e que tem autoridade e controle sobre o estudo.
Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

Investigadores

Investigadores

Um pesquisador envolvido em um estudo clínico. Os termos relacionados incluem investigador principal do centro, subinvestigador do centro, coordenador do estudo, diretor do estudo e investigador principal do estudo.
  • Investigador principal: Fan Yang, PhD, MD, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

Publicações e links úteis

A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.

Publicações Gerais

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

Início do estudo

A data real em que o primeiro participante foi inscrito em um estudo clínico. A data de início do estudo "antecipada" é a data que os pesquisadores acham que será a data de início do estudo.
28 de julho de 2026

Conclusão Primária (Real)

Conclusão Primária

A data em que o último participante de um estudo clínico foi examinado ou recebeu uma intervenção para coletar dados finais para a medida de resultado primário. Se o estudo clínico terminou de acordo com o protocolo ou foi encerrado, não afeta esta data. Para estudos clínicos com mais de uma medida de resultado primário com diferentes datas de conclusão, este termo refere-se à data em que a coleta de dados é concluída para todas as medidas de resultado primário. A data de conclusão primária "antecipada" é a data que os pesquisadores acham que será a data de conclusão primária do estudo.
28 de agosto de 2026

Conclusão do estudo (Estimado)

Conclusão do estudo

A data em que o último participante de um estudo clínico foi examinado ou recebeu uma intervenção/tratamento para coletar dados finais para as medidas de resultado primário, medidas de resultado secundário e eventos adversos (ou seja, a última visita do último participante). A data "prevista" de conclusão do estudo é a data que os pesquisadores acham que será a data de conclusão do estudo.
1 de setembro de 2026

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

Enviado pela primeira vez

A data em que o patrocinador ou investigador do estudo enviou pela primeira vez um registro do estudo para ClinicalTrials.gov. Normalmente, há um atraso de alguns dias entre a primeira data de envio e a disponibilidade do registro em ClinicalTrials.gov (a primeira data publicada).
22 de julho de 2026

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

A data em que o patrocinador ou investigador do estudo envia pela primeira vez um registro do estudo que seja consistente com os critérios de revisão do controle de qualidade (QC) da National Library of Medicine (NLM). O patrocinador ou investigador pode precisar revisar e enviar um registro de estudo uma ou mais vezes antes que os critérios de revisão de QC do NLM sejam atendidos. É responsabilidade do patrocinador ou investigador garantir que o registro do estudo seja consistente com os critérios de revisão do NLM QC.
27 de julho de 2026

Primeira postagem (Real)

Primeira postagem

A data em que o registro do estudo foi disponibilizado pela primeira vez em ClinicalTrials.gov após a conclusão da revisão do controle de qualidade (QC) da National Library of Medicine (NLM). Normalmente, há um atraso de alguns dias entre a data em que o patrocinador ou investigador do estudo enviou o registro do estudo e a primeira data publicada.
31 de julho de 2026

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

Última Atualização Postada

A data mais recente em que as alterações em um registro de estudo foram disponibilizadas em ClinicalTrials.gov. Pode haver um atraso entre o momento em que as alterações foram enviadas ao ClinicalTrials.gov pelo patrocinador ou investigador do estudo (a última data de envio de atualização) e a data de publicação da última atualização.
3 de setembro de 2026

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

A data mais recente em que o patrocinador ou investigador do estudo enviou alterações em um registro do estudo que são consistentes com os critérios de revisão do controle de qualidade (QC) da National Library of Medicine (NLM). É responsabilidade do patrocinador ou investigador garantir que o registro do estudo seja consistente com os critérios de revisão do NLM QC.
1 de setembro de 2026

Última verificação

Última verificação

A data mais recente em que o patrocinador ou investigador do estudo confirmou as informações sobre um estudo clínico no ClinicalTrials.gov como precisas e atuais. Se um estudo com status de recrutamento de recrutamento; ainda não está recrutando; ou ativo, não recrutando não foi confirmado nos últimos 2 anos, o status de recrutamento do estudo é mostrado como desconhecido.
1 de setembro de 2026

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Palavras-chave

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

Outros números de identificação do estudo

Identificadores ou números de identificação diferentes do número NCT que são atribuídos a um estudo clínico pelo patrocinador, financiadores ou outros do estudo. Esses números podem incluir identificadores exclusivos de outros registros de ensaios e números de concessão do National Institutes of Health.
  • UHCT260668

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

SIM

Descrição do plano IPD

De-identified individual participant data (IPD) will be made available to researchers who provide a methodologically sound proposal. The shared data will include the demographic information, DeepBMD screening results, and confirmatory DXA T-scores used in the study analyses. Requests should be directed to the corresponding author via email. Data will be available for non-commercial academic research purposes only. Applicants must sign a data access agreement prior to receiving the data.

Prazo de Compartilhamento de IPD

Data will be available beginning 3 months following article publication and ending 36 months following article publication.

Critérios de acesso de compartilhamento IPD

Researchers who provide a methodologically sound proposal for specific research questions related to osteoporosis screening or AI diagnostics will be granted access. Approved researchers will have access to the de-identified dataset containing patient demographics, imaging analysis results, and clinical outcomes. Access will be granted via secure email transfer after signing a data use agreement.

Tipo de informação de suporte de compartilhamento de IPD

  • PROTOCOLO DE ESTUDO
  • SEIVA
  • ANALYTIC_CODE

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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