Uso de inteligencia artificial para la detección de enfermedades respiratorias asociadas a la contaminación (SmartLungs)
Generar una imagen a nivel de ciudad, a través de la agrupación geoespacial y temporal de enfermedades pulmonares asociadas o exacerbadas por la contaminación (EPOC, AB y neoplasia pulmonar o pleural) y correlacionar estos datos con los datos de contaminación.
Desarrollo de una herramienta de diagnóstico por imagen TCAR, asistida por ordenador, precisa y pronóstica en la mencionada patología, mediante la generación de un algoritmo capaz de detectar precozmente las lesiones en el seguimiento por imágenes tomográficas, así como evaluar objetivamente su velocidad de evolución.
Validación del algoritmo propuesto por comparación con diagnóstico médico.
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Inscripción
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Timis
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Timisoara, Timis, Rumania
- "Victor Babes" University Hospital
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Los pacientes deben ser diagnosticados de EPOC y/o asma y/o neoplasia pulmonar y/o determinaciones pulmonares, pleurales o mediastínicas secundarias, sospechadas o confirmadas, según CIE-10.
- Los pacientes serán incluidos independientemente del tipo de hospitalización, continua o diurna.
- La existencia de consentimiento libremente expresado, realizado según normas de ética profesional (de la hoja de observación).
Para la etapa 2
- El uso de imágenes TCAR, en formato DICOM, con un espesor máximo de copa de 1,5 mm y con una media de 250 copas; sin errores de adquisición de imágenes;
- Monitoreo de imágenes en un intervalo de tiempo;.
- Datos de evaluación de la función respiratoria disponibles: espirometría +/- factor de difusión gaseosa (DLco);
Criterio de exclusión:
Para ambas etapas:
- Pacientes que no tienen un domicilio real estable (por ejemplo, casos sociales) o que no son del condado de Timis.
Para la etapa 2
- Pacientes que no tienen imágenes de TCAR disponibles o no pueden ser seguidos.
- Pacientes que tienen imágenes TCAR de calidad insuficiente.
- Pacientes que tengan antecedentes de cirugía pulmonar.
- Pacientes que tienen antecedentes de alergias a los agentes de contraste utilizados en la TCAR por imágenes.
Plan de estudios
¿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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Correlación entre enfermedades pulmonares y contaminación.
Periodo de tiempo: Diciembre 2023 - Diciembre 2024
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Establecer la relación entre la incidencia y exacerbación de enfermedades pulmonares (EPOC, bronquitis aguda y neoplasias pulmonares o pleurales) y los niveles de contaminación a través de análisis geoespaciales y temporales a nivel de ciudad/condado.
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Diciembre 2023 - Diciembre 2024
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Desarrollo de un algoritmo de diagnóstico.
Periodo de tiempo: Septiembre 2024 - Marzo 2024
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Crear una herramienta de diagnóstico por imágenes TCAR asistida por computadora, precisa, diseñada para detectar lesiones tomográficas tempranas y evaluar la velocidad de progresión de estas lesiones en pacientes con las patologías mencionadas.
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Septiembre 2024 - Marzo 2024
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Colaboradores e Investigadores
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Fechas de registro del estudio
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Inicio del estudio (Actual)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Estimado)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Estimado)
Finalización del estudio
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- PostdocTrusculescu/11.2023
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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