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Colaboración Humano-IA en el Diagnóstico de Tumores Hepáticos con TCPE

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Objetivo del estudio

Este estudio tiene como objetivo evaluar cómo la inteligencia artificial puede ayudar a los médicos a diagnosticar tumores hepáticos utilizando tomografía computarizada con realce dinámico en pacientes.

Qué se está evaluando

AI-human collaboration for CE-CTs diagnosis

Prueba Diagnóstica
Quiénes están siendo reclutados

Carcinoma+10

+ Adenocarcinoma

+ Quistes

A partir de 18 años
Ver todos los criterios de elegibilidad
Cómo está diseñado el estudio

Estudio Diagnóstico

Intervencional
Inicio del estudio: septiembre de 2025
Ver detalles del protocolo

Resumen

Patrocinador PrincipalShengjing Hospital
Última actualización: 28 de enero de 2026
Extraido de una base de datos validada por el gobierno.Reclamar como socio

Fecha de inicio: 1 de septiembre de 2025

Fecha en la que se inscribió al primer participante.

Este estudio clínico explora cómo la inteligencia artificial (IA) puede colaborar con los médicos humanos para mejorar el diagnóstico de tumores hepáticos utilizando un tipo especial de imagenología llamada tomografía computarizada con contraste dinámico (DCE-CT). La IA ha demostrado un gran potencial en el análisis de imágenes médicas, a veces incluso igualando o superando las habilidades de médicos experimentados. Sin embargo, persisten desafíos en la aplicación de estas herramientas de IA en entornos del mundo real debido a la variabilidad en las poblaciones de pacientes y las condiciones de imagenología. Al investigar esta colaboración, el estudio tiene como objetivo mejorar la precisión del diagnóstico y crear un marco más confiable para el diagnóstico de tumores hepáticos. En el estudio, los radiólogos y un sistema de IA analizarán simultáneamente las mismas imágenes DCE-CT. Los radiólogos seguirán sus procedimientos habituales, mientras que el sistema de IA proporcionará su análisis de manera independiente. Cuando sus evaluaciones difieran, un panel de expertos revisará los casos para llegar a una decisión final. Este proceso ayuda a identificar cómo la experiencia humana y la IA pueden complementarse mutuamente, mejorando el rendimiento diagnóstico general. Al incluir una amplia gama de casos clínicos, el estudio busca garantizar la efectividad de la IA en diferentes escenarios, con el objetivo final de mejorar la integración de la IA en la práctica clínica.

Título OficialAI-human Collaborative Diagnosis of Liver Tumors Using CE-CT
NCT07153783
Patrocinador PrincipalShengjing Hospital
Última actualización: 28 de enero de 2026
Extraido de una base de datos validada por el gobierno.Reclamar como socio

Protocolo

Esta sección proporciona detalles del plan del estudio, incluyendo cómo está diseñado y qué se está evaluando.
Detalles del Diseño

Se reclutarán 10.333 pacientes

Número total de participantes que el ensayo clínico espera reclutar.

Estudio Diagnóstico

Los estudios diagnósticos se centran en mejorar como se detecta o confirma una enfermedad. Prueban nuevas herramientas o técnicas que podrían ofrecer diagnósticos más rápidos o precisos.



Elegibilidad

Los investigadores buscan pacientes que cumplan ciertos criterios, conocidos como criterios de elegibilidad: estado general de salud o tratamientos previos.
Condiciones
Criterios

Cualquier sexo

Sexo biológico de los participantes elegibles para inscribirse.

A partir de 18 años

Rango de edades de los participantes que pueden unirse al estudio.

Voluntarios sanos permitidos

Indica si personas sanas, sin la condición que se estudia, pueden participar.

Condiciones

Patología

CarcinomaAdenocarcinomaQuistesEnfermedades del Sistema DigestivoNeoplasias del sistema digestivoCarcinoma hepatocelularEnfermedades del HígadoNeoplasmas hepáticosNeoplasiasNeoplasias por SitioNeoplasias por tipo histológicoNeoplasias glandulares y epitelialesCondiciones Patológicas, Signos y Síntomas

Criterios

Inclusion Criteria: 1. Age range 18 years and above 2. Underwent dynamic contrast-enhanced abdominal CT examination with liver coverage 3. Imaging must include at least three required phases: non-contrast, arterial phase, and venous phase; an delayed phase is optional 4. Complete imaging data that meet AI system analysis requirements. Exclusion Criteria: 1. History of recent upper-abdominal surgery (within 30 days) or major hepatobiliary-pancreatic surgery affecting liver evaluation (e.g., liver transplantation or Whipple procedure); patients with prior simple cholecystectomy or single-lesion interventional procedures are not excluded 2. History of recent hepatic trauma (within 30 days) 3. Poor image quality or severe noise artifacts (e.g., metal or motion artifacts) 4. Missing required imaging phases (required at least non-contrast, arterial, and venous phases) or inadequate scan range (e.g., lower-abdomen CT such as pelvic or rectal scans not covering the liver)

Plan de Estudio

Conoce todos los tratamientos administrados en este estudio, su descripción detallada y en qué consisten.
Grupos de Tratamiento

Un solo grupo de intervención está designado en este estudio

0% de probabilidad de ser asignado al grupo placebo

Grupos de Tratamiento

Grupo I

Experimental
In the prospective analysis phase, patients undergo routine Multiphasic Contrast-Enhanced Computed Tomography (CE-CT) imaging. The scans are evaluated through two parallel pathways: standard radiologist interpretation (without AI input) and independent AI analysis. When diagnostic discrepancies occur, a senior radiologist or multidisciplinary expert panel reviews the case and provides the definitive diagnosis.

Centros del Estudio

Estos son los hospitales, clínicas o centros de investigación donde se lleva a cabo el estudio. Puedes encontrar la ubicación más cercana a ti y su estado de reclutamiento.

Este estudio tiene una ubicación

Suspendido

Shengjing Hospital of China Medical University

Shenyang, ChinaAbrir Shengjing Hospital of China Medical University en Google Maps
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