Erkennung von Eierstockkrebs mithilfe eines künstlichen Intelligenz-fähigen transvaginalen Ultraschall-Bildgebungsalgorithmus
6. Oktober 2021 aktualisiert von: Qinglei Gao, Tongji Hospital
Eierstockkrebs ist relativ selten, aber tödlich mit einer jährlichen Inzidenzrate von 11,8 pro 100 000 und einem hohen Mortalitäts-zu-Inzidenz-Verhältnis von > 0,6.
Die bescheidene diagnostische Genauigkeit von TVU hat einige Bedenken hinsichtlich der Überbehandlung geweckt. Jetzt, mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI), haben wir möglicherweise eine bessere Chance, TVU-Bilder mit hoher Effizienz, Reproduzierbarkeit und Genauigkeit zu interpretieren.
Studienübersicht
Status
Noch keine Rekrutierung
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Voraussichtlich)
10000
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Qinglei Gao, MD, PhD
- Telefonnummer: 13871127473 13871127473
- E-Mail: qingleigao@hotmail.com
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Ding Ma, MD, PhD
- Telefonnummer: 13886090620 13886090620
- E-Mail: dingma424@126.com
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
18 Jahre bis 80 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Weiblich
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Frauen, die für eine transvaginale Ultraschalluntersuchung auf Adnexläsionen vorgesehen sind;
- Frauen über 18 Jahre;
- Frauen, die bereit sind, an dieser Studie teilzunehmen, werden durch die Unterzeichnung der Einverständniserklärung nachgewiesen.
Ausschlusskriterien:
- Frauen ohne Adnexe aus irgendeinem Grund zum Zeitpunkt der transvaginalen Ultraschalluntersuchung, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die chirurgische Entfernung der Adnexe;
- Frauen mit einer pathologischen Diagnose von Eierstockkrebs vor der transvaginalen Ultraschalluntersuchung;
- Frauen mit geistiger Abnormalität;
- Frauen kooperierten nicht oder nahmen nicht an anderen klinischen Studien teil;
- Schwangere oder stillende Frauen.
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Doppelt
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Kein Eingriff: Transvaginale Ultraschalldiagnostik
Radiologen interpretieren transvaginale Ultraschallbilder ohne die Hilfe des Algorithmus der künstlichen Intelligenz (KI).
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Experimental: AI ermöglichte die transvaginale Ultraschalldiagnose
Radiologen interpretieren transvaginale Ultraschallbilder mit Hilfe des Algorithmus der künstlichen Intelligenz
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AI-fähige transvaginale Ultraschalldiagnose für Eierstockkrebs
Andere Namen:
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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diagnostische Genauigkeit
Zeitfenster: 2 Jahre
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Vergleich der diagnostischen Genauigkeit zwischen der transvaginalen Ultraschalldiagnose mit und ohne Algorithmus der künstlichen Intelligenz für Eierstockkrebs
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2 Jahre
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Zeitkosten für die Interpretation des transvaginalen Ultraschallbildes
Zeitfenster: 2 Jahre
|
Zeitaufwand für Radiologen, um transvaginale Ultraschallbilder zu interpretieren
|
2 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Mitarbeiter
Ermittler
- Studienstuhl: Qinglei Gao, MD, PhD, Tongji Hospital
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)
1. Oktober 2022
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
1. Oktober 2023
Studienabschluss (Voraussichtlich)
1. Oktober 2024
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
28. Dezember 2019
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
28. Dezember 2019
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
2. Januar 2020
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
7. Oktober 2021
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
6. Oktober 2021
Zuletzt verifiziert
1. Oktober 2021
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
- Neubildungen nach histologischem Typ
- Neubildungen
- Urogenitale Neoplasmen
- Neubildungen nach Standort
- Karzinom
- Neubildungen, Drüsen und Epithelien
- Genitale Neubildungen, weiblich
- Erkrankungen des endokrinen Systems
- Eierstockerkrankungen
- Adnexerkrankungen
- Gonadenstörungen
- Neoplasmen der endokrinen Drüse
- Eierstocktumoren
- Karzinom, Eierstockepithel
Andere Studien-ID-Nummern
- 2019-TJ-OVAB
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Ja
Beschreibung des IPD-Plans
Wenden Sie sich nach Abschluss der Studie per E-Mail an Prof. Gao, um ein detailliertes Studienprotokoll oder Daten zu erhalten
IPD-Sharing-Zeitrahmen
6 Monate nach Abschluss der Studie
IPD-Sharing-Zugriffskriterien
alle Forscher in diesem Studienbereich können sich per E-Mail an Prof. Gao wenden, um Zugang zu erhalten
Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen
- Studienprotokoll
- Statistischer Analyseplan (SAP)
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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