- ICH GCP
- Registro de ensayos clínicos de EE. UU.
- Ensayo clínico NCT04551287
Un sistema de detección de inteligencia artificial de cáncer de cuello uterino clínicamente aplicable para un diagnóstico citopatológico preciso
6 de agosto de 2023 actualizado por: Herui Yao, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
Un sistema de detección de inteligencia artificial de cáncer de cuello uterino clínicamente aplicable para un diagnóstico citopatológico preciso: un estudio multicéntrico basado en la población y un ensayo controlado aleatorizado
A pesar de que el cáncer de cuello uterino es uno de los cánceres más prevenibles a través de la detección, sigue siendo la cuarta causa principal de mortalidad asociada al cáncer en mujeres en todo el mundo.
En la actualidad, los métodos de detección del cáncer de cuello uterino incluyen principalmente la detección de citología cervical, la prueba de VPH, la detección de citología cervical combinada con la detección de detección de VPH y la prueba de ploidía de ADN, de las cuales la detección de citología cervical se recomienda para la detección de cáncer de cuello uterino basada en la población por su operación simple y bajo costo. costo.
Los citopatólogos informan sobre la citología cervical.
Sin embargo, existe una grave escasez de citopatólogos a nivel nacional y es difícil establecer un sistema estándar para la detección basada en la población.
Por lo tanto, es urgente desarrollar una herramienta de diagnóstico auxiliar para la detección del cáncer de cuello uterino.
Aunque se ha logrado un progreso notable en los algoritmos de aprendizaje profundo en los últimos años, su aplicación clínica en la detección de citología del cáncer de cuello uterino aún es limitada.
Por lo tanto, es urgente construir un Sistema de detección de inteligencia artificial de cáncer de cuello uterino (CAISS) para el diagnóstico del grado de citología cervical a través de imágenes de diapositivas completas (WSI).
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Un total de 16 056 personas elegibles se inscribieron en este estudio, que consistió en un estudio poblacional multicéntrico y un ensayo controlado aleatorio en China.
En la etapa de exploración inicial, el 4 de agosto de 2019 se llevó a cabo una competencia en detección de cáncer de cuello uterino entre citotécnicos e IA para la exploración preliminar en el campo en Guangzhou, China.
Se seleccionaron al azar 15 diapositivas de los WSI de 108 personas elegibles de SYSMH para la evaluación del rendimiento del modelo de detección de cáncer de cuello uterino basado en IA y los citotécnicos.
En el estudio multicéntrico basado en la población, se asignaron aleatoriamente al conjunto de datos de capacitación 11 468 láminas de individuos para la prueba de citología cervical recolectadas del Sun Yat-sen Memorial Hospital (SYSMH, Guangzhou, China) entre enero de 2016 y enero de 2020 ( n = 9316) y los conjuntos de datos de validación interna (n = 2152) para entrenar el Sistema de detección de inteligencia artificial del cáncer de cuello uterino (CAISS).
Para mejorar la universalidad del CAISS en la práctica clínica, se usaron diapositivas de los otros dos hospitales participantes como dos conjuntos de datos de validación externa independientes: Estos incluyeron 600 diapositivas del Centro Médico de Mujeres y Niños de Guangzhou (GWCMC, Guangzhou, China) y 600 diapositivas de The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University (TAHGMU, Guangzhou, China), que se obtuvieron entre enero de 2016 y enero de 2020.
Además, se realizó un conjunto de datos de validación prospectiva para distinguir el rendimiento diagnóstico de los grupos citotécnicos, CAISS y asistidos por CAISS, en el que se obtuvieron 2780 portaobjetos elegibles de 2780 personas y se etiquetaron prospectivamente entre el 28 de agosto de 2020 y el 16 de octubre de 2020 en SYSMH .
En la tercera etapa de este estudio, se realizó un ensayo controlado aleatorio prospectivo para comparar el desempeño de los grupos citotécnicos, CAISS y asistidos por CAISS en SYSMH.
Aquí, se recopilaron 618 portaobjetos entre el 13 de agosto de 2020 y el 14 de diciembre de 2020 para construir el ensayo controlado aleatorio SYSMH.
Los 608 portaobjetos restantes después del control de calidad se asignaron al azar (1:1:1) al grupo CAISS (n = 201), el grupo citotécnico (n = 203) y el grupo de combinación asistida por CAISS (n = 204).
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
16164
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
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510000
- Guangzhou Women and Children's Medical Center
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Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510000
- The Third Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
-
Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510120
- Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
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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
Edades elegibles para estudiar
25 años a 65 años (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Se incluyeron pacientes mujeres de 18 años o más con resultados diagnósticos claros del examen citológico basado en líquido cervical.
Todos los casos se recopilaron del Sun Yat-Sen Memorial Hospital de la Universidad Sun Yat-Sen.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Mujeres de 25 a 65 años.
- Disponibilidad de resultados de diagnóstico confirmados del examen citológico de base líquida cervical e imágenes digitales satisfactorias de la prueba de Papanicolaou de base líquida: al menos 5000 células epiteliales escamosas descubiertas y observables, muestras con células anormales (células escamosas atípicas o células glandulares atípicas y arriba).
Criterio de exclusión:
- Muestras insatisfactorias de examen citológico basado en líquido cervical: menos de 5000 células epiteliales escamosas observables descubiertas, y más del 75% de las células epiteliales escamosas afectadas debido a sangre, células inflamatorias, superposición de células epiteliales, mala fijación, secado excesivo o contaminación de componentes desconocidos.
- Mujeres diagnosticadas con otros tumores malignos distintos del cáncer de cuello uterino.
