Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Koneoppimismallien soveltaminen vähentämään diagnostisen EUS:n tai MRCP:n tarvetta potilailla, joilla on keskimääräinen todennäköisyys sairastua koledokolitiaasiin

sunnuntai 4. tammikuuta 2026 päivittänyt: Asian Institute of Gastroenterology, India

Koneoppimismallien soveltaminen diagnostisen EUS:n tai MRCP:n tarpeen vähentämiseen potilailla, joilla on keskimääräinen todennäköisyys sairastua koledokolitiaasiin – tuleva, avoin diagnostinen tutkimus

Koneoppimisen ennustava malli voi auttaa osittamaan heterogeenisen välitason todennäköisyyden ryhmän EUS- tai MRCP-tarpeen vähentämiseksi valitussa potilasalaryhmässä.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Rekrytointi

Ehdot

Yksityiskohtainen kuvaus

Nykyiset ohjeet epäiltyä sappikivitautia varten pyrkivät vähentämään diagnostisen ERCP:n saamisen riskiä ja vähentämään ERCP:n jälkeisten haittatapahtumien riskiä. Tässä prosessissa EUS- tai MRCP-hoitoa vaativien potilaiden määrä on ilmeisesti lisääntynyt keskitason todennäköisyydellä. Tämä voi lisätä terveydenhuollon käyttöä ja hoitokustannuksia keskitodennäköisyydellä potilailla. Kliinisen lääketieteen tekoälyn ala kehittyy nopeasti. Tekoälyyn perustuvan koneoppimismallin käyttöä ei ole tutkittu riittävästi sappikivitaudin ennustamiseen. Koneoppimisen ennustava malli voi auttaa osittamaan heterogeenisen välitason todennäköisyyden ryhmän EUS- tai MRCP-tarpeen vähentämiseksi valitussa potilasalaryhmässä.

Opintotyyppi

Havainnollistava

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

1000

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskeluyhteys

Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi

Opiskelupaikat

  • Intia
    • Telangana
      • Hyderabad, Telangana, Intia, 500032
        • Rekrytointi
        • Asian Institute of Gastroenterology
        • Ottaa yhteyttä:

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei käytössä

Näytteenottomenetelmä

Todennäköisyysnäyte

Tutkimusväestö

Kaikki potilaat, joilla epäillään sappikivitautia ja jotka täyttävät joko ESGE- tai ASGE-riskikerrostumiskriteerit keskitason todennäköisyydelle, rekisteröidään AIG-sairaaloista, Hyderabadista.

Kuvaus

Sisällyttämiskriteerit:

• Vähintään 18-vuotias henkilö, jolla epäillään sairastavaa koledokolitiaasia ja joka täyttää joko ASGE- tai ESGE-riskin kerrostumiskriteerit keskitodennäköisyydellä, joutuu EUS- tai MRCP-tautiin

Poissulkemiskriteerit:

  • Potilaat, joilla on samanaikainen haiman sappijärjestelmän sairaus, lukuun ottamatta sappikivet ja sappikivitauti, mukaan lukien krooninen haimatulehdus, sapen ahtauma, haiman sappisairaus, portaalibiliopatia
  • Potilaat, joilla on krooninen maksasairaus
  • Raskaus ja imetys
  • Aikaisempi kolekystektomiahistoria

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Koneoppimismallin vastaanottajan toimintakäyrän alapuolella oleva pinta-ala (AUROC)
Aikaikkuna: 1 kuukausi
Koneoppimiseen perustuvan ennustemallin vastaanottajan toimintaluokan käyrän (AUROC) alla oleva pinta-ala koledokoliitiaasin esiintymisen tunnistamiseksi.
1 kuukausi

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Endoskooppisen ultraäänen (EUS) tai magneettikuvauksen kolangiokreatikografia (MRCP) diagnostiset tarkkuusmittarit
Aikaikkuna: 1 kuukausi
Magneettikuvauksen kolangiokreatografia (MRCP) herkkyys, spesifisyys, positiivinen ennustearvo (PPV), negatiivinen ennustearvo (NPV) ja vastaanottajan toimintaluokan käyrän (AUROC) alapuoli kivespussikivien tunnistamiseksi.
1 kuukausi
Koneoppimisen ennustemallin validointisuorituskyky
Aikaikkuna: 1 kuukausi
Koneoppimismallin validointisuorituskyky koleodokolitiaasin ennustamisessa, arvioitu käyttäen AUROC-mittaria, kalibrointimittareita (Brier-pistemäärä) ja kalibrointikaavioita itsenäisessä validointikohortissa.
1 kuukausi

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Sponsori

Asian Institute of Gastroenterology, India

Tutkijat

  • Opintojohtaja: Mohan Ramchandani, MD, Asian Institute of Gastroenterology

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Sunnuntai 1. lokakuuta 2023

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Tiistai 30. kesäkuuta 2026

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Perjantai 30. lokakuuta 2026

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Keskiviikko 13. syyskuuta 2023

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Keskiviikko 27. syyskuuta 2023

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Keskiviikko 4. lokakuuta 2023

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Tiistai 6. tammikuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Sunnuntai 4. tammikuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Maanantai 1. joulukuuta 2025

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja

Muut tutkimustunnusnumerot

  • AI EUS Choledocholithiasis

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

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 .

Tilaa