Colitis ulcerosa Mayo Score con inteligencia artificial
14 de abril de 2022 actualizado por: Yanling Wei, Third Military Medical University
Investigación sobre el sistema de reconocimiento de puntaje Mayo basado en inteligencia artificial para el grado de actividad de la enfermedad de la colitis ulcerosa bajo endoscopia digestiva
Este proyecto utilizará el aprendizaje profundo para clasificar las imágenes de colonoscopia de diferente gravedad de la colitis ulcerosa, a fin de ayudar a los médicos en el diagnóstico preciso de la colitis ulcerosa.
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Aún no reclutando
Condiciones
Condiciones
Descripción detallada
En este proyecto, se utilizó inteligencia artificial para imágenes colonoscópicas de pacientes con colitis ulcerosa con diferentes niveles de actividad de la enfermedad y clasificarlos de acuerdo con la puntuación estándar de evaluación de Mayo para ayudar a los endoscopistas a identificar los niveles de actividad de la enfermedad de pacientes con colitis ulcerosa durante la colonoscopia.
Puede ayudar a los endoscopistas clínicos a identificar con precisión, y la tecnología de visualización del mapa de respuesta de categoría de inteligencia artificial puede mostrar de manera integral las áreas de gran importancia para los resultados de clasificación de redes profundas y visualizar los sitios de lesiones experimentales, verificando así de manera efectiva la confiabilidad e interpretabilidad de la red profunda. .
Este estudio puede proporcionar un fuerte apoyo para la identificación precisa de la actividad de la enfermedad en la colitis ulcerosa clínica, reducir de manera efectiva la carga de trabajo de los médicos y proporcionar una herramienta de enseñanza clínica conveniente, efectiva y práctica.
Tipo de estudio
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
Inscripción
500
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Estudio Contacto
Estudio Contacto
- Nombre: Yanling Wei, professor
- Número de teléfono: +8615310354666
- Correo electrónico: lingzi016@tmmu.edu.cn
Ubicaciones de estudio
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Chongqing
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Chongqing, Chongqing, Porcelana, 400042
- Third Military Medical University
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Contacto:
- Yanling Wei, Professor
- Número de teléfono: 15310354666
- Correo electrónico: lingzi016@126.com
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
18 años a 72 años (ADULTO, MAYOR_ADULTO)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Las imágenes se recuperaron de la base de datos de endoscopia del Army Medical Center of PLA y se obtuvieron de la colonoscopia de pacientes con colitis ulcerosa que cumplieron con los criterios de inclusión.
Las imágenes de datos se utilizaron para establecer y verificar el modelo del sistema de reconocimiento asistido por inteligencia artificial.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Los sujetos tenían entre 18 y 72 años, hombres y mujeres;
- Diagnóstico clínico de colitis ulcerosa;
- Los sujetos se sometieron a una colonoscopia y el informe de la colonoscopia estaba completo.
Criterio de exclusión:
- Los sujetos son menores de 18 años o mayores de 72 años;
- Los sujetos se sometieron a colectomía, ileostomía, colostomía, ileostomía u otra resección intestinal;
- sujetos con diagnóstico ambiguo.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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La precisión del modelo de aprendizaje profundo en la evaluación de conjuntos de datos de entrenamiento y validación de la puntuación de Mayo en pacientes con colitis ulcerosa.
Periodo de tiempo: A través de la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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En los conjuntos de datos de entrenamiento y validación, trazamos el AUC (área bajo la curva) para Mayo 0, Mayo 1, Mayo 2 y Mayo 3 para evaluar nuestro modelo de manera objetiva.
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A través de la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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Medidas de resultado secundarias
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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La precisión y la eficiencia en el tiempo de la evaluación de los endoscopistas de la puntuación de Mayo en pacientes con colitis ulcerosa.
Periodo de tiempo: A través de la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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Los conjuntos de datos se asignaron aleatoriamente a los endoscopistas.
Todos los endoscopistas estaban capacitados en estudios de diagnóstico, terminaron el entrenamiento endoscópico tanto clínico como específico, y no participaron en la inscripción y el etiquetado de los pacientes y las imágenes.
Durante la prueba de comparación, todos los datos fueron aleatorizados y desidentificados de antemano.
Se analizó el tiempo promedio empleado por 10 endoscopistas en diagnosticar el conjunto de datos de prueba en el modelo de aprendizaje profundo y el número de casos correctos.
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A través de la finalización del estudio, un promedio de 1 año.
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Patrocinador
Investigadores
Investigadores
- Director de estudio: Yanling Wei, Professor, Third Military Medical University
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (ANTICIPADO)
Inicio del estudio
1 de abril de 2022
Finalización primaria (ANTICIPADO)
Finalización primaria
1 de diciembre de 2022
Finalización del estudio (ANTICIPADO)
Finalización del estudio
1 de junio de 2023
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Enviado por primera vez
27 de febrero de 2022
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
14 de abril de 2022
Publicado por primera vez (ACTUAL)
Publicado por primera vez
20 de abril de 2022
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (ACTUAL)
Última actualización publicada
20 de abril de 2022
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
14 de abril de 2022
Última verificación
Última verificación
1 de abril de 2022
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
Otros números de identificación del estudio
- TMMU-DP--002
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .