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Diagnose und Charakterisierung der nicht-alkoholischen Fettlebererkrankung basierend auf künstlicher Intelligenz. (NASHAI)

20. September 2019 aktualisiert von: Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla
Ein Schlüsselelement in der Diagnose der nichtalkoholischen Fettlebererkrankung (NAFLD) ist die Differenzierung der nichtalkoholischen Steatohepatitis (NASH) von der nichtalkoholischen Fettleber (NAFL) und das Staging der Leberfibrose, da Patienten mit NASH und Patienten mit fortgeschrittener Fibrose haben das größte Risiko, Leberkomplikationen und Herz-Kreislauf-Erkrankungen zu entwickeln. Es gibt immer noch keine verfügbaren nicht-invasiven Methoden, die eine korrekte Diagnose und Stadieneinteilung der NAFLD ermöglichen. Die Implementierung von Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) auf der Grundlage künstlicher neuronaler Netze und Deep-Learning-Systeme (Deep Learning System) als Werkzeug für medizinische Diagnosen stellt eine echte technologische Revolution dar, die einen innovativen Ansatz zur Verbesserung von Gesundheitsprozessen einführt.

Studienübersicht

Detaillierte Beschreibung

Die Ziele dieser Beobachtungsstudie sind die folgenden:

  1. Entwurf eines Vorhersagemodells für signifikante Lebererkrankungen aufgrund von NAFLD, basierend auf Clustering oder Clustering-Algorithmen (AI)
  2. Anwendung und Validierung dieses Modells zur Klassifizierung von Patienten nach Schweregrad der Erkrankung, um eine effektivere Behandlung dieser Patienten von der Primärversorgung bis zur Krankenhausversorgung durch Prozess- und Ressourcenoptimierung zu ermöglichen
  3. Entwicklung eines Deep-Learning-Systems basierend auf konvolutionellen neuronalen Netzen zur automatischen Erkennung von Bildern in einer Kohorte von Probanden mit digitalisierten Leberbiopsien und zur Durchführung einer paarweisen Analyse, die eine korrekte und exakte Klassifizierung von Biopsien von Probanden mit NASH ermöglicht.

Design:

Eine Beobachtungsstudie zur Bestimmung und Validierung diagnostischer Vorhersagemodelle von NAFLD.

Das Studium hat vier Phasen:

Die Phasen I und II beziehen sich sowohl auf das unbeaufsichtigte als auch auf das beaufsichtigte Lernen künstlicher Intelligenz, um Cluster zu identifizieren und diagnostische Algorithmen zu erstellen. Sie werden anhand von Daten durchgeführt, die aus der ETHON-Kohorte generiert wurden (siehe unten).

Phase III besteht aus der Anwendung von Deep-Learning-Systemtechnologie als Unterstützungsstrategie zur Stratifizierung von Leberbiopsien bei NALFD-Patienten nach Grad der Nekroentzündung und Stadium der Fibrose. Es werden Leberbiopsien verwendet, die bis zum Beginn der Studie im spanischen NAFLD-Register gesammelt wurden.

Schließlich wird eine Phase IV der Validierung mit Daten von Patienten durchgeführt, die im spanischen NAFLD-Register registriert werden sollen.

Bevölkerung:

  1. - Studienkohorte (Phasen I-III):

    A. Probanden aus der Allgemeinbevölkerung, die in der bereits erstellten Kohorte ETHON (Epidemiological Study of Hepatic Infections)* identifiziert wurden (12.246 Probanden im Alter zwischen 19 und 74 Jahren) und B. Probanden, die dem spanischen NAFLD-Register (HEPAmet) angehören (1.800 Probanden bereits zu Studienbeginn erfasst)

    *Die ETHON-Kohorte wurde zwischen 2015 und 2017 rekrutiert, um die Hepatitis-C-Prävalenz in der spanischen Allgemeinbevölkerung im Alter von 19 bis 74 Jahren zu untersuchen. Lavin AC, Llerena S, Gomez M, Escudero MD, Rodriguez L, Estebanez LA, Gamez B, Puchades L, Cabezas J, Serra MA, Calleja JL, Crespo J. Prävalenz von Hepatitis C in der spanischen Bevölkerung. Die PREVHEP-Studie (ETHON-Kohorte). J Hepatol. 2017;66:S272.

  2. - Validierungskohorte (Phase IV):

Patienten, bei denen NAFLD durch Leberbiopsie diagnostiziert wurde, rekrutierten sich in den spanischen und europäischen Registern ab Beginn der Studie.

