Evaluación automática de la extensión de la metaplasia intestinal con inteligencia artificial
14 de julio de 2022 actualizado por: Yanqing Li, Shandong University
Desarrollo y Validación de un Sistema de Inteligencia Artificial para la Evaluación Automática de la Extensión de la Metaplasia Intestinal
La metaplasia intestinal gástrica (GIM) es una etapa importante en el cáncer gástrico (CG).
Con el avance técnico de la endoscopia mejorada por imagen (IEE), los estudios han demostrado que la IEE tiene una alta precisión para el diagnóstico de GIM.
Se ha demostrado que el sistema de clasificación endoscópica (EGGIM), un nuevo sistema de puntuación de riesgo endoscópico para GC, identifica con precisión una amplia gama de pacientes con GIM.
Sin embargo, la alta precisión diagnóstica de GIM utilizando evaluaciones IEE y EGGIM realizadas requiere mucha experiencia, lo que limita la aplicación de EGGIM.
El objetivo de los investigadores es diseñar un programa de diagnóstico asistido por computadora utilizando una red neuronal profunda para evaluar automáticamente el alcance de la MI y calcular las puntuaciones de EGGIM.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Descripción detallada
A nivel mundial, el cáncer gástrico es la quinta neoplasia maligna más prevalente y la tercera causa principal de mortalidad por cáncer.
La metaplasia intestinal gástrica (GIM) es una lesión gástrica precancerosa intermedia en la cascada del cáncer gástrico.
Los estudios han demostrado que la incidencia acumulada de 5 años de cáncer gástrico en pacientes con MI oscila entre el 5,3 % y el 9,8 %.
Con el avance técnico de la endoscopia mejorada por imagen (IEE), los estudios han demostrado que la IEE tiene una alta precisión para el diagnóstico de GIM.
Se ha demostrado que el sistema de clasificación endoscópica (EGGIM), un nuevo sistema de puntuación de riesgo endoscópico para GC, identifica con precisión una amplia gama de pacientes con GIM.
Sin embargo, la alta precisión diagnóstica de GIM utilizando evaluaciones IEE y EGGIM realizadas requiere mucha experiencia, lo que limita la aplicación de EGGIM.
El objetivo de los investigadores es diseñar un programa de diagnóstico asistido por computadora utilizando una red neuronal profunda para evaluar automáticamente el alcance de la MI y calcular las puntuaciones de EGGIM.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
600
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 Gastrology, QiLu Hospital, Shandong University
-
-
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 IEE y que cumplan con los criterios de elegibilidad en el Hospital Qilu, Universidad de Shandong.
Descripción
Criterios de inclusión:
- pacientes de 18 a 80 años que se someten al examen IEE
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 que se niegan a firmar el 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
- Modelos observacionales: Otro
- Perspectivas temporales: Retrospectivo
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
|---|
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grupo para entrenar el algoritmo
Este grupo de imágenes se utiliza para entrenar el algoritmo de la inteligencia artificial.
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grupo para probar el algoritmo
Este grupo de imágenes se utiliza para probar el algoritmo de la inteligencia artificial.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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La especificidad del modelo de IA para evaluar el grado de metaplasia intestinal en una imagen endoscópica
Periodo de tiempo: 2 años
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La especificidad del modelo de IA para evaluar el grado de metaplasia intestinal en una imagen endoscópica
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2 años
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La precisión del modelo de IA para evaluar el grado de metaplasia intestinal en una imagen endoscópica
Periodo de tiempo: 2 años
|
La precisión del modelo de IA para evaluar el grado de metaplasia intestinal en una imagen endoscópica
|
2 años
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La sensibilidad del modelo de IA para evaluar el grado de metaplasia intestinal en una imagen endoscópica
Periodo de tiempo: 2 años
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La sensibilidad del modelo de IA para evaluar el grado de metaplasia intestinal en un
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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 de los endoscopistas experimentados para evaluar el grado de metaplasia intestinal
Periodo de tiempo: 2 años
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Precisión de los endoscopistas experimentados para evaluar el grado de metaplasia intestinal en una imagen endoscópica
|
2 años
|
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Precisión de los endoscopistas inexpertos para evaluar el grado de metaplasia intestinal
Periodo de tiempo: 2 años
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Precisión de los endoscopistas inexpertos para evaluar el grado de metaplasia intestinal en un cuadro endoscópico
|
2 años
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Acuerdo interobservador entre endoscopistas experimentados en identificar el grado de metaplasia intestinal
Periodo de tiempo: 2 años
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Concordancia interobservador entre endoscopistas experimentados en identificar el grado de metaplasia intestinal en una imagen endoscópica
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2 años
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Acuerdo interobservador entre endoscopistas inexpertos en la identificación del grado de metaplasia intestinal
Periodo de tiempo: 2 años
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Concordancia interobservador entre endoscopistas inexpertos en identificar el grado de metaplasia intestinal en una imagen endoscópica
|
2 años
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
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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 2022
Finalización primaria (Anticipado)
30 de diciembre de 2023
Finalización del estudio (Anticipado)
30 de diciembre de 2023
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
8 de julio de 2022
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
14 de julio de 2022
Publicado por primera vez (Actual)
15 de julio de 2022
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
15 de julio de 2022
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
14 de julio de 2022
Última verificación
1 de julio de 2022
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2022SDU-QILU-109
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
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