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AI-Augmented Diagnostic Assessment With ENLIGHT Versus Independent Pathologist Review (ENLIGHT)

28 de julho de 2026 atualizado por: Kun-Hsing Yu, Harvard Medical School (HMS and HSDM)

This study will evaluate whether artificial intelligence (AI) can enhance clinicians' accuracy, efficiency, and confidence in distinguishing lung adenocarcinoma (LUAD) from lung squamous cell carcinoma (LUSC) and kidney renal papillary cell carcinoma (KIRP) from kidney renal clear cell carcinoma (KIRC) using digitized pathology slides. These subtype classifications are routinely performed by pathologists but can be challenging and time-consuming, particularly in difficult cases.

During the study, participating clinicians will review lung and kidney pathology slides under three different conditions:

  • Unaided Review: Diagnosis without AI assistance.
  • AI as Double-Check: The clinician first makes an independent diagnosis, after which the AI-generated diagnosis (prediction only or prediction with explanation) is revealed for review.
  • AI as First-Look: The AI-generated diagnosis (prediction only or prediction with explanation) is presented before the clinician begins the review.

Clinicians will be randomly assigned to different review sequences to minimize potential order effects. This study design will enable us to assess the impact of AI assistance on diagnostic accuracy, interpretation time, and clinician confidence.

Visão geral do estudo

Status

Status

Indica o status de recrutamento atual ou o status de acesso expandido.
Inscrevendo-se por convite

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.

Descrição detalhada

This study aims to evaluate the effect of artificial intelligence (AI) assistance on clinicians' diagnostic performance in distinguishing lung adenocarcinoma (LUAD) from lung squamous cell carcinoma (LUSC) and kidney renal papillary cell carcinoma (KIRP) from kidney renal clear cell carcinoma (KIRC) using digitized hematoxylin and eosin (H&E)-stained whole-slide images (WSIs). ENLIGHT (Explainable Neoplasm Learning In Grounded Histology Terms) will serve as the AI system under evaluation. This is a single-session, within-reader, between-case study in which each reader evaluates distinct sets of cases under all study conditions.

The study includes three diagnostic blocks: Block X, in which WSIs are reviewed without AI assistance; Block Y1, in which clinicians make an initial diagnosis before viewing the AI output as a double-check; and Block Y2, in which the AI output is displayed before clinicians begin their review as a first-look aid. Within each AI-assisted block, the prediction-only and prediction-with-explanation sub-blocks are presented in randomized order.

Each participating pathologist will review up to 400 de-identified WSIs (up to 200 lung cancer and up to 200 kidney cancer cases). Readers will be randomly assigned to one of four study arms that differ only in the order in which Blocks X, Y1, and Y2 are completed. For each reader, distinct WSIs will be randomly assigned to the diagnostic conditions so that no WSI is reviewed more than once by the same reader.

  • Arm 1 (X -> Y1 -> Y2): Clinicians first complete Block X (Unaided Review), followed by Block Y1 (AI as Double-Check) and then Block Y2 (AI as First-Look).
  • Arm 2 (X -> Y2 -> Y1): Clinicians first complete Block X (Unaided Review), followed by Block Y2 (AI as First-Look) and then Block Y1 (AI as Double-Check).
  • Arm 3 (Y1 -> Y2 -> X): Clinicians first complete Block Y1 (AI as Double-Check), followed by Block Y2 (AI as First-Look), and then Block X (Unaided Review).
  • Arm 4 (Y2 -> Y1 -> X): Clinicians first complete Block Y2 (AI as First-Look), followed by Block Y1 (AI as Double-Check), and then Block X (Unaided Review).

For each case, diagnostic accuracy, time to diagnosis, and diagnostic confidence will be recorded. No reader will review the same WSI under more than one condition, thereby eliminating within-reader recall bias. In parallel, the ENLIGHT model will independently generate diagnostic predictions for all WSIs to enable direct benchmarking of AI performance against pathologists and to evaluate the impact of different AI-assisted workflows on diagnostic performance.

