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Intelligence artificielle pour la détermination des intervalles de surveillance gastroscopique

19 novembre 2022 mis à jour par: Xiuli Zuo

Développement et validation de recommandations de surveillance gastroscopique basées sur le traitement du langage naturel pour les patients atteints de cancer gastrique et de maladies précancéreuses

Le but de cette étude est de développer et de valider un système d'aide à la décision clinique basé sur des algorithmes automatisés. Ce système peut utiliser le traitement du langage naturel pour extraire des données des rapports endoscopiques et pathologiques des patients, identifier les types et les grades de la maladie des patients et générer des recommandations de suivi ou de traitement basées sur des directives.

Aperçu de l'étude

Statut

Actif, ne recrute pas

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Anticipé)

2000

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

  • Chine
    • Shandong
      • Jinan, Shandong, Chine, 250012
        • 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

N/A

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

patients qui sont venus à l'hôpital Qilu de l'Université du Shandong et ont reçu un examen endoscopique mais pas une endoscopie thérapeutique

La description

Critère d'intégration:

  • Patients âgés de 18 à 80 ans
  • Les patients ont subi un examen endoscopique

Critère d'exclusion:

  • Patients présentant des contre-indications à l'examen endoscopique
  • Patients avec des informations d'examen incomplètes
  • Les patients subissent une endoscopie pour le traitement
  • Les patients ont des antécédents de chirurgie gastro-intestinale supérieure
  • Patients atteints de néoplasmes duodénaux ou laryngés
  • Patients atteints de tumeur sous-muqueuse gastro-intestinale

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: Rétrospective

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
Groupe de décision d'aide à l'intelligence artificielle
Selon les rapports endoscopiques et les rapports pathologiques, le système d'aide à la décision reconnaît les types et les grades de la maladie des patients et génère des directives basées sur la surveillance ou des recommandations de traitement.
Autre: L'IA reconnaît la maladie et génère des recommandations
Selon les rapports endoscopiques et les rapports pathologiques, le système d'aide à la décision reconnaît les types et les grades de la maladie des patients et génère des directives basées sur la surveillance ou des recommandations de traitement.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
La précision diagnostique des maladies gastriques avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
Délai: 12 mois
La précision diagnostique des maladies gastriques avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
12 mois
La précision des recommandations pour différentes maladies avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
Délai: 12 mois
La précision des recommandations pour différentes maladies avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
12 mois

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
La sensibilité diagnostique des maladies gastriques avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
Délai: 12 mois
La sensibilité diagnostique des maladies gastriques avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
12 mois
La spécificité diagnostique des maladies gastriques avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
Délai: 12 mois
La spécificité diagnostique des maladies gastriques avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
12 mois
La valeur prédictive positive diagnostique des maladies gastriques avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
Délai: 12 mois
La valeur prédictive positive diagnostique des maladies gastriques avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
12 mois
La valeur prédictive négative diagnostique des maladies gastriques avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
Délai: 12 mois
La valeur prédictive négative diagnostique des maladies gastriques avec un algorithme d'apprentissage en profondeur
12 mois
Le score F des maladies gastriques avec algorithme d'apprentissage en profondeur
Délai: 12 mois
Le score F des maladies gastriques avec algorithme d'apprentissage en profondeur
12 mois

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Xiuli Zuo

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 janvier 2012

Achèvement primaire (Réel)

31 octobre 2022

Achèvement de l'étude (Anticipé)

31 décembre 2023

Dates d'inscription aux études

Première soumission

19 novembre 2022

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

19 novembre 2022

Première publication (Réel)

30 novembre 2022

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

30 novembre 2022

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

19 novembre 2022

Dernière vérification

1 novembre 2022

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 2022-SDU-QILU-G008

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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