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KI-Modelle vs. nicht-invasive Fibrose-Scores bei der MAFLD-Diagnose (MAFLD-AI)

12. Dezember 2025 aktualisiert von: Nahla Ahmed Khalaf, Tanta University

Bewertung der Nützlichkeit von KI-Modellen bei der MAFLD-Diagnose: Vergleich mit traditionellen nicht-invasiven Fibrose-Scores.

Diese Studie bewertet die Genauigkeit von künstlicher Intelligenz (KI)-Modellen, die FibroScan und klinische Daten verwenden, um eine hepatische Fibrose bei ägyptischen Patienten mit stoffwechselassoziierten Fettlebererkrankungen (MAFLD) vorherzusagen. Die Leistung der KI-Modelle wird mit herkömmlichen nicht-invasiven Fibrose-Scores (FIB-4, APRI, NAFLD-Fibrose-Score und FAST) verglichen. Das Ziel ist, die frühe, nicht-invasive Diagnose von Fibrose zu verbessern und die Abhängigkeit von Leberbiopsien zu verringern.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

522

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Ägypten
      • Tanta, Ägypten
        • Faculty of Medicine

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

N/A

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Erwachsene ägyptische Patienten (≥18 Jahre), bei denen gemäß internationalen Kriterien eine metabolisch assoziierte Fettlebererkrankung (MAFLD) diagnostiziert wurde, rekrutiert aus der Ambulanz und der FibroScan-Einheit der Abteilung für Tropenmedizin der Medizinischen Fakultät der Universität Tanta.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

- Erwachsene ≥18 Jahre.

Diagnose von MAFLD gemäß internationalen Kriterien (hepatische Steatose mit metabolischer Dysfunktion).

Gültige FibroScan-Bewertung mit verfügbaren LSM- und CAP-Werten.

Ausschlusskriterien:

  • Übermäßiger Alkoholkonsum (>30 g/Tag für Männer, >20 g/Tag für Frauen).

Chronische Virushepatitis (HBV oder HCV).

Autoimmunhepatitis.

Bekannte Malignität.

Schwangerschaft.

Verweigerung der Teilnahme.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Messung der diagnostischen Genauigkeit von KI-Modellen bei der Vorhersage des Leberfibrosestadiums (F0-F4)
Zeitfenster: Bei der Einschreibung (einzelne Querschnittsbewertung).
Bei der Einschreibung (einzelne Querschnittsbewertung).

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Tanta University

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)

13. Mai 2025

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

30. August 2025

Studienabschluss (Tatsächlich)

30. November 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

12. Dezember 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

12. Dezember 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

26. Dezember 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

26. Dezember 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

12. Dezember 2025

Zuletzt verifiziert

1. Dezember 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • TANTAU-MAFLD-AI-2025-01

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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