Esta página se tradujo automáticamente y no se garantiza la precisión de la traducción. por favor refiérase a versión inglesa para un texto fuente.

Sistema de IA para Reconocimiento Anatómico y Detección de Lesiones en Nasofaringolaringoscopia: Un Estudio Prospectivo

26 de diciembre de 2025 actualizado por: Ruijin Hospital

Desarrollo y Validación de un Sistema de Inteligencia Artificial para el Reconocimiento del Sitio Anatómico y la Detección de Lesiones Basado en Imágenes de Nasofaringolaringoscopia Electrónica: Un Estudio Multicéntrico Prospectivo

Un sistema asistido por inteligencia artificial se entrena y valida mediante la recolección de imágenes de nasofaringolaringoscopia de pacientes.

Descripción general del estudio

Estado

Reclutamiento

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Descripción detallada

Para abordar los puntos críticos clínicos de la nasofaringolaringoscopia tradicional, como la visualización incompleta, la identificación inexacta y las imágenes poco claras, este estudio recopilará retrospectivamente imágenes de nasofaringolaringoscopia e información basal (incluidos el sexo y la edad) de pacientes que se sometieron a nasofaringolaringoscopia en los centros participantes para el entrenamiento y la validación del modelo. Se aplicarán algoritmos de aprendizaje profundo para construir el modelo. La evaluación final del rendimiento clínico del modelo se realizará utilizando una cohorte de prueba independiente, recopilada prospectivamente.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

500

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: Bin Ye, MD PhD
  • Número de teléfono: +8615216616895
  • Correo electrónico: aydyebin@126.com

Ubicaciones de estudio

  • Porcelana
      • Shanghai, Porcelana
        • Reclutamiento
        • Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
        • Contacto:
          • Bin Ye, MD PhD
          • Número de teléfono: +8615216616895
          • Correo electrónico: aydyebin@126.com

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

Método de muestreo

Muestra de probabilidad

Población de estudio

Se recopilaron datos de imágenes de pacientes que se sometieron a nasofaringolaringoscopia y cumplieron con los requisitos de la investigación, obtenidos de varios subcentros en todo el país.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Edad ≥ 18 años;
  • Se sometió a nasofaringolaringoscopia electrónica estándar;
  • Los pacientes que se sometieron a toma de muestras de biopsia tienen un diagnóstico patológico claro;
  • Firmó un formulario de consentimiento informado por escrito.

Criterios de exclusión:

  • La calidad de la imagen es inferior al estándar con artefactos de movimiento graves;
  • Las imágenes de la lesión son poco claras e incompletas.

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

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
Cohortes de entrenamiento y validación del modelo
Un modelo de aprendizaje profundo se entrena utilizando el conjunto de datos de entrenamiento y se valida con el conjunto de validación interno.
Otro: Diagnóstico
El modelo de aprendizaje profundo se entrena utilizando el conjunto de datos de entrenamiento y se prueba con el conjunto de validación interna.
Otro: Diagnóstico
El conjunto de datos prospectivo se utiliza para la prueba comparativa del modelo y los médicos.
Cohorte de prueba prospectiva
Los pacientes se inscriben prospectivamente, se recopilan videos del examen de nasofaringolaringoscopia, y los datos de video se procesan para formar un conjunto de datos de prueba prospectivo, que luego se utiliza para pruebas.
Otro: Diagnóstico
El modelo de aprendizaje profundo se entrena utilizando el conjunto de datos de entrenamiento y se prueba con el conjunto de validación interna.
Otro: Diagnóstico
El conjunto de datos prospectivo se utiliza para la prueba comparativa del modelo y los médicos.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
rendimiento de la detección de lesiones
Periodo de tiempo: Dentro de los 3 meses posteriores a la finalización de la recopilación prospectiva de datos
El área bajo la curva característica de operación del receptor (ROC-AUC) del modelo para la detección de lesiones anormales
Dentro de los 3 meses posteriores a la finalización de la recopilación prospectiva de datos
rendimiento del reconocimiento de sitio anatómico
Periodo de tiempo: Dentro de los 3 meses posteriores a la finalización de la recopilación prospectiva de datos
La precisión media (AP) del modelo para reconocer sitios anatómicos nasofaríngeos y laríngeos
Dentro de los 3 meses posteriores a la finalización de la recopilación prospectiva de datos

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Comparación del rendimiento diagnóstico entre el modelo y los médicos
Periodo de tiempo: Dentro de los 3 meses posteriores a la finalización de la recopilación prospectiva de datos
Diferencias en sensibilidad, especificidad y precisión general entre el modelo de IA y los endoscopistas con diferentes años de experiencia
Dentro de los 3 meses posteriores a la finalización de la recopilación prospectiva de datos

Colaboradores e Investigadores

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

Patrocinador

Ruijin 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 (Actual)

12 de diciembre de 2025

Finalización primaria (Estimado)

31 de diciembre de 2026

Finalización del estudio (Estimado)

31 de marzo de 2027

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

26 de diciembre de 2025

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

26 de diciembre de 2025

Publicado por primera vez (Actual)

8 de enero de 2026

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

8 de enero de 2026

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

26 de diciembre de 2025

Última verificación

1 de diciembre de 2025

Más información

Términos relacionados con este estudio

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • 2025-811

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

INDECISO

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. .

Ensayos clínicos sobre Diagnóstico

Buscar ensayos similares

Patrocinadores y Colaboradores

Condiciones médicas

Intervenciones de drogas

CROs by country

CROs in Colombia

Condiciones

Enfermedades Raras

Intervenciones de drogas

Suplementos dietéticos

Patrocinador / Colaboradores

Localizaciones

Suscribir