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Détection du cancer de l'ovaire à l'aide d'un algorithme d'imagerie par ultrasons transvaginal activé par l'intelligence artificielle

6 octobre 2021 mis à jour par: Qinglei Gao, Tongji Hospital
Le cancer de l'ovaire est relativement rare mais mortel avec un taux d'incidence annuel de 11,8 pour 100 000 et un rapport mortalité/incidence élevé > 0,6. La précision diagnostique modeste de TVU a soulevé certaines inquiétudes concernant le surtraitement. Maintenant, avec le développement de l'intelligence artificielle (IA), nous pouvons avoir une meilleure chance d'interpréter les images TVU avec une efficacité, une reproductibilité et une précision élevées.

Aperçu de l'étude

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Anticipé)

10000

Phase

  • N'est pas applicable

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.

Coordonnées de l'étude

Sauvegarde des contacts de l'étude

  • Nom: Ding Ma, MD, PhD
  • Numéro de téléphone: 13886090620 13886090620
  • E-mail: dingma424@126.com

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

Femelle

La description

Critère d'intégration:

  • Femmes devant subir une échographie transvaginale pour les lésions annexielles ;
  • Femmes âgées de plus de 18 ans ;
  • Les femmes désireuses de participer à cette étude en ont témoigné en signant le consentement éclairé.

Critère d'exclusion:

  • Les femmes sans annexe pour quelque raison que ce soit au moment de l'examen échographique transvaginal, y compris, mais sans s'y limiter, l'ablation chirurgicale de l'annexe ;
  • Femmes avec un diagnostic pathologique de cancer de l'ovaire avant l'examen échographique transvaginal ;
  • Femmes atteintes de troubles mentaux ;
  • Les femmes n'ont pas coopéré ou participé à d'autres essais cliniques ;
  • Femmes enceintes ou allaitantes.

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

  • Objectif principal: Diagnostique
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation parallèle
  • Masquage: Double

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Aucune intervention: Diagnostic par échographie transvaginale
les radiologues interprètent les images d'échographie transvaginale sans l'aide de l'algorithme d'intelligence artificielle (IA)
Expérimental: Diagnostic par échographie transvaginale activé par l'IA
les radiologues interprètent les images d'échographie transvaginale à l'aide d'un algorithme d'intelligence artificielle
Diagnostic par échographie transvaginale activé par l'IA pour le cancer de l'ovaire
Autres noms:
  • Diagnostic par échographie transvaginale activée par l'IA

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
précision diagnostique
Délai: 2 années
comparaison de la précision du diagnostic entre le diagnostic par échographie transvaginale avec et sans algorithme d'intelligence artificielle pour le cancer de l'ovaire
2 années

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
coût en temps pour l'interprétation des images d'échographie transvaginale
Délai: 2 années
coût en temps pour les radiologues pour interpréter les images d'échographie transvaginale
2 années

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

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 (Anticipé)

1 octobre 2022

Achèvement primaire (Anticipé)

1 octobre 2023

Achèvement de l'étude (Anticipé)

1 octobre 2024

Dates d'inscription aux études

Première soumission

28 décembre 2019

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

28 décembre 2019

Première publication (Réel)

2 janvier 2020

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

7 octobre 2021

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

6 octobre 2021

Dernière vérification

1 octobre 2021

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

Oui

Description du régime IPD

contacter le professeur Gao pour un protocole d'étude détaillé ou des données après l'étude complétée par e-mail

Délai de partage IPD

6 mois après la fin de l'étude

Critères d'accès au partage IPD

tous les chercheurs dans ce domaine d'étude peuvent contacter le professeur Gao pour un accès par e-mail

Type d'informations de prise en charge du partage d'IPD

  • Protocole d'étude
  • Plan d'analyse statistique (PAS)

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 .

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