Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Využití umělé inteligence pro diagnostiku androgenetické alopecie: Studie zaměřená na trénink a validaci.

19. března 2026 aktualizováno: Noura Adel Ahmed Abdelghany Nour, Cairo University

Využití umělé inteligence pro diagnostiku androgenetické alopecie: tréninková a validační studie.

Cílem této studie je vyvinout a validovat modely hlubokého učení pro diagnostiku mužské a ženské androgenetické alopecie a posouzení její závažnosti na základě klinických a trichoskopických snímků pořízených ruční dermatoskopií a administrativních údajů (věk a pohlaví).

Přehled studie

Postavení

Zatím nenabíráme

Podmínky

Detailní popis

Plánujeme vyvinout a validovat modely umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) pro diagnostiku mužské a ženské androgenní alopecie a hodnocení její závažnosti na základě klinických a trichoskopických snímků pomocí široce dostupných a přístupných ručních dermatoskopů.

Konvenční diagnostika androgenní alopecie (AGA) a hodnocení její závažnosti jsou zdlouhavé a časově náročné úkoly náchylné k lidským chybám. Tyto výzvy lze řešit pomocí umělé inteligence (AI), konkrétně využitím aplikací strojového učení a umělých neuronových sítí pro zvýšení diagnostické přesnosti systémů klasifikace onemocnění pokožky hlavy prostřednictvím dermatoskopické analýzy obrazu. Počítačem podporované hodnocení mikrofotografií vlasů se pokoušelo provádět po desetiletí, ale před nástupem hlubokého učení a neuronových sítí čelilo mnoha technickým překážkám; a současně dostupný software vytváří nepřesné výsledky ve srovnání s vizuálním počítáním. Pro trichoskopické zobrazování jsou potřeba přesnější metody analýzy využívající modely rozpoznávání obrazu hlubokého učení trénované na velkém souboru obrazových dat. V posledních letech bylo vyvinuto několik modelů hlubokého učení využívajících videodermatoskopii, které dosáhly spolehlivé klasifikace hustoty, tloušťky a závažnosti vlasů, ale stále jsou omezeny malými neinkluzivními tréninkovými datovými soubory, potřebou oholení vlasů a nedostatkem podrobného reportování. Navíc, pokud víme, všechny předchozí modely závisí na získávání obrazu z drahých samostatných videodermatoskopických zařízení, kterých není široce dostupných, spíše než z ručních dermatoskopů, které jsou běžně dostupné.

Studie zahrne 400 účastníků (200 zdravých kontrol a 200 pacientů s AGA). Kontroly podstoupí anamnézu a trichoskopická vyšetření k vyloučení poruch vlasů. Trichoskopické vyšetření bude provedeno pomocí ručního dermatoskopu (CuTechs DS175) se specializovaným distančním kroužkem. Pacienti budou hodnoceni na závažnost onemocnění pomocí genderově specifických škál. Obě skupiny budou mít pořízeny standardizované digitální a trichoskopické snímky pro analýzu. Snímky budou použity k ručnímu počítání a klasifikaci vlasů, hodnocení folikulárních jednotek a identifikaci dermatoskopických znaků. Strukturovaná databáze bude ukládat všechna data a propojí klinická a obrazová data na podporu objektivní diagnózy. Modely AI, zejména konvoluční neuronové sítě využívající transfer learning, budou trénovány na předzpracovaných snímcích pro klasifikaci a hodnocení závažnosti. Výkon modelů bude hodnocen pomocí metrik jako přesnost, preciznost, senzitivita, F1-skóre a AUC-ROC ve srovnání s metrikami hlášenými odbornými trichology pro validaci přesnosti a spolehlivosti.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

400

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Studijní záloha kontaktů

Studijní místa

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dítě
  • Dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ano

Metoda odběru vzorků

Ukázka pravděpodobnosti

Studijní populace

Pacienti s klinickou a trichoskopickou diagnózou androgenetické alopecie obou pohlaví a zjevně zdraví kontrolní jedinci.

