- ICH GCP
- Yhdysvaltain kliinisten tutkimusten rekisteri
- Kliininen tutkimus NCT04384575
Tutkimus tekoälyteknologiaan perustuvan gastroskoopin toiminnan laadunvalvonnan tehokkuudesta
Tutkimuksen yleiskatsaus
Yksityiskohtainen kuvaus
Gastroskopialla on tärkeä rooli ylemmän maha-suolikanavan sairauksien havaitsemisessa ja diagnosoinnissa. Endoskopistien on käytettävä gastroskooppia standardoidun prosessin mukaisesti, jotta vältetään varhaisten leesioiden puuttuminen. Endoskopioiden määrän nopean kasvun myötä endoskooppilääkärien työmäärä kuitenkin kasvaa entisestään. Suuri työmäärä heikentää endoskopian laatua, minkä seurauksena anatomisten osien havainnointi on epätäydellistä, ja ne jäävät helposti huomaamatta gastroskopiassa. Eri endoskopistien toimintatasossa on merkittäviä eroja. Siksi tekoälymenetelmien toteuttamisella on hyvää akateemista tutkimusta ja käytännön arvoa endoskooppisen diagnoosin ja hoidon laadun parantamiseksi.
Tekoälylaitteet tarvitsevat suuren määrän endoskooppisia kuvia, joiden perusteella aiomme kerätä sairaaloistamme endoskooppisia kuvatietoja mallin koulutusta ja validointia varten.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Todellinen)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
Haidian
-
Beijing, Haidian, Kiina, 100142
- Beijing Cancer hospital
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- 18-vuotiaat tai sitä vanhemmat potilaat, joille tehdään gastroskopia;
- Pystyy lukemaan, ymmärtämään ja allekirjoittamaan tietoisen suostumuksen;
Poissulkemiskriteerit:
- Potilaat, joilla on ehdoton vasta-aihe endoskopiatutkimukselle;
- raskaana olevat naiset;
- aiempi mahakirurgiahistoria;
- tutkija katsoo, että kohde ei sovellu kliiniseen tutkimukseen.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Tarkkuus
Aikaikkuna: 22.2.2020-2020.7.1
|
Laske tekoälyn kuvien arvioinnin tarkkuus
|
22.2.2020-2020.7.1
|
|
Herkkyys
Aikaikkuna: 22.2.2020-2020.7.1
|
niiden kuvien määrä, joissa tekoäly diagnosoi oikein positiivisen / kaikki kuvat positiivisilla
|
22.2.2020-2020.7.1
|
|
Spesifisyys
Aikaikkuna: 22.2.2020-2020.7.1
|
niiden kuvien määrä, joissa tekoäly diagnosoi oikein negatiivisen/kaikki kuvat negatiiviset
|
22.2.2020-2020.7.1
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Tutkijat
- Opintojen puheenjohtaja: Qi Wu, MD., Peking University Cancer Hospital & Institute
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Opintojen valmistuminen (Todellinen)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- PX2020047
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .