肺肿瘤影像报告智能支持系统 (SPOILERS)
智能支持肺肿瘤放射学报告 - SPOILERS 研究
肺癌是最常见的癌症之一，预后也最差，主要原因是早期诊断困难。 在意大利，每年估计有41,000例新发病例，2021年该疾病导致约34,000人死亡。 社会影响重大，因为该疾病通常在晚期才被诊断出来，此时生存机会降低：晚期5年生存率约为18%，而如果早期诊断则可达到90%。
早期肺癌主要表现为肺结节形式，可通过计算机断层扫描（CT）检测。 然而，这些结节的诊断通常需要侵入性检查，如支气管镜检查、CT引导下穿刺活检或手术活检，这些会影响患者的生活质量和医疗成本。 因此，准确区分良性和恶性结节的能力是临床研究的核心课题。
近年来，人工智能，特别是深度学习技术，在支持CT筛查方面显示出巨大潜力。 结果表明，以组织学报告为诊断参考，人工智能可以实现优于个体放射科医生、与多学科团队相当的性能。 这证实了人工智能作为临床决策支持工具的价值。
考虑到临床数据的多模态性质（图像、文本报告、诊断测试），人们对能够整合多种信息源的模型越来越感兴趣。 在此背景下，该研究项目旨在开发一个能够自动识别肺结节并生成自然语言文本描述发现的系统。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
329
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
Piedmont
-
Alessandria、Piedmont、意大利、15121
- SSD Laboratori di Ricerca (DAIRI) - AOU Alessandria
-
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
概率样本
研究人群
预计将纳入那些在计算机断层扫描（CT）评估中发现肺结节并接受活检的患者。
描述
纳入标准：
- 年龄≥18岁
- 经胸部CT扫描放射学证实存在肺结节
- 具备CT扫描报告
- 具备病理学报告（肺结节活检）
- 具备已签署的书面知情同意书
排除标准：
- 既往癌症病史
- 既往肺部手术史
- 既往放疗和/或化疗史
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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肺结节患者
经计算机断层扫描（CT）评估发现肺部结节并接受活检的患者将被纳入研究。
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干预措施包括招募肺结节患者并收集临床数据，对其进行匿名化处理，预处理CT图像并准备用于训练人工智能模型，同时确保临床验证和伦理合规性。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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AI计算机模型的开发
大体时间：研究完成期间，平均18个月
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通过应用人工智能，开发能够识别和区分肺结节的计算机模型。
|
研究完成期间，平均18个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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AI模型自动生成结果
大体时间：直至研究完成，平均18个月
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自动生成自然语言文本，描述AI模型从所提供数据中识别出的结果
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直至研究完成，平均18个月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2024年3月23日
初级完成 (实际的)
2025年3月23日
研究完成 (估计的)
2026年2月15日
研究注册日期
首次提交
2026年1月14日
首先提交符合 QC 标准的
2026年1月14日
首次发布 (实际的)
2026年1月22日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年1月22日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年1月14日
最后验证
2026年1月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.