Automatische Bewertung des Ausmaßes der Darmmetaplasie mit künstlicher Intelligenz
Entwicklung und Validierung eines Systems der künstlichen Intelligenz zur automatischen Bewertung des Ausmaßes der intestinalen Metaplasie
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
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 Gastrology, QiLu Hospital, Shandong University
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten im Alter von 18-80 Jahren, die sich der IEE-Untersuchung unterziehen
Ausschlusskriterien:
- Patienten mit schwerer kardialer, zerebraler, pulmonaler oder renaler Dysfunktion oder psychiatrischen Erkrankungen, die nicht an einer Gastroskopie teilnehmen können
- Patienten mit vorangegangenen chirurgischen Eingriffen am Magen
- Patienten, die sich weigern, die Einwilligungserklärung zu unterschreiben
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Sonstiges
- Zeitperspektiven: Retrospektive
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
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Gruppe zum Trainieren des Algorithmus
Diese Gruppe von Bildern wird zum Trainieren des Algorithmus der künstlichen Intelligenz verwendet
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Gruppe zum Testen des Algorithmus
Diese Gruppe von Bildern wird zum Testen des Algorithmus der künstlichen Intelligenz verwendet
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Die Spezifität des AI-Modells zur Beurteilung des Grades der intestinalen Metaplasie in einem endoskopischen Bild
Zeitfenster: 2 Jahre
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Die Spezifität des AI-Modells zur Beurteilung des Grades der intestinalen Metaplasie in einem endoskopischen Bild
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2 Jahre
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Die Genauigkeit des KI-Modells zur Beurteilung des Grades der intestinalen Metaplasie in einem endoskopischen Bild
Zeitfenster: 2 Jahre
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Die Genauigkeit des KI-Modells zur Beurteilung des Grades der intestinalen Metaplasie in einem endoskopischen Bild
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2 Jahre
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Die Empfindlichkeit des AI-Modells zur Beurteilung des Grades der intestinalen Metaplasie in einem endoskopischen Bild
Zeitfenster: 2 Jahre
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Die Sensitivität des AI-Modells zur Beurteilung des Grades der intestinalen Metaplasie in einem
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2 Jahre
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Genauigkeit der erfahrenen Endoskopiker, um den Grad der Darmmetaplasie zu beurteilen
Zeitfenster: Zwei Jahre
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Genauigkeit des erfahrenen Endoskopikers, um den Grad der intestinalen Metaplasie in einem endoskopischen Bild zu beurteilen
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Zwei Jahre
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Genauigkeit des unerfahrenen Endoskopikers zur Beurteilung des Grades der intestinalen Metaplasie
Zeitfenster: 2 Jahre
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Genauigkeit des unerfahrenen Endoskopikers, um den Grad der intestinalen Metaplasie in einem endoskopischen Bild zu beurteilen
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2 Jahre
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Beobachterübereinstimmung unter erfahrenen Endoskopikern bei der Bestimmung des Grades der intestinalen Metaplasie
Zeitfenster: 2 Jahre
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Beobachterübereinstimmung unter erfahrenen Endoskopikern bei der Bestimmung des Grades der intestinalen Metaplasie in einem endoskopischen Bild
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2 Jahre
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Inter-Observer-Übereinstimmung unter unerfahrenen Endoskopikern bei der Bestimmung des Grads der intestinalen Metaplasie
Zeitfenster: 2 Jahre
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Inter-Observer-Übereinstimmung unter unerfahrenen Endoskopikern bei der Identifizierung des Grades der intestinalen Metaplasie in einem endoskopischen Bild
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2 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
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
- 2022SDU-QILU-109
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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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