-Einschluss und Ausschluss Kriterien:

Einschlusskriterien: Probanden im Alter von 19 bis 74 Jahren, die der ETHON-Kohorte angehören oder im spanischen NAFLD-Register Hepamet oder im europäischen NAFLD-Register registriert sind

Ausschlusskriterien: Probanden, die die Einschlusskriterien nicht erfüllen und diejenigen, die keine Einverständniserklärung zur Teilnahme an der ETHON-Kohorte oder zur Registrierung in den genannten Registern unterzeichnet haben.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

14046

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

15 Jahre bis 70 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Studie besteht aus vier Phasen: Die Phasen I und II beziehen sich sowohl auf das unbeaufsichtigte als auch auf das beaufsichtigte Lernen künstlicher Intelligenz, um Cluster zu identifizieren und diagnostische Algorithmen zu erstellen. Sie werden anhand von Daten durchgeführt, die aus der ETHON-Kohorte generiert wurden. Phase III besteht aus der Anwendung von Deep-Learning-Systemtechnologie als Unterstützungsstrategie zur Stratifizierung von Leberbiopsien bei NALFD-Patienten nach Grad der Nekroentzündung und Stadium der Fibrose. Es werden Leberbiopsien verwendet, die bis zum Beginn der Studie im spanischen NAFLD-Register gesammelt wurden. Schließlich wird eine Phase IV der Validierung mit Daten von Patienten durchgeführt, die in den europäischen und spanischen NAFLD-Registern registriert werden sollen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Probanden im Alter von 19 bis 74 Jahren, die der ETHON-Kohorte angehören oder im spanischen NAFLD-Register von Hepamet oder im europäischen NAFLD-Register registriert sind

Ausschlusskriterien:

  • Probanden, die die Einschlusskriterien nicht erfüllen und diejenigen, die keine informierte Zustimmung zur Teilnahme an der ETHON-Kohorte oder zur Registrierung in den genannten Registern unterschrieben haben.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Kohorte
  • Zeitperspektiven: Sonstiges

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
ETHON
Im ETHON identifizierte Probanden aus der Allgemeinbevölkerung
Dies ist eine Beobachtungsstudie. Außerhalb der üblichen klinischen Praxis ist kein Eingriff geplant.
HEPAmet
Probanden des spanischen NAFLD-Registers (HEPAmet)
Dies ist eine Beobachtungsstudie. Außerhalb der üblichen klinischen Praxis ist kein Eingriff geplant.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Anzahl der mit NAFLD und NASH diagnostizierten Probanden in der ETHON-Kohorte nach Anwendung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz
Zeitfenster: Von Oktober 2019 bis März 2021
Von Oktober 2019 bis März 2021
Prozentsatz der mit NAFLD und NASH diagnostizierten Probanden in der ETHON-Kohorte nach Anwendung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz
Zeitfenster: Von Oktober 2019 bis März 2021
Von Oktober 2019 bis März 2021
Sensitivität in Bezug auf die NASH-Diagnose von AI-Algorithmen in Bezug auf die histologische Diagnose im Vergleich zum nicht-invasiven Hepamet-Score
Zeitfenster: Von Oktober 2019 bis März 2021
Von Oktober 2019 bis März 2021
Spezifität in Bezug auf die NASH-Diagnose von AI-Algorithmen in Bezug auf die histologische Diagnose im Vergleich zum nicht-invasiven Hepamet-Score
Zeitfenster: Von Oktober 2019 bis März 2021
Von Oktober 2019 bis März 2021
Positiver prädiktiver Wert in Bezug auf die NASH-Diagnose von AI-Algorithmen in Bezug auf die histologische Diagnose im Vergleich zum nicht-invasiven Hepamet-Score.
Zeitfenster: Von Oktober 2019 bis März 2021
Von Oktober 2019 bis März 2021
Negativer prädiktiver Wert in Bezug auf die NASH-Diagnose von AI-Algorithmen in Bezug auf die histologische Diagnose im Vergleich zum nicht-invasiven Hepamet-Score.
Zeitfenster: Von Oktober 2019 bis März 2021
Von Oktober 2019 bis März 2021
Kappa-Konkordanzkoeffizient zur NASH-Diagnose zwischen KI-Algorithmen und histologischer Diagnose.
Zeitfenster: Von Oktober 2019 bis März 2021
Von Oktober 2019 bis März 2021
Kappa-Konkordanzkoeffizient zur NASH-Diagnose zwischen KI-Algorithmen und dem nicht-invasiven Hepamet-Score.
Zeitfenster: Von Oktober 2019 bis März 2021
Von Oktober 2019 bis März 2021
ROC-Kurve bei verschiedenen Schwelleneinstellungen, die durch die Algorithmen für NASH-Diagnose und Staging erhalten wurden
Zeitfenster: Von Oktober 2019 bis März 2021
Von Oktober 2019 bis März 2021

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Voraussichtlich)

30. September 2019

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

30. September 2020

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2020

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

20. September 2019

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

20. September 2019

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

23. September 2019

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

23. September 2019

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

20. September 2019

Zuletzt verifiziert

1. September 2019

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

Nein

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

Klinische Studien zur Dies ist eine Beobachtungsstudie.

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