Fusión de imágenes endoscópicas multimodales para evaluar la infiltración en el carcinoma de células escamosas de esófago superficial
Basado en endoscopia multimodal y aprendizaje profundo débilmente supervisado: estudio de predicción precisa de la profundidad de infiltración del carcinoma de células escamosas de esófago temprano
El objetivo de este proyecto es ser pionero en un protocolo novedoso para la detección complementaria del cáncer de esófago en etapa temprana y sus lesiones precancerosas. Los resultados previstos incluyen simplificar el proceso de formación de los usuarios, acortar la duración de los exámenes y lograr una evaluación más precisa del alcance de la invasión del cáncer de esófago que lo que es posible actualmente con la tecnología de ultrasonido. Esta investigación se esfuerza por aprovechar la sinergia de la ecografía endoscópica (USE) y la endoscopia de aumento, aumentada por las capacidades de correlación y reconocimiento de patrones de la inteligencia artificial (IA), para detectar temprano el carcinoma de células escamosas de esófago y su invasividad, junto con la neoplasia intraepitelial de alto grado. . El objetivo general es determinar el potencial y la importancia de este enfoque en la detección temprana del cáncer de esófago.
Los objetivos principales del proyecto son desarrollar tres sistemas de diagnóstico distintos asistidos por IA:
Un sistema de diagnóstico endoscópico electrónico impulsado por IA diseñado para identificar lesiones de forma autónoma.
Un sistema de diagnóstico USE basado en IA capaz de delimitar automáticamente las áreas afectadas.
Un marco de diagnóstico multimodal que integra la endoscopia electrónica con la USE para mejorar la precisión y la eficiencia del diagnóstico.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Luowei Wang
- Número de teléfono: 86-21-31161337
- Correo electrónico: wangluoweimd@smmu.edu.cn
Ubicaciones de estudio
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Shanghai, Porcelana
- Changhai Hospital
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Contacto:
- Han Lin
- Correo electrónico: babyhan831@aliyun.com
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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 que requieran endoscopia con lupa y ultrasonografía endoscópica. Personas de ambos sexos, mayores de 18 años.
Criterio de exclusión:
Incapacidad para completar la endoscopia electrónica esofágica. Ausencia de biopsia o cirugía, lo que resulta en resultados patológicos inobtenibles. Pacientes a los que se les ha realizado destrucción endoscópica de la lesión o resección gradual, impidiendo la adquisición de una muestra de resección en bloque.
Pacientes con evidencia endoscópica, de imagen o patológica significativa de cáncer de esófago avanzado.
Pacientes que presentan marcada estenosis o dilatación esofágica. Individuos con antecedentes de otras neoplasias malignas. Pacientes que hayan recibido radioterapia neoadyuvante. Pacientes que rechazaron participar en el estudio y no dieron su consentimiento informado.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Neoplasia intraepitelial de bajo grado del epitelio escamoso esofágico
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Las imágenes de endoscopia con aumento y ultrasonografía endoscópica adquiridas se compartieron con inteligencia artificial para aprendizaje automático, modelado de diagnóstico y optimización.
En la fase de evaluación del mundo real, se inscribió prospectivamente a la población de alto riesgo de cáncer de esófago temprano que planeaba someterse a una endoscopia electrónica esofágica.
El sistema de diagnóstico asistido por inteligencia artificial se utilizó para la predicción antes de la cirugía y los resultados patológicos posoperatorios se utilizaron como estándar de oro para diagnosticar por agrupación.
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Neoplasia intraepitelial de alto grado del epitelio escamoso esofágico
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Las imágenes de endoscopia con aumento y ultrasonografía endoscópica adquiridas se compartieron con inteligencia artificial para aprendizaje automático, modelado de diagnóstico y optimización.
En la fase de evaluación del mundo real, se inscribió prospectivamente a la población de alto riesgo de cáncer de esófago temprano que planeaba someterse a una endoscopia electrónica esofágica.
El sistema de diagnóstico asistido por inteligencia artificial se utilizó para la predicción antes de la cirugía y los resultados patológicos posoperatorios se utilizaron como estándar de oro para diagnosticar por agrupación.
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Carcinoma de células escamosas de esófago en estadio T1a
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Las imágenes de endoscopia con aumento y ultrasonografía endoscópica adquiridas se compartieron con inteligencia artificial para aprendizaje automático, modelado de diagnóstico y optimización.
En la fase de evaluación del mundo real, se inscribió prospectivamente a la población de alto riesgo de cáncer de esófago temprano que planeaba someterse a una endoscopia electrónica esofágica.
El sistema de diagnóstico asistido por inteligencia artificial se utilizó para la predicción antes de la cirugía y los resultados patológicos posoperatorios se utilizaron como estándar de oro para diagnosticar por agrupación.
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Carcinoma de células escamosas de esófago en estadio T1b
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Las imágenes de endoscopia con aumento y ultrasonografía endoscópica adquiridas se compartieron con inteligencia artificial para aprendizaje automático, modelado de diagnóstico y optimización.
En la fase de evaluación del mundo real, se inscribió prospectivamente a la población de alto riesgo de cáncer de esófago temprano que planeaba someterse a una endoscopia electrónica esofágica.
El sistema de diagnóstico asistido por inteligencia artificial se utilizó para la predicción antes de la cirugía y los resultados patológicos posoperatorios se utilizaron como estándar de oro para diagnosticar por agrupación.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Rendimiento de modelos para diagnosticar neoplasia intraepitelial de bajo grado, neoplasia intraepitelial de alto grado y carcinoma escamoso de esófago superficial
Periodo de tiempo: 2024.04.01-2024.10.30
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La disección submucosa endoscópica (ESD) sirve como estándar de oro.
El cálculo de la sensibilidad y la especificidad implica el uso de cuatro métricas fundamentales: verdadero positivo (TP), verdadero negativo (TN), falso negativo (FN) y falso positivo (FP).
Posteriormente, se utiliza el área bajo la curva (AUC) para evaluar la eficacia diagnóstica del modelo.
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2024.04.01-2024.10.30
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Silla de estudio: Luowei Wang, Changhai Hospital
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
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
- Enfermedades del Sistema Digestivo
- Neoplasias por tipo histológico
- Neoplasias por sitio
- Carcinoma
- Neoplasias Glandulares y Epiteliales
- Neoplasias Gastrointestinales
- Neoplasias del Sistema Digestivo
- Enfermedades Gastrointestinales
- Neoplasias de Cabeza y Cuello
- Enfermedades esofágicas
- Neoplasias De Células Escamosas
- Neoplasias
- Carcinoma De Células Escamosas
- Neoplasias Esofágicas
- Carcinoma de células escamosas de esófago
Otros números de identificación del estudio
- MEIFI-sESCC
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
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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