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Vorhersage von Krebs in Bauchspeicheldrüsen -zystischen Läsionen durch künstliche Intelligenz

30. April 2025 aktualisiert von: Centre Hospitalier Universitaire de Nice

Deep -Lernen für maligne Degeneration Vorhersage von Pankreas -zystischen Läsionen - jenseits des Hochrisikos Stigmata

Diese internationale, multizentrische retrospektive Studie zielt darauf ab, ein prädiktives Modell auf Deep Learning (DL) zu entwickeln, um die maligne Transformation in pankreasischen zystischen Läsionen zu identifizieren und die aktuellen klinischen Richtlinien zu verbessern. Das Modell wird klinische, biochemische und multimodale Bildgebungsdaten integriert. Mehrere neuronale 3D -Netzwerke werden unter Verwendung fortschrittlicher Vorverarbeitung, Datenvergrößerung und Hybridfusionstechniken geschult. Die Modellleistung wird mit der der vorhandenen internationalen Richtlinien verglichen. Die Studie beinhaltet keine zusätzlichen Verfahren für Patienten und hält sich an die strenge Datenanonymisierung und Datenschutzbestimmungen.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

250

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Patienten, die sich einer Bauchspeicheldrüsenoperation wegen Pankreas -zystischer Läsionen unterzogen haben, ohne voroperative Hinweise auf Krebs. Die Anzeige einer Operation muss auf einer oder mehreren aktuellen Richtlinien für das Management von Pankreas -zystischen Läsionen beruhen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Patienten, bei denen PCL (en) diagnostiziert wurde, die sich in einer der Teilnehmerzentren einer Bauchspeicheldrüsenoperation unterzogen hatten. Die chirurgische Indikation muss mindestens eine der aktuellen Richtlinien zum PCLS -Management (6) auf der Grundlage klinischer, biochemischer und radiologischer (MR und/oder EUS) Merkmale einhalten.
  • Pankreaschirurgie B83performing für vermeintlich erhöhtes Risiko einer malignen Degeneration nach aktuellen Richtlinien zum PCLS -Management (6).
  • Fehlen klinischer, biochemischer, radiologischer und anatomopathologischer Hinweise auf Bauchspeicheldrüsenkrebs bei Pankreasoperation.
  • Nicht-Opposition zur anonymen Datenverarbeitung durch die eingeschlossenen Patienten.

Ausschlusskriterien:

  • Patienten mit Anzeichen von Bauchspeicheldrüsenkrebs bei der Operation.
  • PCL (S) Diagnose und Behandlung ohne einen zwischen EUS und Pankreas -MR. Eine Operation in Ermangelung der durch aktuellen Richtlinien vorgeschlagenen Kriterien durchgeführt.
  • Nichtverfügbarkeit sowohl der präoperativen EUS- als auch der Pankreas -MR -Daten.
  • Nicht verfügbare postoperative PCL (en) anatomopathologische Analyseergebnisse.
  • SBO-Diagnose ohne CT-Scan.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
PCLS -Patienten
Pankreas -Resektionschirurgie für Pankreas -zystische Läsionen mit hohem Risiko einer malignen Degeneration auf der Grundlage klinischer, biochemischer und/oder radiologischer Merkmale nach aktuellen Richtlinien zum Management von Pankreas -zystischen Läsionen.
Verfahren: Pankreasoperation
Pankreas -Resektionschirurgie für Pankreas -zystische Läsionen mit hohem Risiko einer malignen Degeneration auf der Grundlage klinischer, biochemischer und/oder radiologischer Merkmale nach aktuellen Richtlinien zum Management von Pankreas -zystischen Läsionen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Vorhersage der malignen Degeneration von Bauchspeicheldrüsen -Zystikläsionen
Zeitfenster: 90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Vorhersage des Vorhandenseins einer malignen Degeneration (definiert als: hochgradige Dysplasie, in situ PADC oder T1 PADC) in Pankreas -zystischer Läsion (en) unter Verwendung künstlicher Intelligenzmodells basierend auf klinischen, biochemischen und radiologischen Merkmalen. Dies wird durch die Fläche unter der AUROC -Beachtung der Empfängerbetreibercharakteristische Kurve (AUROC) gemessen. AUROC variiert zwischen 0,5 und 1, was einer Klassenabtrennkapazität bzw. der vollständigen Klassentrennkapazität entspricht.
90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit der Leistungsbewertung
Zeitfenster: 90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Die Anzahl der wahren positiven und wahren Negative unter allen Vorhersagen. Es variiert zwischen 0 (keine korrekte Vorhersage) bis 1 (vollständige korrekte Vorhersagen).
90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Präzision der Leistungsbewertung
Zeitfenster: 90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Die Anzahl der wahren positiven positiven positiven Vorhersagen (wahre positive und falsch positive positive Vorhersagen). Es variiert zwischen 0 (keine korrekte Vorhersage) bis 1 (vollständige korrekte Vorhersagen).
90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Rückruf der Leistungsbewertung
Zeitfenster: 90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Die Anzahl der wahren positiven Positives geteilt durch die tatsächlichen positiven Instanzen im Datensatz (wahre Positive und falsch negative). Es variiert zwischen 0 (keine korrekte Vorhersage) bis 1 (vollständige korrekte Vorhersagen).
90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Ausgewogene Genauigkeit
Zeitfenster: 90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Das aritmethische Mittel der Empfindlichkeit und Spezifität. Es variiert zwischen 0 (keine korrekte Vorhersage) bis 1 (vollständige korrekte Vorhersagen).
90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
F1-Score
Zeitfenster: 90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Es kombiniert Präzision und Rückruf. Es reicht von 0 bis 100%und eine höhere F1-Punktzahl bedeutet einen Klassifikator für bessere Qualität.
90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Verwirrungsmatrix
Zeitfenster: 90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Eine visuelle Darstellung wahrer Positives, falsch -positives, wahres Negativ und falsch negative. Es wird durch einen Tisch dargestellt.
90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Protokollverlust
Zeitfenster: 90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Es zeigt an, wie eng die Vorhersagewahrscheinlichkeit an den entsprechenden tatsächlichen/echten Wert ist (0 oder 1 bei Binärklassifizierung). Je mehr die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit vom tatsächlichen Wert abweicht, desto höher ist der log-Verlustwert.
90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Cohens Kappa
Zeitfenster: 90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.
Eine Metrik, die zur Messung des Übereinstimmungsgrades zwischen zwei Bewertern verwendet wird, was ein nützliches Instrument sein kann, um die Leistung eines Klassifizierungsmodells zu messen. Es erklärt die Tatsache, dass die Bewerter möglicherweise zufällig auf einige Artikel zustimmen. Es variiert zwischen 0 (keine korrekte Vorhersage) bis 1 (vollständige korrekte Vorhersagen).
90 Tage von Patienten im Krankenhaus entladungen.

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Centre Hospitalier Universitaire de Nice

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 (Geschätzt)

1. Juni 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Juni 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

24. April 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

30. April 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

2. Mai 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

2. Mai 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

30. April 2025

Zuletzt verifiziert

1. April 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • 25Chirdig01

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 .

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