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.
Intervencional

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.
25

Estágio

Estágio

A etapa de um ensaio clínico que estuda um medicamento ou produto biológico, com base nas definições desenvolvidas pela Food and Drug Administration (FDA) dos EUA. A fase é baseada no objetivo do estudo, no número de participantes e em outras características. Existem cinco fases: Fase Inicial 1 (anteriormente listada como Fase 0), Fase 1, Fase 2, Fase 3 e Fase 4. Não Aplicável é usado para descrever ensaios sem fases definidas pela FDA, incluindo ensaios de dispositivos ou intervenções comportamentais.
  • Não aplicável

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

  • Estados Unidos
    • Massachusetts
      • Boston, Massachusetts, Estados Unidos, 02115
        • Harvard Medical School,

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

  • Filho
  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Descrição

Inclusion Criteria for Pathology Slides (i.e., Cases):

  • Hematoxylin and eosin (H&E)-stained pathology slides
  • Final diagnosis confirmed through molecular testing in conjunction with expert pathology evaluation

Exclusion Criteria for Pathology Slides (i.e., Cases):

  • Poor-quality or unreadable slides
  • Cases used in AI training

Inclusion Criteria for Readers (i.e., Participants):

  • Board-certified or board-eligible pathologists
  • Willingness to complete both unaided and AI-assisted review sessions

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

  • Finalidade Principal: Diagnóstico
  • Alocação: Randomizado
  • Modelo Intervencional: Atribuição cruzada
  • Mascaramento: Quadruplicar

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço

Grupo de Participantes / Braço

Um grupo ou subgrupo de participantes em um estudo clínico que recebe uma intervenção/tratamento específico, ou nenhuma intervenção, de acordo com o protocolo do estudo.
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.
Comparador Ativo: Unaided Review First, Then AI as Double-Check, Then AI as First-Look.
Readers first complete Block X (Unaided) on their assigned subset SX. They then complete Block Y1 (AI as Double-Check) on two separate subsets: SY1a (AI prediction-only as Double-Check) and SY1b (AI prediction-with-explanation as Double-Check). Within Block Y1, the order of SY1a and SY1b is randomized. They then complete Block Y2 (AI as First-Look) on two separate subsets: SY2a (AI prediction-only as First-Look) and SY2b (AI prediction-with-explanation as First-Look). Within Block Y2, the order of SY2a and SY2b is randomized. For each reader, each of the five subsets (SX, SY1a, SY1b, SY2a, and SY2b) comprises up to 80 slides: up to 40 slides from LUAD-LUSC and up to 40 slides from KIRP-KIRC.
Comportamental: Unaided Review First, Then AI as Double-Check, Then AI as First-Look.
Readers first complete Block X (Unaided) on their assigned subset SX. They then complete Block Y1 (AI as Double-Check) on two separate subsets: SY1a (AI prediction-only as Double-Check) and SY1b (AI prediction-with-explanation as Double-Check). Within Block Y1, the order of SY1a and SY1b is randomized. They then complete Block Y2 (AI as First-Look) on two separate subsets: SY2a (AI prediction-only as First-Look) and SY2b (AI prediction-with-explanation as First-Look). Within Block Y2, the order of SY2a and SY2b is randomized. For each reader, SX, SY1a, SY1b, SY2a, and SY2b are disjoint.
Comparador Ativo: Unaided Review First, Then AI as First-Look, Then AI as Double-Check.
Readers first complete Block X (Unaided) on their assigned subset SX. They then complete Block Y2 (AI as First-Look) on two separate subsets: SY2a (AI prediction-only as First-Look) and SY2b (AI prediction-with-explanation as First-Look). Within Block Y2, the order of SY2a and SY2b is randomized. They then complete Block Y1 (AI as Double-Check) on two separate subsets: SY1a (AI prediction-only as Double-Check) and SY1b (AI prediction-with-explanation as Double-Check). Within Block Y1, the order of SY1a and SY1b is randomized. For each reader, each of the five subsets (SX, SY1a, SY1b, SY2a, and SY2b) comprises up to 80 slides: up to 40 slides from LUAD-LUSC and up to 40 slides from KIRP-KIRC.
Comportamental: Unaided Review First, Then AI as First-Look, Then AI as Double-Check.
Readers first complete Block X (Unaided) on their assigned subset SX. They then complete Block Y2 (AI as First-Look) on two separate subsets: SY2a (AI prediction-only as First-Look) and SY2b (AI prediction-with-explanation as First-Look). Within Block Y2, the order of SY2a and SY2b is randomized. They then complete Block Y1 (AI as Double-Check) on two separate subsets: SY1a (AI prediction-only as Double-Check) and SY1b (AI prediction-with-explanation as Double-Check). Within Block Y1, the order of SY1a and SY1b is randomized. For each reader, SX, SY1a, SY1b, SY2a, and SY2b are disjoint.
Comparador Ativo: AI as Double-Check Review First, Then AI as First-Look, Then Unaided Review.
Readers first complete Block Y1 (AI as Double-Check) on two separate subsets: SY1a (AI prediction-only as Double-Check) and SY1b (AI prediction-with-explanation as Double-Check). Within Block Y1, the order of SY1a and SY1b is randomized. They then complete Block Y2 (AI as First-Look) on two separate subsets: SY2a (AI prediction-only as First-Look) and SY2b (AI prediction-with-explanation as First-Look). Within Block Y2, the order of SY2a and SY2b is randomized. Then readers complete Block X (Unaided) on their assigned subset SX. For each reader, each of the five subsets (SX, SY1a, SY1b, SY2a, and SY2b) comprises up to 80 slides: up to 40 slides from LUAD-LUSC and up to 40 slides from KIRP-KIRC.
Comportamental: AI as Double-Check First, Then AI as First-Look, Then Unaided Review.
Readers first complete Block Y1 (AI as Double-Check) on two separate subsets: SY1a (AI prediction-only as Double-Check) and SY1b (AI prediction-with-explanation as Double-Check). Within Block Y1, the order of SY1a and SY1b is randomized. They then complete Block Y2 (AI as First-Look) on two separate subsets: SY2a (AI prediction-only as First-Look) and SY2b (AI prediction-with-explanation as First-Look). Within Block Y2, the order of SY2a and SY2b is randomized. Then readers complete Block X (Unaided) on their assigned subset SX. For each reader, SX, SY1a, SY1b, SY2a, and SY2b are disjoint.
Comparador Ativo: AI as First-Look Review First, Then AI as Double-Check, Then Unaided Review.
Readers first complete Block Y2 (AI as First-Look) on two separate subsets: SY2a (AI prediction-only as First-Look) and SY2b (AI prediction-with-explanation as First-Look). Within Block Y2, the order of SY2a and SY2b is randomized. They then complete Block Y1 (AI as Double-Check) on two separate subsets: SY1a (AI prediction-only as Double-Check) and SY1b (AI prediction-with-explanation as Double-Check). Within Block Y1, the order of SY1a and SY1b is randomized. Then readers complete Block X (Unaided) on their assigned subset SX. For each reader, each of the five subsets (SX, SY1a, SY1b, SY2a, and SY2b) comprises up to 80 slides: up to 40 slides from LUAD-LUSC and up to 40 slides from KIRP-KIRC.
Comportamental: AI as First-Look First, Then AI as Double-Check, Then Unaided Review.
Readers first complete Block Y2 (AI as First-Look) on two separate subsets: SY2a (AI prediction-only as First-Look) and SY2b (AI prediction-with-explanation as First-Look). Within Block Y2, the order of SY2a and SY2b is randomized. They then complete Block Y1 (AI as Double-Check) on two separate subsets: SY1a (AI prediction-only as Double-Check) and SY1b (AI prediction-with-explanation as Double-Check). Within Block Y1, the order of SY1a and SY1b is randomized. Then readers complete Block X (Unaided) on their assigned subset SX. For each reader, SX, SY1a, SY1b, SY2a, and SY2b are disjoint.

