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Diagnóstico y Caracterización de la Enfermedad del Hígado Graso No Alcohólico Basado en Inteligencia Artificial. (NASHAI)

20 de septiembre de 2019 actualizado por: Instituto de Investigación Marqués de Valdecilla
Un elemento clave en el diagnóstico de la enfermedad del hígado graso no alcohólico (EHNA) es la diferenciación de la esteatohepatitis no alcohólica (EHNA) del hígado graso no alcohólico (EHNA) y la estadificación de la fibrosis hepática, dado que los pacientes con EHNA y la fibrosis avanzada son los que tienen mayor riesgo de desarrollar complicaciones hepáticas y enfermedades cardiovasculares. Todavía no existen métodos no invasivos disponibles que permitan un correcto diagnóstico y estadificación de la EHGNA. La implementación de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) basadas en redes neuronales artificiales y sistemas de aprendizaje profundo (Deep Learning System) como herramienta para el diagnóstico médico representa una auténtica revolución tecnológica que introduce un enfoque innovador para mejorar los procesos de salud.

Descripción general del estudio

Descripción detallada

Los objetivos de este estudio observacional son los siguientes:

  1. Diseñar un modelo predictivo de enfermedad hepática significativa por EHGNA, basado en clustering o algoritmos de clustering (AI)
  2. Aplicar y validar este modelo para clasificar a los pacientes según la gravedad de la enfermedad de forma que permita una gestión más eficaz de estos pacientes desde Atención Primaria hasta Atención Hospitalaria mediante la optimización de procesos y recursos.
  3. Desarrollar un Sistema de Aprendizaje Profundo basado en redes neuronales convolucionales para el reconocimiento automático de imágenes en una cohorte de sujetos con biopsias hepáticas digitalizadas, y realizar un análisis por pares que permita la clasificación correcta y exacta de las biopsias de sujetos con EHNA.

Diseño:

Un estudio observacional de determinación y validación de modelos diagnósticos predictivos de NAFLD.

El estudio consta de cuatro fases:

Las fases I y II se refieren al aprendizaje de inteligencia artificial supervisado y no supervisado para identificar grupos y construir algoritmos de diagnóstico. Se llevarán a cabo sobre los datos generados a partir de la cohorte ETHON (ver más abajo).

La Fase III consistirá en aplicar la tecnología de sistemas de aprendizaje profundo como estrategia de apoyo para estratificar las biopsias hepáticas en pacientes con NALFD según su grado de necroinflamación y estadio de fibrosis. Se utilizarán biopsias hepáticas recogidas en el registro español de EHGNA hasta el inicio del estudio.

Finalmente, se realizará una fase IV de validación con datos de pacientes que van a ser dados de alta en el registro español de EHGNA.

Población:

  1. - Cohorte de estudio (Fases I-III):

    A. Sujetos de la población general identificados en la cohorte ETHON (Estudio Epidemiológico de Infecciones Hepáticas)* ya creada (12.246 sujetos entre 19-74 años) y B. Sujetos pertenecientes al registro español de EHGNA (HEPAmet) (1.800 sujetos ya recogidos al inicio del estudio)

    *La cohorte ETHON fue reclutada entre 2015 y 2017 para estudiar la prevalencia de hepatitis C en la población general española de 19 a 74 años. Lavin AC, Llerena S, Gomez M, Escudero MD, Rodriguez L, Estebanez LA, Gamez B, Puchades L, Cabezas J, Serra MA, Calleja JL, Crespo J. Prevalencia de hepatitis C en la población española. El estudio PREVHEP (cohorte ETHON). J Hepatol. 2017;66:S272.

  2. - Cohorte de validación (Fase IV):

Pacientes diagnosticados de EHGNA por biopsia hepática reclutados en los registros español y europeo desde el inicio del estudio.

