- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT03784209
Diagnostic automatique en temps réel de la maladie de la muqueuse gastrique à l'aide de pCLE avec intelligence artificielle
20 mars 2022 mis à jour par: Yanqing Li, Shandong University
Diagnostic automatique en temps réel de la maladie de la muqueuse gastrique à l'aide de l'endomicroscopie laser confocale à sonde avec intelligence artificielle
L'endomicroscopie laser confocale à sonde (pCLE) est une technique endoscopique qui permet une évaluation histologique en temps réel de la maladie de la muqueuse gastrique pendant l'examen endoscopique en cours.
Cependant, cela nécessite beaucoup d'expérience, ce qui limite l'application de pCLE.
Les chercheurs ont conçu un programme de diagnostic assisté par ordinateur utilisant un réseau de neurones profonds pour effectuer automatiquement le diagnostic lors de l'examen pCLE et comparer ses performances avec les endoscopistes.
Aperçu de l'étude
Statut
Complété
Intervention / Traitement
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Réel)
951
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Lieux d'étude
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Shandong
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Jinan, Shandong, Chine, 250001
- Endoscopic unit of Qilu Hospital Shandong University
-
-
Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
18 ans à 80 ans (Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
Non
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Les patients consécutifs qui reçoivent l'examen pCLE du tractus gastro-intestinal supérieur et qui remplissent les critères d'éligibilité à l'hôpital Qilu de l'Université du Shandong seront inscrits à l'étude
La description
Critère d'intégration:
- âgé de 18 à 80 ans ;
- accepter de donner son consentement éclairé par écrit.
Critère d'exclusion:
- Patients dans des conditions inadaptées à la réalisation d'ECL, y compris coagulopathie, altération de la fonction rénale ou hépatique, grossesse ou allaitement et allergie connue à la fluorescéine sodique ;
- Incapacité à donner un consentement éclairé
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Modèles d'observation: Autre
- Perspectives temporelles: Éventuel
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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lésions observées par pCLE
pCLE est utilisé pour distinguer les lésions suspectes détectées par endoscopie en lumière blanche.
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Lorsqu'une lésion suspecte est observée à l'aide de pCLE, l'endoscopiste et l'IA établiront un diagnostic indépendamment.
De plus, l'endoscopiste ne peut pas voir le diagnostic d'IA.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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L'efficacité du diagnostic de l'Intelligence Artificielle
Délai: 24mois
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Le résultat principal est de tester la précision diagnostique, la sensibilité, la spécificité, la VPP, la VPN de l'intelligence artificielle pour diagnostiquer la maladie de la muqueuse gastrique lors d'un examen pCLE en temps réel.
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24mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Comparer l'efficacité diagnostique de l'Intelligence Artificielle avec celle des endoscopistes
Délai: 24mois
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Le résultat secondaire est de comparer l'efficacité du diagnostic (y compris la précision du diagnostic, la sensibilité, la spécificité, la VPP, la VPN pour le diagnostic de la maladie de la muqueuse gastrique lors de l'examen pCLE en temps réel) entre l'intelligence artificielle et les endoscopistes.
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24mois
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
1 juillet 2018
Achèvement primaire (Réel)
29 septembre 2021
Achèvement de l'étude (Réel)
29 septembre 2021
Dates d'inscription aux études
Première soumission
16 décembre 2018
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
19 décembre 2018
Première publication (Réel)
21 décembre 2018
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
1 avril 2022
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
20 mars 2022
Dernière vérification
1 mars 2022
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 2018SDU-QILU-12
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .