Künstliche Intelligenz zur Früherkennung von Plattenepithelkarzinomen des Ösophagus
Anwendung künstlicher Intelligenz zur Früherkennung von Plattenepithelkarzinomen des Ösophagus während der Endoskopie mit optischer Vergrößerung
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
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Shandong
-
Jinan, Shandong, China, 250012
- Department of Gastroenterology, Qilu Hospital, Shandong University
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Hochrisikopatienten für Speiseröhrenkrebs im Alter von 18 Jahren oder älter;
- Histologisch verifizierter früher Plattenepithelkarzinom des Ösophagus.
Ausschlusskriterien:
- Patienten, deren Bilder der Speiseröhre nicht für das Training, die Validierung und das Testen des computergestützten Diagnosetools geeignet sind.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
|
KI sichtbare Gruppe
Die endoskopischen Anfänger, die die Bilder analysieren, können während des Prozesses die automatische Diagnose der KI sehen
|
KI-Präsentation bedeutet die automatische Diagnoseinformation der KI und KI-Präsentation bedeutet, dass sie in der Gruppe sichtbar ist.
|
|
AI unsichtbare Gruppe
Der endoskopische Anfänger, der die Bilder analysiert, kann die automatische Diagnose der KI während des Prozesses nicht sehen
|
KI-Präsentation bedeutet die automatische Diagnoseinformation der KI und keine KI-Präsentation bedeutet, dass sie in der Gruppe unsichtbar ist.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
die Diagnoseeffizienz des KI-Modells
Zeitfenster: 12 Monate
|
die Empfindlichkeit, Spezifität und Genauigkeit des KI-Modells
|
12 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Yanqing Li, PHD, Qilu Hospital, Shandong University
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
- Erkrankungen des Verdauungssystems
- Neubildungen nach histologischem Typ
- Neubildungen
- Neubildungen nach Standort
- Karzinom
- Neubildungen, Drüsen und Epithelien
- Gastrointestinale Neubildungen
- Neoplasmen des Verdauungssystems
- Magen-Darm-Erkrankungen
- Kopf-Hals-Neubildungen
- Erkrankungen der Speiseröhre
- Neubildungen, Plattenepithelzellen
- Ösophagusneoplasmen
- Karzinom, Plattenepithel
- Plattenepithelkarzinom des Ösophagus
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 2018SDU-QILU-2
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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