Automatische Bewertung der Entzündungsaktivität bei Colitis ulcerosa mithilfe von pCLE mit künstlicher Intelligenz
Automatische Bewertung der Entzündungsaktivität bei Colitis ulcerosa mittels sondenbasierter konfokaler Laserendomikroskopie mit künstlicher Intelligenz
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Shandong
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Jinan, Shandong, China, 250012
- Rekrutierung
- Department of Gastroenterology, Qilu Hospital, Shandong University
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Kontakt:
- Yanqing Li, PhD. MD.
- Telefonnummer: 053182169385
- E-Mail: liyanqing@sdu.edu.cn
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- im Alter zwischen 18 und 80 Jahren; als UC diagnostiziert
Ausschlusskriterien:
- Patienten unter Bedingungen, die für die Durchführung einer CLE ungeeignet sind, einschließlich Koagulopathie, eingeschränkter Nieren- oder Leberfunktion, Schwangerschaft oder Stillzeit und bekannter Allergie gegen Fluorescein-Natrium; Unfähigkeit, eine Einverständniserklärung abzugeben
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Mit pCLE beobachtete Dickdarmschleimhaut
pCLE wird verwendet, um die Entzündungsaktivität in verschiedenen Teilen der Dickdarmschleimhaut zu bewerten
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Wenn die Dickdarmschleimhaut mit pCLE beobachtet wird, stellen Endoskopiker und KI unabhängig voneinander eine Diagnose.
Darüber hinaus kann der Endoskopiker die Diagnose AI nicht erkennen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Die Diagnoseeffizienz der Künstlichen Intelligenz
Zeitfenster: 3 Monate
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Das primäre Ergebnis besteht darin, die diagnostische Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, PPV und NPV der künstlichen Intelligenz zu testen zur Bewertung der Entzündungsaktivität von UC bei der pCLE-Untersuchung.
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3 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Vergleichen Sie die Diagnoseeffizienz künstlicher Intelligenz mit der von Endoskopikern
Zeitfenster: 3 Monate
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Das sekundäre Ergebnis besteht darin, die Diagnoseeffizienz (einschließlich diagnostischer Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, PPV, NPV) zwischen künstlicher Intelligenz und Endoskopikern zu vergleichen.
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3 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Voraussichtlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Voraussichtlich)
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
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 2019SDU-QILU-10
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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