AI-Assisted Chest CT Interpretation Across the Lung Cancer Care Continuum
Development of a Chest CT-Based Artificial Intelligence Model Across the Lung Cancer Care Continuum and a Prospective Randomized Crossover Reader Study of Its Clinical Decision-Support Performance
This investigator-initiated, single-center study consists of a retrospective artificial intelligence model-development stage and a prospective physician reader-study stage. Deidentified chest CT examinations acquired during routine clinical care between January 1, 2021, and December 31, 2024, will be used to develop, validate, and lock artificial intelligence models for lung cancer-related imaging tasks.
In the prospective stage, approximately 12 to 15 physicians with experience in chest CT interpretation will complete two reading sessions in randomized order: unaided interpretation and AI-assisted interpretation. The sessions will be separated by a washout period of at least 4 weeks. The primary objective is to compare diagnostic performance between AI-assisted and unaided interpretation. Secondary objectives include reading time, diagnostic confidence, inter-reader agreement, and errors related to incorrect AI suggestions.
All readings will be performed in an offline research environment. AI outputs will not be used for patient care, and the study will not add imaging examinations, treatment, or follow-up for patients.
Обзор исследования
Статус
Условия
Вмешательство/лечение
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Lian Yang, PhD
- Номер телефона: +86 18986273791
- Электронная почта: yanglian@hust.edu.cn
Места учебы
-
-
Hubei
-
Wuhan, Hubei, Китай, 430022
- Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
-
Контакт:
- Lian Yang, PhD
- Номер телефона: +86 18986273791
- Электронная почта: yanglian@hust.edu.cn
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
Принимает здоровых добровольцев
Полы, имеющие право на обучение
Описание
Inclusion Criteria:
- Physicians with education or training relevant to medical imaging
- Experience in interpreting chest CT examinations
- Ability to complete the required study training and both reading sessions
- Willingness to provide written informed consent and comply with study procedures
Exclusion Criteria:
- Failure to complete the required study training
- Inability or unwillingness to complete both reading sessions as required
- Any protocol deviation likely to compromise the validity of the reader-study data
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Диагностика
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Назначение кроссовера
- Маскировка: Нет (открытая этикетка)
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Экспериментальный: Sequence AB: Unaided Then AI-Assisted Interpretation
Participants first complete an unaided chest CT interpretation session. After a washout period of at least 4 weeks, they complete an AI-assisted interpretation session. |
A locked research-use-only artificial intelligence system analyzes deidentified chest CT images and provides decision-support outputs to participating physicians. The system is evaluated only in an offline reader-study environment and is not used for actual patient care. |
|
Экспериментальный: Sequence BA: AI-Assisted Then Unaided Interpretation
Participants first complete an AI-assisted chest CT interpretation session. After a washout period of at least 4 weeks, they complete an unaided interpretation session. |
A locked research-use-only artificial intelligence system analyzes deidentified chest CT images and provides decision-support outputs to participating physicians. The system is evaluated only in an offline reader-study environment and is not used for actual patient care. |
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Difference in Diagnostic Accuracy Between AI-Assisted and Unaided Chest CT Interpretation
Временное ограничение: At completion of the second reading session, after a washout period of at least 4 weeks
|
Diagnostic accuracy will be calculated as the proportion of case-level interpretations that agree with the prespecified reference standard based on pathology or clinical follow-up. The paired difference in diagnostic accuracy between AI-assisted and unaided interpretation will be estimated across participating physicians and cases using a multi-reader multi-case analysis and reported with a 95% confidence interval. Higher accuracy indicates better diagnostic performance. |
At completion of the second reading session, after a washout period of at least 4 weeks
|
Соавторы и исследователи
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Оцененный)
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
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- Radio-20260816
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
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. .