Evaluación automática de la gravedad de la metaplasia intestinal gástrica con sistema de diagnóstico de inteligencia artificial de patología
Evaluación Automática de la Severidad de la Metaplasia Intestinal Gástrica con Patología Sistema de Diagnóstico de Inteligencia Artificial: una Prueba de Diagnóstico
El sistema de estadificación OLGIM es muy recomendable para una evaluación integral de la gravedad de GIM para evaluar el riesgo de cáncer gástrico de los pacientes. Sin embargo, su necesidad de tomar al menos 4 biopsias no es clínicamente factible debido a la grave escasez de patólogos en comparación con la gran cantidad de población de detección de cáncer gástrico.
Planeamos desarrollar un sistema de diagnóstico de inteligencia artificial de Patología Digital (DPAIDS), para identificar automáticamente áreas tumorales en imágenes de diapositivas completas (WSI) y cuantificar de manera rápida y precisa la gravedad de la metaplasia intestinal según la proporción de áreas de metaplasia intestinal.
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
El cáncer gástrico es la quinta neoplasia maligna más prevalente y la tercera más mortal en todo el mundo, y la metaplasia intestinal (MI) es un estado precanceroso común que está estrechamente relacionado con la carcinogénesis gástrica. El sistema de estadificación OLGIM es muy recomendable para una evaluación integral de la gravedad de la GIM para evaluar riesgo de cáncer gástrico de los pacientes. Sin embargo, su necesidad de tomar al menos cuatro biopsias no es clínicamente factible debido a una grave escasez de patólogos en comparación con la gran cantidad de población de detección de cáncer gástrico. El desarrollo de métodos de detección automatizados puede reducir la gran carga de trabajo de diagnóstico. Con los avances en los dispositivos de escaneo de patología digital y las tecnologías de aprendizaje profundo, las imágenes de diapositivas completas (WSI) se han utilizado para desarrollar sistemas automatizados de diagnóstico del cáncer.
Planeamos desarrollar un sistema de diagnóstico de inteligencia artificial de Patología Digital (DPAIDS), para identificar automáticamente áreas tumorales en imágenes de diapositivas completas (WSI) y cuantificar de manera rápida y precisa la gravedad de la metaplasia intestinal según la proporción de áreas de metaplasia intestinal. Luego, las biopsias se recolectarán prospectivamente y se prepararán como WSI para la validación del modelo.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: yanqing Li, MD, PHD
- Número de teléfono: 0531182169385
- Correo electrónico: liyanqing@sdu.edu.cn
Ubicaciones de estudio
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Shandong
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Jinan, Shandong, Porcelana, 250012
- Reclutamiento
- Department of Gastroenterology, Qilu Hospital, Shandong University
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Contacto:
- Yanqing Li, PhD. MD.
- Número de teléfono: 18678827666
- Correo electrónico: liyanqing@sdu.edu.cn
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- pacientes de 40 a 75 años que se someten al examen de gastroscopia y biopsia
Criterio de exclusión:
- pacientes con disfunción cardíaca, cerebral, pulmonar o renal grave o trastornos psiquiátricos que no pueden participar en la gastroscopia
- pacientes con procedimientos quirúrgicos previos en el estómago
- pacientes con contraindicaciones para la biopsia
- pacientes que se niegan a firmar el consentimiento informado
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Imágenes completas de diapositivas de especímenes de biopsia gástrica
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Los patólogos y AI evaluarán la gravedad de la metaplasia intestinal y juzgarán el área del tumor de las imágenes de diapositivas completas de muestras de biopsia gástrica de forma independiente.
Además, los patólogos no pueden ver el diagnóstico de IA.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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El rendimiento diagnóstico del modelo de IA para evaluar la gravedad de la metaplasia intestinal
Periodo de tiempo: 2 años
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El rendimiento diagnóstico del modelo de IA para evaluar la gravedad de la metaplasia intestinal en un solo portaobjetos de tejido de biopsia: precisión, sensibilidad y especificidad
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2 años
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Precisión del modelo de IA patológica digital para identificar regiones tumorales
Periodo de tiempo: 2 años
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Precisión del modelo patológico digital de IA en la identificación de regiones tumorales en las imágenes de diapositivas completas
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2 años
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Precisión de los modelos digitales de IA patológica para identificar glándulas, epitelio mucoso y metaplasia intestinal en áreas no neoplásicas
Periodo de tiempo: 2 años
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Precisión de los modelos digitales de IA patológica para identificar glándulas, epitelio mucoso y metaplasia intestinal en áreas no neoplásicas
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2 años
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Silla de estudio: yanqing Li, MD, PHD, Qilu Hospital, Shandong University
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2022-SDU-QILU-110
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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