Aplicación multicéntrica de un sistema de IA para el diagnóstico de lesiones cervicales basado en imágenes de colposcopia
15 de noviembre de 2023 actualizado por: Binhua Dong, Fujian Maternity and Child Health Hospital
Aplicación Multicéntrica de un Sistema de Inteligencia Artificial para el Diagnóstico Automático en Tiempo Real de Lesiones Cervicales Basado en Imágenes de Colposcopia
La aplicación de la inteligencia artificial en el reconocimiento de imágenes para el diagnóstico de lesiones cervicales se ha convertido en un foco de investigación en los últimos años.
El análisis y la interpretación de las imágenes de la colposcopia juegan un papel importante en el diagnóstico, la prevención y el tratamiento de las lesiones precancerosas de cuello uterino y el cáncer de cuello uterino.
En la actualidad, la precisión de la detección por colposcopia todavía se ve afectada por muchos factores.
La investigación sobre el sistema de diagnóstico de lesiones cervicales basado en el aprendizaje profundo multimodal de imágenes de colposcopia es un tema de investigación nuevo y significativo.
Sobre la base de la gran base de datos de imágenes y no imágenes de diagnóstico de lesiones cervicales, el grupo de investigación estableció una plataforma heterogénea de datos de imágenes y no imágenes de diagnóstico de lesiones cervicales heterogéneas de múltiples fuentes.
Investigue el modelo de segmentación y clasificación de lesiones de la imagen de colposcopia basado en la red neuronal convolucional, explore el modelo de red de fusión de datos médicos relevante que afecta el diagnóstico de lesiones cervicales y realice un sistema de diagnóstico de lesiones cervicales de inteligencia artificial de autoaprendizaje multimodal basado en colposcopia imágenes
La eficiencia de la aplicación del sistema de inteligencia artificial en el mundo real se exploró a través de la cohorte, y el modelo de enseñanza inteligente y el método de diagnóstico de lesiones cervicales se establecieron con base en el sistema inteligente anterior.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Basado en estudios previos y práctica clínica, este estudio llevó a cabo una aplicación multicéntrica en la provincia de Fujian, China.
En este estudio, se incluyeron el Hospital de Salud Maternoinfantil de Fujian y el Hospital Mindong de la ciudad de Ningde, con un total de 10000 participantes que se sometieron a un examen de colposcopia.
En primer lugar, los investigadores construirán un sistema de diagnóstico de inteligencia artificial multimodal mediante la combinación de imágenes de colposcopia con otros datos que no sean imágenes, como los resultados de las pruebas de VPH y la prueba citológica Thinprep (TCT), etc.
Y luego, use imágenes de colposcopia estandarizadas y datos médicos sin imágenes de lesiones cervicales en diferentes instituciones médicas para verificar la eficacia del sistema de diagnóstico inteligente multimodal para lesiones cervicales.
Además, los investigadores establecerán cohortes de inteligencia artificial (asistidas por sistemas inteligentes) y cohortes de médicos tradicionales (asistidos por médicos expertos, senior y primarios) para contrastar los resultados del diagnóstico del sistema de diagnóstico de inteligencia artificial multimodal y los diferentes niveles de médicos de colposcopia.
Y también puede analizar bidireccionalmente la eficacia diagnóstica y las diferencias del sistema y los médicos de colposcopia de diferentes niveles, y evaluar el rendimiento de este sistema de diagnóstico para aplicaciones del mundo real.
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Estimado)
10000
Fase
- No aplica
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
- Nombre: Binhua Dong
- Número de teléfono: +8613599071900
- Correo electrónico: dbh18-jy@126.com
Ubicaciones de estudio
-
-
-
Nanping, Porcelana
- Reclutamiento
- Jianou Maternal and child Health Care Hospital
-
Contacto:
- Huihua Ge
-
Ningde, Porcelana
- Reclutamiento
- Ningde Hospital affiliated to Ningde Normal University
-
Contacto:
- Wenfang Jin
-
Quanzhou, Porcelana
- Reclutamiento
- Quanzhou First Hospital
-
Contacto:
- Yuchun Lv
-
-
Fujian
-
Fuzhou, Fujian, Porcelana, 350001
- Reclutamiento
- Fujian Maternity and Child Health Hospital
-
Contacto:
- Binhua Dong
- Número de teléfono: +8613599071900
- Correo electrónico: dbh18-jy@126.com
-
Ningde, Fujian, Porcelana, 352000
- Reclutamiento
- MinDong Hospital of Ningde City
-
Contacto:
- Fang Xie, M.D
- Número de teléfono: +8613860388999
-
-
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 y mayores (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Descripción
Criterios de inclusión:
- Mujer casada
- Mujer de 18 años y más
- Mujer con cuello uterino intacto
- Pacientes con resultados anormales en el tamizaje de cáncer de cuello uterino
- Ser capaz de comprender este estudio y haber firmado un consentimiento informado por escrito.
Criterio de exclusión:
- Mujer con inflamación aguda del tracto reproductivo
- Historia de la cirugía de radioterapia pélvica
- Mujer con trastorno mental
- Pacientes con antecedentes de otros tumores malignos
- Negarse a participar en este estudio
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
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Triple
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Comparador activo: Grupo de diagnóstico de inteligencia artificial
Mujeres que muestran anomalías en el tamizaje de cáncer de cuello uterino y requieren derivación para colposcopía.
La colposcopia se realizó con la ayuda de un sistema de inteligencia artificial (IA).
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Los participantes se dividieron en el grupo de intervención y el grupo de control utilizando una tabla de números aleatorios.
Los datos de imágenes colposcópicas cervicales de los participantes del grupo de intervención y los datos que no son de imágenes de la siguiente manera: la edad, la infección por el virus del papiloma humano de alto riesgo (HR-HPV), el tipo de infección por HR-HPV, la duración de la infección por HR-HPV, cervical resultados de citología (TCT), antecedentes de VIH/infecciones de transmisión sexual, antecedentes de matrimonio y maternidad, antecedentes de primera vida sexual, antecedentes de pareja sexual, antecedentes de tabaquismo, antecedentes de anticonceptivos orales, uso de fármacos inmunes y posibles síntomas clínicos de lesiones cervicales, como sangrado poscoital , secreciones vaginales anormales, síntomas de sangrado vaginal, etc.
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Sin intervención: Grupo de Diagnóstico Ginecólogo
Mujeres que muestran anomalías en el tamizaje de cáncer de cuello uterino y requieren derivación para colposcopía.
La colposcopia la realiza un ginecólogo de forma independiente sin ayuda externa.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Prueba de VPH
Periodo de tiempo: o mes
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Se recogieron células exfoliadas del cuello uterino para la prueba de VPH
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o mes
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Pruebas de citología cervical
Periodo de tiempo: 0 mes
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Se recogieron células cervicales exfoliadas para examen citológico y patológico.
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0 mes
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Examen histopatológico del cuello uterino
Periodo de tiempo: 0 mes
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Se recolectó tejido cervical para examen histopatológico.
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0 mes
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Precisión del diagnóstico CIN2+
Periodo de tiempo: 0 mes
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Precisión en el diagnóstico de neoplasia intraepitelial cervical grado 2 o peor.
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0 mes
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Precisión del diagnóstico CIN3+
Periodo de tiempo: 0 mes
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Precisión en el diagnóstico de neoplasia intraepitelial cervical grado 3 o peor.
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0 mes
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Silla de estudio: Pengming Sun, PhD, Fujian Maternity and Child Health Hospital, Affiliated Hospital of Fujian 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 (Actual)
1 de agosto de 2021
Finalización primaria (Estimado)
1 de agosto de 2024
Finalización del estudio (Estimado)
1 de septiembre de 2024
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
7 de marzo de 2022
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
7 de marzo de 2022
Publicado por primera vez (Actual)
16 de marzo de 2022
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimado)
16 de noviembre de 2023
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
15 de noviembre de 2023
Última verificación
1 de noviembre de 2023
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- AICC2203
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
producto fabricado y exportado desde los 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. .