Popis

pro skupinu pacientů:

  • Kritéria pro zařazení:

    1. Pacienti s mužskou nebo ženskou formou ztráty vlasů diagnostikovanou klinicky nebo klinicky podezřelou a potvrzenou trichoskopicky
    2. Věk nástupu onemocnění 12–50 let
    3. Oboje pohlaví
    4. Jakýkoli stupeň androgenetické alopecie
    5. Jakékoli trvání androgenetické alopecie
    6. Jakýkoli typ pleti
  • Vylučovací kritéria podle klinického a trichoskopického vyšetření:

    1. Pacienti pouze s ložiskovou ztrátou vlasů nebo telogenním effluvium.
    2. Pacienti s jizvovou alopecií nebo difúzní alopecií areata
    3. Pacienti se zánětlivými poruchami pokožky hlavy (psoriáza, seboroická dermatitida, lichen planopilaris a frontální fibrozující alopecie v typickém rozložení)
    4. Nedostatečná spolupráce pacienta.

pro kontrolní skupinu: zjevně zdraví účastníci netrpící následujícími: AGA, ložiskovou ztrátou vlasů, jizvovou alopecií, difúzní alopecií areata, zánětlivými poruchami pokožky hlavy (psoriáza, seboroická dermatitida, lichen planopilaris a frontální fibrozující alopecie v typickém rozložení).

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
androgenetická alopecie

Pacienti klinicky a trichoskopicky diagnostikováni s androgenetickou alopecií obou pohlaví. Diagnóza AGA vyžaduje splnění primárního kritéria plus jedno nebo více sekundárních kritérií a absenci vylučovacích kritérií:

  • Primární kritérium Heterogenita tloušťky vlasového stvolu na frontální a/nebo vertexové pokožce hlavy, definovaná jako podíl vlasů < 0,06 mm (včetně intermediálních, tenkých a vellusových vlasů) ≥ 20 %.
  • Sekundární kritéria

    1. Podíl jednotek jednoho vlasového folikulu na frontální a/nebo vertexové pokožce hlavy ≥ 30 %.
    2. Podíl vellusových vlasů na frontální a/nebo vertexové pokožce hlavy > 10 %.
    3. Přítomnost alespoň dvou dalších dermoskopických znaků: hnědý peripilární znak, žluté tečky, bílé tečky, medové buněčné pigmentace pokožky hlavy
  • Vylučovací kritéria Černé tečky, zlomené vlasy, vlasy s vykřičníkem
normální kontroly

údajně normální účastníci netrpící následujícími :

  1. androgenetická alopecie
  2. ohnisková ztráta vlasů.
  3. jizvová alopecie nebo difúzní alopecia areata
  4. zánětlivá onemocnění pokožky hlavy (psoriáza, seboroická dermatitida, lichen planopilaris a frontální fibrotizující alopecie v rozložení vzoru)

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
hodnocení diagnostických schopností AI při AGA
Časové okno: 1 rok
Vyhodnoťte přesnost, senzitivitu, specificitu a pozitivní prediktivní hodnotu trénovaných modelů umělé inteligence při rozlišování subjektů postižených AGA od subjektů nepostižených AGA pomocí jejich makroskopických a trichoskopických snímků.
1 rok

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
hodnocení závažnosti androgenetické alopecie pomocí umělé inteligence
Časové okno: 1 rok

Posoudit přesnost, senzitivitu, specificitu a pozitivní prediktivní hodnotu trénovaných modelů umělé inteligence při hodnocení závažnosti androgenní alopecie s ohledem na:

  1. Klinickou klasifikaci (Sinclairova škála pro ženský typ plešatosti a Hamilton-Norwoodova škála pro mužský typ plešatosti)
  2. Trichoskopické parametry: průměrná tloušťka vlasů (v mikrometrech, pomocí planimetrické analýzy), hustota vlasů (frekvence na cm²), podíl terminálních vlasů, podíl vellusových vlasů, počet vlasů na folikulární jednotku, přítomnost hnědého peripilárního znaku, žlutých teček a medové pigmentace pokožky hlavy.
1 rok
usnadnění hodnocení pomocí AI s využitím makroskopických snímků
Časové okno: 1 rok
Pro porovnání diagnostické přesnosti modelu pomocí pouze makroskopických versus trichoskopických snímků
1 rok

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Publikace a užitečné odkazy

Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Odhadovaný)

25. dubna 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

25. září 2026

Dokončení studie (Odhadovaný)

25. listopadu 2026

Termíny zápisu do studia

První předloženo

7. prosince 2025

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

7. prosince 2025

První zveřejněno (Aktuální)

19. prosince 2025

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

20. března 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

19. března 2026

Naposledy ověřeno

1. března 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • MD-192-2025

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

ANO

Popis plánu IPD

relevantní data účastníků budou poskytnuta výzkumníkům, kteří o ně požádají na rozumném základě

Časový rámec sdílení IPD

od roku 2027 na dobu neurčitou

Kritéria přístupu pro sdílení IPD

přístup bude poskytnut k anonymizovaným datům včetně všech parametrů studie

Typ podpůrných informací pro sdílení IPD

  • PROTOKOL STUDY
  • MÍZA
  • ICF
  • ANALYTIC_CODE
  • CSR

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .