Интеграция искусственного интеллекта в скрининг рака легких. (DACAPO)
Рандомизированное контролируемое исследование включения основанного на глубоком обучении анализа компьютерной томографии грудной клетки в качестве вспомогательного средства для принятия решений на совещаниях междисциплинарных групп по скринингу рака легких у подходящих пациентов
Lung cancer (LC) screening using low-dose chest CT (LDCT) has already proven its efficacy.
The mortality reduction associated with LC screening is around 20%, much higher than the reduction in mortality associated with screening for breast, colon or prostate cancers.
Implementing lung cancer screening on a large scale faces two main obstacles:
- The lack of thoracic radiologists and LDCT necessary for the eligible population (between 1.6 and 2.2 million people in France);
- The high frequency of false positive screenings: in the NLST trial, more than 20% of the subjects screened were found to have at least one nodule of an indeterminate lung nodule (ILN) whereas less than 3% of ILNs are actually LC.
The gold standard for determining on the benign or malignant nature of a nodule is definitive histology. Otherwise, the evolution of the nodule on serial thoracic imaging is a good alternative. The period of indeterminacy of a nodule can be as long as 24 months in many cases, which can be a source of prolonged and sometimes unjustified anxiety for screening candidates.
The purpose of this randomized controlled study that focuses on LC screening in patients aged 50 to 80 years, who smoked more than 20 packs/ year or stopped smoking less than 15 years ago. Its objective is to determine whether assisting multidisciplinary team (MDT) meetings with an AI-based analysis of screening LDCT accelerates the definitive classification of nodules into malignant or benign.
Обзор исследования
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Marquette Charles-Hugo, PhD
- Номер телефона: +33492037777
- Электронная почта: marquette.c@chu-nice.fr
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: Boutros Jacques
- Номер телефона: +33492037777
- Электронная почта: boutros.j@chu-nice.fr
Места учебы
-
-
Alpes-maritimes
-
Nice, Alpes-maritimes, Франция, 06001
- Рекрутинг
- CHU de Nice - Hôpital de Pasteur
-
Контакт:
- Marquette Charles-Hugo, PhD
- Номер телефона: +33492037777
- Электронная почта: marquette.c@chu-nice.fr
-
Контакт:
- Boutros Jacques
- Номер телефона: +33492037777
- Электронная почта: boutros.j@chu-nice.fr
-
Главный следователь:
- Marquette Charles-Hugo, PhD
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
Принимает здоровых добровольцев
Полы, имеющие право на обучение
Описание
Inclusion Criteria:
- Age between 50 and 80 years old
- active smoker or ex-smoker who quit smoking less than 15 years ago
- smoking history of at least 20 pack-years
- signature of the informed consent
- affiliation to French social security
Exclusion Criteria:
- clinical signs suggestive of cancer
- recent chest scan (<1 year) for another cause
- radiological abnormality requiring follow-up or additional investigations
- health problem significantly limiting life expectancy from the clinician's point of view
- health problem limiting ability or willingness to undergo lung surgery
- Patients with active neoplasia, except basal cell carcinoma of the skin.
- vulnerable people: adults under guardianship, adults under curatorship medical and/or psychiatric problems of sufficient severity to limit full adherence to the study or expose patients to excessive risk
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Диагностика
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Параллельное назначение
- Маскировка: Нет (открытая этикетка)
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Экспериментальный: IA Group
Patients with at least one nodule (> 6mm) for whom the multidisciplinary team meeting discussion is informed of the AI-based analysis of their chest computed tomography |
The multidisciplinary team meeting discussion is informed of the AI-based analysis of their chest computed tomography |
|
Другой: Group not IA analysis
Patients with at least one nodule (> 6mm) for whom the multidisciplinary team meeting discussion is not informed of the AI-based analysis of their chest computed tomography |
The multidisciplinary team meeting discussion is not informed of the AI-based analysis of their chest computed tomography |
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Diagnosis of lung disease
Временное ограничение: At 3 years
|
Elapsed time between lung nodule discovery and MDT decision making. |
At 3 years
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Временное ограничение |
|---|---|
|
Рабочие характеристики стратегии на основе ИИ
Временное ограничение: В 3 года
|
В 3 года
|
Соавторы и исследователи
Следователи
- Главный следователь: Marquette Charles-Hugo, CHU de Nice, Service de Pneumologie
Публикации и полезные ссылки
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- 22-PP-12
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Data are available upon reasonable request
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .