Építés alatt – nem éles oldal
Belépés

NCT07841600Toborzás még nem indult

AI-Assisted Management of Pulmonary Nodules Found on Low-Dose CT in Health Screening

Clinical Utility of Artificial Intelligence-Assisted Management Decisions for Pulmonary Nodules Detected by Low-Dose Computed Tomography in Health Screening: A Multicenter, Prospective, Cluster-Randomized Controlled Trial

Forrás: ClinicalTrials.gov · Utoljára frissítve: 2026. szept. 25.

Következő lépések

Rövid összefoglaló (regiszter, angolul)

Pulmonary nodules are frequently found during low-dose computed tomography (LDCT) health screening. The main challenge is not only detecting nodules, but also recommending the appropriate next step, such as routine follow-up, short-interval imaging follow-up, or specialist evaluation. This multicenter cluster-randomized trial will evaluate whether an artificial intelligence (AI)-assisted reporting workflow improves the appropriateness of pulmonary nodule management decisions in health examination settings without increasing under-management or missed referrals. Participating health examination branches, rather than individual participants, will be randomly assigned in a 1:1 ratio to a conventional reporting workflow or an AI-assisted reporting workflow. All final reports will be reviewed and signed by qualified physicians. An independent expert endpoint committee, blinded to study assignment and AI output, will determine the acceptable management range for each case. Approximately 2,000 adults with pulmonary nodules detected on LDCT will be included across at branches.

Állapot (regiszter)
Toborzás még nem indult
Vizsgálattípus
Beavatkozással járó
Résztvevők száma
2000 (tervezett)
Első benyújtás
2026. szept. 20.
Kezdés
2026. okt. 1.
Elsődleges befejezés
2028. márc. 1.
Fő szponzor
The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
Betegségek
Tüdőrák
NCT-szám
NCT07841600

Mit vállalsz

  • Vizsgálat típusa: Beavatkozással járó
  • Tervezett résztvevők: 2000
  • 2026. okt. 1. és az elsődleges befejezés (2028. márc. 1.) között
  • Nincs megadott helyszín, ország nélkül
  • Vizitek és vizsgálatok: kérdezd a vizsgálat csapatát, a regiszter nem sorolja fel őket

A(z) ClinicalTrials.gov regisztermezőiből összeállítva. A vizsgálat felépítését írja le.

Ki nem vehet részt

Szó szerint a(z) ClinicalTrials.gov forrásból, témák szerint csoportosítva. Hogy ki vehet részt, azt csak a vizsgálat csapata dönti el.

Korábbi kezelés

  • Previously diagnosed lung cancer or currently receiving lung cancer-related treatment.
  • Previous enrollment in this study.

Más betegség

  • Known pulmonary metastasis from another malignancy.
  • Imaging findings that clearly require immediate entry into a lung cancer specialty diagnostic or treatment pathway and are not appropriate for routine pulmonary nodule risk-stratified management.
  • An urgent thoracic condition requiring immediate management, such as pneumothorax, large pleural effusion, or acute pulmonary embolism.
  • Severe imaging artifact, incompatible slice thickness or reconstruction, or a lesion type, imaging parameter, or disease extent outside the prespecified locked scope of the AI system.

Egyéb

  • Explicit refusal of research data use, or another reason judged by the investigator to make inclusion inappropriate.

Kiket keres a vizsgálat

  • Age 18 years or older.
  • Undergoing chest low-dose computed tomography at a participating health examination branch during the study recruitment period.
  • At least one pulmonary nodule is identified on the index LDCT and requires risk stratification and a management decision regarding follow-up, repeat imaging, or specialist evaluation.
  • Thin-section reconstructed images are of sufficient quality for clinical interpretation and, where applicable, AI analysis.
  • Required clinical risk information is available, including age, sex, smoking history, history of malignancy, family history of lung cancer, and available prior chest imaging.
  • Included under the ethics committee-approved consent, simplified notification, waiver, and/or opt-out process, with no documented refusal of research data use.

Életkor a regiszterben: 18 év – - · Nem: nők és férfiak · Egészséges önkénteseket nem fogad

A teljes feltétellista: ClinicalTrials.gov

Ez az oldal tájékoztatás, nem orvosi tanács. Bármely vizsgálatról az orvosoddal beszélj.