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Clasificación Asistida por IA de la Profundidad de Invasión del Cáncer de Esófago Temprano mediante Ecografía Endoscópica: Un Estudio de Cohorte Multicéntrico, Prospectivo y Aleatorizado

18 de noviembre de 2025 actualizado por: Wei Liang, Fujian Provincial Hospital

Clasificación Asistida por IA de la Profundidad de Invasión del Cáncer de Esófago Temprano Mediante Ecografía Endoscópica: Un Estudio de Cohorte Multicéntrico, Prospectivo y Aleatorizado

Este estudio utiliza principalmente un sistema de inteligencia artificial para ayudar en la clasificación de la profundidad de la invasión del carcinoma de células escamosas esofágico temprano bajo ecografía endoscópica, proporcionando una base para la estadificación T preoperatoria y las decisiones de diagnóstico y tratamiento.

Descripción general del estudio

Descripción detallada

Para los pacientes con carcinoma de células escamosas esofágico temprano y lesiones precancerosas que cumplieron los criterios de inclusión y exclusión y participaron voluntariamente en este proyecto, fueron divididos aleatoriamente en el grupo de IA y el grupo convencional mediante aleatorización central, con 100 casos en cada grupo (previsto). Método de aleatorización: El personal responsable de la aleatorización en el centro (que no participa en la inclusión de sujetos) inicia sesión en el sistema de aleatorización central para obtener un número de aleatorización y finalmente forma una tabla de asignación aleatoria. Implementación del cegamiento: El grupo de observación y el grupo de control determinados en la tabla de asignación aleatoria se marcaron como A y B respectivamente, y luego el médico operador implementó el protocolo A o B. Indicadores principales: Juicio de clasificación de la profundidad de infiltración, consistencia patológica

Tipo de estudio

Intervencionista

Inscripción (Estimado)

200

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: Wei Liang, MD
  • Número de teléfono: +86 -18120888996
  • Correo electrónico: fjsllw@163.com

Copia de seguridad de contactos de estudio

  • Nombre: Yanqin Xu, MD
  • Número de teléfono: +86-13599382136
  • Correo electrónico: 454202013@QQ.COM

Ubicaciones de estudio

    • Fujian
      • Fuzhou, Fujian, Porcelana, 350001
        • Reclutamiento
        • Fujian Provincial Hospital
        • Contacto:
          • Wei Liang, MD
          • Número de teléfono: +86-18120888996
          • Correo electrónico: fjsllw@163.com
        • Contacto:
          • Yanqin Xu, MD
          • Número de teléfono: +86-13599382138
          • Correo electrónico: 454202013@qq.com
        • Investigador principal:
          • Yanqin Xu, MD
        • Sub-Investigador:
          • Jiayao Zheng, MD
      • Putian, Fujian, Porcelana, 351100
        • Aún no reclutando
        • Affiliated Hospital of Putian University
        • Contacto:
          • Huifeng Wu, MD
          • Número de teléfono: +86-13706067949
          • Correo electrónico: 453881679@qq.com
        • Investigador principal:
          • Huifeng Wu, MD
      • Putian, Fujian, Porcelana, 351100
        • Aún no reclutando
        • Putian First Hospital
        • Contacto:
          • Junwei Xie, MD
          • Número de teléfono: +86-15105949153
          • Correo electrónico: fjslzss@163.com
        • Investigador principal:
          • Junwei Xie, MD
        • Sub-Investigador:
          • Linyun Xue, MD
      • Putian, Fujian, Porcelana, 351100
        • Aún no reclutando
        • Putian Hospital of Traditional Chinese Medicine
        • Contacto:
          • Fangfang Pan, MD
          • Número de teléfono: 86-15105938179
          • Correo electrónico: 960935120@qq.com
        • Investigador principal:
          • Fangfang Pan, MD
        • Sub-Investigador:
          • Guixiang Yu, MD
      • Putian, Fujian, Porcelana, 351100
        • Aún no reclutando
        • Xianyou County General Hospital
        • Contacto:
          • Huijing Wu, MD
          • Número de teléfono: +86-15205032044
          • Correo electrónico: 736161645@qq.com
        • Investigador principal:
          • Huijing Wu, MD

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

  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

No

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Cumplir simultáneamente ①⑦⑧ y una de las siguientes condiciones: ①②③④⑤⑥ ① Edad superior a 18 años, ① Úlcera esofágica, ② Neoplasia intraepitelial de bajo grado, ③ Neoplasia intraepitelial de alto grado, ④ Pacientes con carcinoma de células escamosas de esófago, ⑤ Parches blancos de la mucosa esofágica, ⑥ Pólipos esofágicos, ⑦ Con registros de examen endoscópico y registros patológicos detallados, ⑧ Aceptar participar en el estudio;

Criterios de exclusión:

  • ① Pacientes que se han sometido a cirugía de cáncer de esófago, ① aquellos con antecedentes de radioterapia y quimioterapia para cáncer de esófago, ② Pacientes con datos faltantes.

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: Único

Armas e Intervenciones

Grupo de participantes/brazo
Intervención / Tratamiento
Experimental: Grupo de IA
Utilice inteligencia artificial para ayudar en la determinación de la profundidad de invasión del carcinoma de células escamosas esofágico temprano bajo ultrasonido endoscópico
Utilizar inteligencia artificial para ayudar en la determinación de la profundidad de invasión del carcinoma escamoso esofágico temprano bajo ultrasonido endoscópico
Otros nombres:
  • Inteligencia artificial
Sin intervención: Grupo de control
Diagnóstico rutinario

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
La precisión del juicio de clasificación de la profundidad de infiltración
Periodo de tiempo: 2 años
Al comparar con la patología postoperatoria, se verificó la precisión de la clasificación T preoperatoria con la asistencia del sistema de clasificación de inteligencia artificial
2 años

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
tasa de supervivencia
Periodo de tiempo: Tres años
Tasa de supervivencia a 3 años
Tres años
Supervivencia Libre de Progresión
Periodo de tiempo: 1 año
El período desde el inicio del tratamiento hasta la progresión del tumor o la muerte por cualquier motivo
1 año

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Investigadores

  • Investigador principal: Wei Liang, MD, Fujian Provincial Hospital

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 (Estimado)

20 de noviembre de 2025

Finalización primaria (Estimado)

31 de octubre de 2027

Finalización del estudio (Estimado)

31 de diciembre de 2028

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

14 de noviembre de 2025

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

18 de noviembre de 2025

Publicado por primera vez (Actual)

26 de noviembre de 2025

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

26 de noviembre de 2025

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

18 de noviembre de 2025

Última verificación

1 de noviembre de 2025

Más información

Términos relacionados con este estudio

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Descripción del plan IPD

Implica la protección de la tecnología patentada

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

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. .

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