-Los criterios de inclusión y exclusión:

Criterios de inclusión: sujetos de 19 a 74 años pertenecientes a la cohorte ETHON o registrados en el registro español de EHGNA Hepamet o en el registro europeo de EHGNA

Criterios de exclusión: sujetos que no cumplieran los criterios de inclusión y aquellos que no firmaron el consentimiento informado para participar en la cohorte ETHON o para ser inscritos en los registros mencionados.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Anticipado)

14046

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

Copia de seguridad de contactos de estudio

  • Nombre: Lucía Lavín Alconero
  • Número de teléfono: +34942204089
  • Correo electrónico: eclinicos5@idival.org

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

Edades elegibles para estudiar

17 años a 72 años (Adulto, Adulto Mayor)

Acepta Voluntarios Saludables

No

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

El estudio tiene cuatro fases: las Fases I y II se refieren al aprendizaje de inteligencia artificial supervisado y no supervisado para identificar grupos y construir algoritmos de diagnóstico. Se realizarán sobre datos generados a partir de la cohorte ETHON. La Fase III consistirá en aplicar la tecnología de sistemas de aprendizaje profundo como estrategia de apoyo para estratificar las biopsias hepáticas en pacientes con NALFD según su grado de necroinflamación y estadio de fibrosis. Se utilizarán biopsias hepáticas recogidas en el registro español de EHGNA hasta el inicio del estudio. Finalmente, se realizará una fase IV de validación con datos de pacientes que van a ser registrados en los registros europeo y español de EHGNA.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Sujetos de 19 a 74 años pertenecientes a la cohorte ETHON o registrados en el registro español de EHGNA Hepamet o en el registro europeo de EHGNA

Criterio de exclusión:

  • Sujetos que no cumplieron con los criterios de inclusión y aquellos que no firmaron el consentimiento informado para participar en la cohorte ETHON o para ser inscritos en los registros mencionados.

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

  • Modelos observacionales: Grupo
  • Perspectivas temporales: Otro

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
ETÓN
Sujetos de la población general identificados en el ETHON
Este es un estudio observacional. No se prevé ninguna intervención fuera de la práctica clínica habitual.
HEPAmet
Sujetos pertenecientes al registro español de EHGNA (HEPAmet)
Este es un estudio observacional. No se prevé ninguna intervención fuera de la práctica clínica habitual.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Periodo de tiempo
Número de sujetos diagnosticados de NAFLD y NASH en la cohorte ETHON tras aplicar algoritmos de Inteligencia Artificial
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
De octubre de 2019 a marzo de 2021
Porcentaje de sujetos diagnosticados de NAFLD y NASH en la cohorte ETHON tras aplicar algoritmos de Inteligencia Artificial
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
De octubre de 2019 a marzo de 2021
Sensibilidad en términos de diagnóstico de NASH de los algoritmos de IA con respecto al diagnóstico histológico en comparación con el puntaje no invasivo de Hepamet
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
De octubre de 2019 a marzo de 2021
Especificidad en términos de diagnóstico de EHNA de los algoritmos de IA con respecto al diagnóstico histológico en comparación con el puntaje no invasivo de Hepamet
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
De octubre de 2019 a marzo de 2021
Valor predictivo positivo en términos de diagnóstico de NASH de los algoritmos de IA con respecto al diagnóstico histológico en comparación con el puntaje no invasivo de Hepamet.
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
De octubre de 2019 a marzo de 2021
Valor predictivo negativo en términos de diagnóstico de NASH de los algoritmos de IA con respecto al diagnóstico histológico en comparación con el puntaje no invasivo de Hepamet.
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
De octubre de 2019 a marzo de 2021
Coeficiente kappa de concordancia sobre el diagnóstico de EHNA entre los algoritmos de IA y el diagnóstico histológico.
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
De octubre de 2019 a marzo de 2021
Coeficiente de concordancia kappa sobre el diagnóstico de EHNA entre los algoritmos de IA y la puntuación no invasiva de Hepamet.
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
De octubre de 2019 a marzo de 2021
Curva ROC en varios umbrales obtenidos a través de los algoritmos para el diagnóstico y estadificación de NASH
Periodo de tiempo: De octubre de 2019 a marzo de 2021
De octubre de 2019 a marzo de 2021

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

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)

30 de septiembre de 2019

Finalización primaria (Anticipado)

30 de septiembre de 2020

Finalización del estudio (Anticipado)

31 de diciembre de 2020

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

20 de septiembre de 2019

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

20 de septiembre de 2019

Publicado por primera vez (Actual)

23 de septiembre de 2019

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

23 de septiembre de 2019

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

20 de septiembre de 2019

Última verificación

1 de septiembre de 2019

Más información

Términos relacionados con este estudio

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

No

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. .

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