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

Validace joint-AI při diagnostice pevných lézí slinivky břišní

22. prosince 2024 aktualizováno: Bin Cheng, Huazhong University of Science and Technology

Validace modelu multimodální umělé inteligence v diagnostice pevných lézí pankreatu: prospektivní, multicentrická, randomizovaná, kontrolovaná studie

Cílem této klinické studie je zjistit, zda multimodální model umělé inteligence (AI) může zlepšit diagnostiku pevných lézí pankreatu. Hlavní otázky, na které chce odpovědět, jsou:

  1. Zvyšuje model AI diagnostickou výkonnost endoskopistů při diagnostice pevných lézí pankreatu?
  2. Zlepší přidání analýzy interpretovatelnosti dále diagnostický výkon asistovaných endoskopistů? Výzkumníci budou porovnávat diagnostický výkon endoskopistů s pomocí modelu AI nebo bez něj.

Účastníci budou:

  1. Jejich klinická data budou shromažďována prospektivně.
  2. Budou randomizováni do skupiny asistenční AI a skupiny konvenční diagnózy.

Přehled studie

Postavení

Zatím nenabíráme

Podmínky

Intervence / Léčba

Detailní popis

Výzkumníci již dříve vyvinuli multimodální model AI (Joint-AI) založený na endoskopických ultrazvukových snímcích a klinických datech pro diagnostiku pevných lézí pankreatu. Cílem této studie je zlepšit výkonnost modelu Joint-AI pomocí prospektivně shromážděných datových souborů a ověřit je prostřednictvím randomizované kontrolované klinické studie.

Typ studie

Intervenční

Zápis (Odhadovaný)

716

Fáze

  • Nelze použít

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 místa

  • Čína
    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, Čína, 430030
        • Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
        • Kontakt:

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

  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Popis

Kritéria zahrnutí:

  • Zobrazovací vyšetření (MRI, CT, B-ultrazvuk) ukazují solidní útvar ve slinivce, což vyžaduje endoskopickou ultrazvukem řízenou aspiraci/biopsii tenkou jehlou (EUS-FNA/B) k objasnění povahy léze u pacientů.
  • Poskytnut písemný souhlas

Kritéria vyloučení:

  • Věk do 18 let

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

  • Primární účel: Diagnostický
  • Přidělení: Randomizované
  • Intervenční model: Paralelní přiřazení
  • Maskování: Dvojnásobek

Zbraně a zásahy

Skupina účastníků / Arm
Intervence / Léčba
Žádný zásah: Konvenční diagnostika
Endoskopisté diagnostikují solidní léze pankreatu podle endoskopických ultrazvukových snímků a klinických údajů.
Experimentální: Diagnostika za pomoci AI kloubů
Endoskopisté diagnostikují pevné léze pankreatu na základě endoskopických ultrazvukových snímků, klinických dat a předpovědí provedených pomocí modelu Joint-AI.
Diagnostický test: Pomoc modelu Joint-AI
Předpovědi dané Joint-AI modelem budou poskytnuty endoskopistům během jejich diagnózy
Experimentální: Interpretovatelná diagnostika asistovaná joint-AI
Endoskopisté diagnostikují solidní léze pankreatu na základě endoskopických ultrazvukových snímků, klinických dat, předpovědí poskytnutých Joint-AI a výsledků analýzy interpretovatelnosti používaných ke zlepšení transparentnosti rozhodovacího procesu modelu Joint-AI.
Diagnostický test: Pomoc interpretovatelného modelu Joint-AI
Předpovědi dané Joint-AI modelem a výsledky analýzy interpretovatelnosti budou poskytnuty endoskopistům při jejich diagnostice

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Míra správné diagnostické klasifikace s pomocí modelu Joint-AI
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 rok
Míra správných diagnóz při rozlišování rakoviny slinivky břišní od jiných nerakovinných lézí, stanovená porovnáním endoskopické diagnózy asistované modelem Joint-AI s konečnou histopatologickou diagnózou (referenční standard).
Po ukončení studia v průměru 1 rok
Míra správné diagnostické klasifikace s pomocí Interpretable Joint-AI Model
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 rok
Míra správných diagnóz při rozlišení rakoviny slinivky břišní od jiných nerakovinných lézí, stanovená porovnáním endoskopických hodnocení za pomoci Interpretable Joint-AI modelu s konečnou histopatologickou diagnózou (referenční standard)
Po ukončení studia v průměru 1 rok

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Míra správné diagnostické klasifikace modelu Joint-AI a interpretovatelného modelu Joint-AI
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 rok
Diagnostická přesnost modelů AI v tomto prospektivně shromážděném souboru dat.
Po ukončení studia v průměru 1 rok
Endoskopisty hlášené skóre spolehlivosti v diagnostice s pomocí AI (skóre je na stupnici 0 %–100 %, kde 0 znamená „vůbec si nejsem jistý“ a 100 znamená „zcela jistý“)
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 rok
Endoskopem hlášená důvěra v diagnózu bude měřena na škále od 0 do 100, kde 0 znamená „vůbec si nejsem jistý“ a 100 znamená „zcela jistý“. Vyšší skóre značí větší diagnostickou jistotu. Skóre spolehlivosti budou posuzovány samostatně pro diagnózy provedené pomocí modelu Joint-AI a interpretovatelného modelu Joint-AI.
Po ukončení studia v průměru 1 rok
Míra správné diagnostické klasifikace endoskopistů bez asistence AI
Časové okno: Po ukončení studia v průměru 1 rok
Po ukončení studia v průměru 1 rok

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Huazhong University of Science and Technology

Spolupracovníci

Beijing Friendship Hospital
Qilu Hospital of Shandong University
Sir Run Run Shaw Hospital
Shanghai Longhua Hospital
Beijing Union Hosptial
Affiliated Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School

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)

1. ledna 2025

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. ledna 2026

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. ledna 2026

Termíny zápisu do studia

První předloženo

17. prosince 2024

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

22. prosince 2024

První zveřejněno (Aktuální)

25. března 2025

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

25. března 2025

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

22. prosince 2024

Naposledy ověřeno

1. prosince 2024

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • Joint-AI 2024

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

produkt vyrobený a vyvážený z USA

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 .

Klinické studie na Pomoc modelu Joint-AI

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Egypt

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

Předplatit