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 |
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Conjunto de datos de entrenamiento
11 468 portaobjetos de personas elegibles para la prueba de citología cervical recopiladas del Sun Yat-sen Memorial Hospital (SYSMH, Guangzhou, China) entre enero de 2016 y enero de 2020 se asignaron aleatoriamente al conjunto de datos de capacitación (n = 9316) y al conjunto de datos de validación interna (n = 2.152) con el fin de entrenar y validar el Cribado de Cáncer Cervical con Inteligencia Artificial (AICS).
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Conjunto de datos de validación interna de SYSMH
11 468 portaobjetos de personas elegibles para la prueba de citología cervical recopiladas del Sun Yat-sen Memorial Hospital (SYSMH, Guangzhou, China) entre enero de 2016 y enero de 2020 se asignaron aleatoriamente al conjunto de datos de capacitación (n = 9316) y al conjunto de datos de validación interna (n = 2.152) con el fin de entrenar y validar el Cribado de Cáncer Cervical con Inteligencia Artificial (AICS).
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Conjunto de datos de validación externa de TAHGMU
Se obtuvieron 600 portaobjetos de 600 personas elegibles en el Tercer Hospital Afiliado de la Universidad Médica de Guangzhou (TAHGMU, Guangzhou, China) entre enero de 2016 y enero de 2020, que se utilizaron para validar el Detección de cáncer de cuello uterino con inteligencia artificial (AICS).
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Conjunto de datos de validación externa de GWCMC
Se obtuvieron 600 diapositivas de 600 personas elegibles en el Centro Médico de Mujeres y Niños de Guangzhou (GWCMC, Guangzhou, China) entre enero de 2016 y enero de 2020, que se utilizaron para validar el Detección de cáncer de cuello uterino con inteligencia artificial (AICS).
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Conjunto de datos de validación prospectiva
Se realizó un conjunto de datos de validación prospectiva para distinguir el rendimiento diagnóstico de los citopatólogos, AICS y citopatólogos asistidos por AICS, en el que se obtuvieron y etiquetaron prospectivamente 2780 portaobjetos de 2780 personas entre el 28 de agosto de 2020 y el 16 de octubre de 2020 en SYSMH.
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Ensayo controlado aleatorizado
Se realizó un ensayo controlado aleatorio prospectivo para comparar el desempeño de los citopatólogos, AICS y citopatólogos asistidos por AICS en SYSMH.
Aquí, se recopilaron 618 portaobjetos entre el 13 de agosto de 2020 y el 14 de diciembre de 2020 para construir el ensayo controlado aleatorio SYSMH.
Los 608 portaobjetos restantes después del control de calidad se asignaron aleatoriamente (1:1:1) al grupo AICS (n = 201), al grupo de citopatólogos (n = 203) y al grupo de citopatólogos asistidos por AICS (n = 204).
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Área bajo la curva ROC (AUC)
Periodo de tiempo: La evaluación de diagnóstico se realizará dentro de 1 semana cuando se obtengan las imágenes de frotis.
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Área bajo la curva
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La evaluación de diagnóstico se realizará dentro de 1 semana cuando se obtengan las imágenes de frotis.
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Sensibilidad
Periodo de tiempo: La evaluación de diagnóstico se realizará dentro de 1 semana cuando se obtengan las imágenes de frotis.
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La tasa de verdaderos positivos (TPR) de la plataforma de diagnóstico, que es la relación entre el número de personas positivas categorizadas correctamente por plataforma y el número total de personas positivas reales (%).
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La evaluación de diagnóstico se realizará dentro de 1 semana cuando se obtengan las imágenes de frotis.
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Especificidad
Periodo de tiempo: La evaluación de diagnóstico se realizará dentro de 1 semana cuando se obtengan las imágenes de frotis.
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La tasa de verdaderos negativos (TNR) de la plataforma de diagnóstico, que es la relación entre el número de personas negativas categorizadas correctamente por plataforma y el número total de personas negativas reales (%).
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La evaluación de diagnóstico se realizará dentro de 1 semana cuando se obtengan las imágenes de frotis.
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Exactitud
Periodo de tiempo: La evaluación de diagnóstico se realizará dentro de 1 semana cuando se obtengan las imágenes de frotis.
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La cantidad de verdaderos positivos (TP) más verdaderos negativos (TN) sobre la cantidad de (TP) más verdaderos negativos (TN) más falsos positivos (FP) más falsos negativos (FN).
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La evaluación de diagnóstico se realizará dentro de 1 semana cuando se obtengan las imágenes de frotis.
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Herui Yao, PHD, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen 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 (Actual)
1 de julio de 2019
Finalización primaria (Actual)
14 de diciembre de 2020
Finalización del estudio (Actual)
14 de diciembre de 2020
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
6 de septiembre de 2020
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
10 de septiembre de 2020
Publicado por primera vez (Actual)
16 de septiembre de 2020
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
8 de agosto de 2023
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
6 de agosto de 2023
Última verificación
1 de agosto de 2023
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
- Neoplasias
- Neoplasias urogenitales
- Neoplasias por sitio
- Neoplasias Uterinas
- Neoplasias Genitales Femeninas
- Enfermedades del cuello uterino
- Enfermedades uterinas
- Enfermedades urogenitales femeninas
- Enfermedades urogenitales femeninas y complicaciones del embarazo
- Enfermedades urogenitales
- Enfermedades Genitales
- Enfermedades Genitales Femeninas
- Neoplasias del cuello uterino
Otros números de identificación del estudio
- 2020-KY-114
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Descripción del plan IPD
Las solicitudes de los datos recopilados y analizados en este estudio se considerarán si la solicitud está en línea con los beneficios públicos y el solicitante está dispuesto a firmar un acuerdo de acceso a los datos.
El contacto puede ser a través del autor correspondiente.
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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