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KI für die on-site-Zytologieauswertung bei der endoskopischen Ultraschalluntersuchung

13. November 2025 aktualisiert von: Orlando Health, Inc.

Künstliche Intelligenz für die vor-Ort-Zytologieauswertung bei der endoskopischen Ultraschalluntersuchung

Das Ziel dieser Studie ist es, festzustellen, ob die weit verbreitete KI-Plattform ChatGPT die auf Zytologiepräparaten von EUS-FNB bei soliden Massenläsionen im Gastrointestinaltrakt vorhandenen Anomalien genau identifizieren kann, im Vergleich zur Interpretation durch Zytopathologen als Goldstandard.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die diagnostische Genauigkeit der EUS-gestützten Feinnadelbiopsie von Läsionen im Gastrointestinaltrakt hängt von der Verfügbarkeit eines Zytopathologen ab, der eine schnelle Vor-Ort-Bewertung (ROSE) durchführt, wobei Studien zeigen, dass die Anwesenheit eines Zytopathologen vor Ort die diagnostische Ausbeute verbessert, die Anzahl unzureichender oder unbefriedigender Proben verringert und die Anzahl der Punktionen begrenzt, die zur Diagnosestellung erforderlich sind. Die Verfügbarkeit von ROSE variiert jedoch zwischen Zentren und Regionen, wobei die Verfügbarkeit von zytopathologischen Dienstleistungen vor Ort in den USA auf eine Handvoll tertiärer Überweisungszentren beschränkt ist.

ChatGPT ist ein allgemein verfügbares, generatives KI-Programm, das von OpenAI entwickelt wurde. Ziel dieser Studie ist es, festzustellen, ob diese KI-Plattform die Anomalien in Zytologieproben, die bei EUS-FNB von soliden Massenläsionen im Gastrointestinaltrakt gewonnen wurden, genau identifizieren kann, im Vergleich zur Interpretation durch Zytopathologen als Goldstandard.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

200

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

Studienorte

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 im Alter von 18 Jahren oder älter, die sich einer EUS-gestützten Feinnadelbiopsie von soliden Raumforderungen im Gastrointestinaltrakt unterziehen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alter 18 Jahre oder älter
  • Patienten, die sich einer EUS-gestützten Feinnadelbiopsie von soliden Raumforderungen im Gastrointestinaltrakt unterziehen

Ausschlusskriterien:

  • Alter unter 18 Jahren
  • Patienten, bei denen keine Probenentnahme von soliden Raumforderungen während der EUS durchgeführt wird
  • Patienten mit zystischen Läsionen im Gastrointestinaltrakt

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
Interpretation des Zytologiepräparats durch den Zytopathologen vor Ort
Die Interpretation der Zytologieproben wird vor Ort vom Zytopathologen durchgeführt
Diagnosetest: EUS-gesteuerte Feinnadelbiopsie
EUS-gesteuerte Feinnadelbiopsie von soliden Raumforderungen im Gastrointestinaltrakt
Interpretation des Zytologiepräparats durch künstliche Intelligenz
Die Interpretation der Zytologieproben wird vor Ort durch das KI-Programm erfolgen
Diagnosetest: EUS-gesteuerte Feinnadelbiopsie
EUS-gesteuerte Feinnadelbiopsie von soliden Raumforderungen im Gastrointestinaltrakt

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnostische Genauigkeit bei schneller Vor-Ort-Bewertung
Zeitfenster: 1 Tag
Die Fähigkeit des KI-Systems, Zytologiebilder im Vergleich zu Zytopathologen korrekt zu interpretieren.
1 Tag

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnosegenauigkeit im Vergleich zur endgültigen Pathologie
Zeitfenster: 7 Tage
Die Fähigkeit des KI-Systems, Zytologiebilder korrekt zu interpretieren, im Vergleich zu den endgültigen Pathologieergebnissen.
7 Tage

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Orlando Health, Inc.

Ermittler

  • Hauptermittler: Ji Young Bang, MD MPH, Orlando Health

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 (Tatsächlich)

12. November 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Oktober 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

13. November 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

13. November 2025

Zuerst gepostet (Geschätzt)

14. November 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

14. November 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

13. November 2025

Zuletzt verifiziert

1. November 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2343877

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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