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 cancers
Prazo: Periprocedural (at the time of slide review)
Performance of clinicians (unaided and AI-assisted) for distinguishing LUAD- LUSC and distinguishing KIRP-KIRC, measured in accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and F1.
Periprocedural (at the time of slide review)

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
Hora de diagnóstico
Prazo: Periprocedural (no momento da revisão de slides)
Tempo médio (segundos por caso) necessário para finalizar um diagnóstico.
Periprocedural (no momento da revisão de slides)
Variabilidade entre observadores
Prazo: Periprocedural (no momento da revisão de slides)
Concordância entre os médicos entre as condições, medidos usando métricas de confiabilidade entre avaliadores (por exemplo, estatísticas de Kappa).
Periprocedural (no momento da revisão de slides)
Benefício líquido após a exposição à IA
Prazo: Periprocedural (no momento da revisão de slides)
A mudança geral na precisão do diagnóstico atribuível à assistência de IA.
Periprocedural (no momento da revisão de slides)
Clinician confidence level
Prazo: Periprocedural (at the time of slide review)
Self-reported diagnostic confidence recorded for each case. Scale: 5 - Absolutely Certain; 4 - Mostly Certain; 3 - Unsure; 2 - Very Doubtful; 1 - Random Guess; With 5 being the highest confidence score and 1 being the lowest.
Periprocedural (at the time of slide review)

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.
Harvard Medical School (HMS and HSDM)

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 (Estimado)

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.
1 de julho de 2026

Conclusão Primária (Estimado)

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.
1 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 agosto 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).
28 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.
28 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.
3 de agosto 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 agosto 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.
28 de julho 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 julho 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.
  • ENLIGHT Study

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

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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