Desarrollo de modelos de inteligencia artificial para la segmentación y caracterización del cáncer de próstata: un estudio observacional retrospectivo unicéntrico.
El cáncer de próstata es el segundo cáncer más común en la población masculina. Esta patología representa un problema oncológico y de salud pública especialmente en los países desarrollados, debido a una mayor presencia de hombres ancianos en la población.
Las imágenes médicas desempeñan un papel central en la estadificación y reestadificación de la enfermedad de la próstata. La resonancia magnética (MRI), la tomografía computarizada (TC) y la tomografía por emisión de positrones (PET) se encuentran entre los métodos habitualmente utilizados en la práctica clínica habitual para la caracterización del cáncer de próstata. Hasta la fecha, el estudio de estas imágenes se limita a un análisis visual cualitativo, sin embargo cada vez hay más evidencia relativa a la utilidad de introducir un análisis cuantitativo (o semicuantitativo) de las imágenes biomédicas.
El aumento actual de los datos de imágenes disponibles y su calidad permite la aplicación de métodos de inteligencia artificial también en el campo médico para la automatización de tareas (p. ej. segmentación automática) y clasificación (p. ej. agresividad del tumor).
La extracción de datos cuantitativos y, más generalmente, el estudio de las lesiones tumorales, requiere una segmentación manual por parte de uno o más médicos. Este proceso requiere tiempos muy largos ya que cada imagen debe procesarse individualmente; además, el resultado también depende del nivel de experiencia del médico que realiza la segmentación y esto podría crear una fuente de heterogeneidad, afectando la reproducibilidad de la segmentación.
Los métodos de segmentación automática basados en IA se pueden aplicar a imágenes médicas para la localización de lesiones tumorales, superando así los límites de la segmentación manual.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Milano, Italia, 20132
- IRCCS San Raffaele
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes con diagnóstico histológico de cáncer de próstata;
- Pacientes a los que se les realizó un examen PET con 68 Ga-PMSA.
Criterio de exclusión:
- Imágenes de CT y MR con artefactos que impiden la interpretación de los resultados.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Algoritmos de inteligencia artificial para la clasificación de lesiones de cáncer de próstata en imágenes médicas.
Periodo de tiempo: 2 años
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Se utilizarán imágenes PET de pacientes inscritos para crear modelos que investiguen la capacidad de la inteligencia artificial para automatizar tareas de segmentación de tumores.
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2 años
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
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Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
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Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- AI_Pca
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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