Evaluación Automática de la Actividad Inflamatoria en Colitis Ulcerativa Utilizando pCLE con Inteligencia Artificial
17 de octubre de 2019 actualizado por: Yanqing Li, Shandong University
Evaluación automática de la actividad inflamatoria en la colitis ulcerosa mediante endomicroscopia láser confocal basada en sonda con inteligencia artificial
La endomicroscopia láser confocal basada en sonda (pCLE) es una técnica endoscópica que permite evaluar la actividad inflamatoria de la colitis ulcerosa con una excelente correlación con la histopatología.
Sin embargo, esto requiere mucha experiencia, lo que limita la aplicación de pCLE.
Los investigadores diseñaron un programa de diagnóstico asistido por computadora utilizando una red neuronal profunda para hacer el diagnóstico automáticamente en el examen pCLE y contrastar su desempeño con los endoscopistas.
Descripción general del estudio
Estado
Desconocido
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
60
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.
Ubicaciones de estudio
-
-
Shandong
-
Jinan, Shandong, Porcelana, 250012
- Reclutamiento
- Department of Gastroenterology, Qilu Hospital, Shandong University
-
Contacto:
- Yanqing Li, PhD. MD.
- Número de teléfono: 053182169385
- Correo electrónico: liyanqing@sdu.edu.cn
-
-
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
18 años a 80 años (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
No
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Se inscribirá en el estudio a los pacientes consecutivos que reciban el examen pCLE de endoscopia y que cumplan con los criterios de elegibilidad en el Hospital Qilu, Universidad de Shandong.
Descripción
Criterios de inclusión:
- de 18 a 80 años; diagnosticado como CU
Criterio de exclusión:
- Pacientes en condiciones inadecuadas para realizar CLE, incluida coagulopatía, función renal o hepática alterada, embarazo o lactancia, y alergia conocida a la fluoresceína sódica; Incapacidad para proporcionar consentimiento informado
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
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Mucosa del colon observada por pCLE
pCLE se utiliza para evaluar la actividad de la inflamación en diferentes partes de la mucosa del colon
|
Cuando se observa la mucosa del colon mediante pCLE, el endoscopista y AI harán un diagnóstico de forma independiente.
Además, el endoscopista no puede ver el diagnóstico de IA.
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
La eficacia diagnóstica de la Inteligencia Artificial
Periodo de tiempo: 3 meses
|
El resultado principal es probar la precisión diagnóstica, la sensibilidad, la especificidad, el VPP y el VPN de la inteligencia artificial para la evaluación de la actividad inflamatoria de la CU en el examen pCLE.
|
3 meses
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Contrasta la eficacia diagnóstica de la Inteligencia Artificial con los endoscopistas
Periodo de tiempo: 3 meses
|
El resultado secundario es comparar la eficiencia del diagnóstico (incluida la precisión diagnóstica, la sensibilidad, la especificidad, el VPP, el VPN) entre la inteligencia artificial y los endoscopistas.
|
3 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
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)
1 de octubre de 2019
Finalización primaria (Anticipado)
1 de diciembre de 2019
Finalización del estudio (Anticipado)
1 de diciembre de 2019
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
17 de octubre de 2019
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
17 de octubre de 2019
Publicado por primera vez (Actual)
18 de octubre de 2019
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
18 de octubre de 2019
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
17 de octubre de 2019
Última verificación
1 de octubre de 2019
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2019SDU-QILU-10
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. .