Evaluation of Use of Diagnostic AI for Lung Cancer in Practice
20 de julho de 2019 atualizado por: Ensemble Group Holdings, LLC
This study investigates ways of improving radiologists performance of the classification of CT-scans as cancerous or non-cancerous.
Participants interact with an AI to classify CT-scans under three different conditions.
Visão geral do estudo
Status
Desconhecido
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
The three conditions are as follows: "probabilistic classification", where the radiologist diagnoses scans using an AI cancer likelihood score; "classification plus detection", where the radiologist see detecting lung nodules in addition to the AI's probabilistic classification score before making her own examination of the CT-scan; and "classification with delayed detection", where the radiologist identifies regions of interest independently of the AI and then sees the AI's detected ROIs.
Tipo de estudo
Intervencional
Inscrição (Antecipado)
15
Estágio
- 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
-
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-
Hong Kong, Hong Kong
- University of Hong Kong
-
-
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
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Tudo
Descrição
Inclusion Criteria:
- The participant performs radiology screenings professionally
Exclusion Criteria:
-
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: Solteiro
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Experimental: Probabilistic Classification
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan.
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Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.
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Experimental: Classification Plus Detection
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan.
They also see ROIs identified by the AI that represent lung nodules.
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Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.
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Experimental: Classification With Delayed Detection
Radiologists see a "score" from 1-100 that represents the AI's prediction of whether the CT-scan comes from a patient with cancer or not before beginning their analysis of the scan.
After identifying their own ROIs, the radiologist then can see ROIs identified by the AI that represent lung nodules before making final decisions.
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Exploring what kinds of AI-human interaction improve radiologists detection accuracy.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Classification accuracy
Prazo: up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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This compares radiologists' classifications with the ground truth in the tested cases.
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up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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detection concordance
Prazo: up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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Evaluation of concordance between radiologists in the tested cases in detection of lung nodules > 4 mm
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up to 4 months after initiation of evaluation of the test set
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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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)
14 de dezembro de 2018
Conclusão Primária (Antecipado)
15 de dezembro de 2019
Conclusão do estudo (Antecipado)
15 de dezembro de 2019
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
16 de dezembro de 2018
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
17 de dezembro de 2018
Primeira postagem (Real)
19 de dezembro de 2018
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
23 de julho de 2019
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
20 de julho de 2019
Última verificação
1 de julho de 2019
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- EN-122018
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Indeciso
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
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