Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Mesterséges intelligencia a nyelőcső laphámsejtes karcinóma korai diagnosztizálásához

2020. április 25. frissítette: Yanqing Li, Shandong University

Mesterséges intelligencia alkalmazása a nyelőcső laphámsejtes karcinóma korai diagnosztizálására az optikai feljavító nagyító endoszkópia során

A nyelőcső laphámsejtes karcinóma a felső emésztőrendszer egyik leggyakoribb rosszindulatú daganata. A korai nyelőcső laphámsejtes rák kimutatási aránya és diagnózisának pontossága azonban alacsony. A tanulmány célja egy számítógéppel támogatott diagnosztikai eszköz kifejlesztése, amely kombinálható optikai nagyító endoszkópiával a korai felismerés és a pontos diagnózis érdekében.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Befejezve

Körülmények

Beavatkozás / kezelés

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Tényleges)

119

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi helyek

  • Kína
    • Shandong
      • Jinan, Shandong, Kína, 250012
        • Department of Gastroenterology, Qilu Hospital, Shandong University

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

18 év és régebbi (Felnőtt, Idősebb felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Tanulmányozható nemek

Összes

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

Egymást követő betegek, akik a Shandong Egyetem Qilu Kórházába érkeztek, és optikai nagyítós OE endoszkópos vizsgálatot kaptak

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • nyelőcsőrákban szenvedő magas kockázatú 18 éves vagy idősebb betegek;
  • Szövettanilag igazolt korai nyelőcső laphámsejtes rák.

Kizárási kritériumok:

  • betegek, akiknek a nyelőcső képei nem alkalmasak a számítógépes diagnosztikai eszköz képzésére, validálására és tesztelésére.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Beavatkozás / kezelés
AI látható csoport
a képeket elemző endoszkópos újoncok a folyamat során láthatják az AI automatikus diagnózisát
Egyéb: AI bemutató
Az AI-prezentáció az AI automatikus diagnosztikai információit jelenti, az AI-bemutató pedig azt, hogy az látható a csoportban.
AI láthatatlan csoport
a képeket elemző endoszkópos kezdő nem láthatja az AI automatikus diagnózisát a folyamat során
Egyéb: nincs AI bemutató
Az AI-prezentáció az AI automatikus diagnosztikai információit jelenti, az AI-prezentáció hiánya pedig azt jelenti, hogy az nem látható a csoportban.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
az AI modell diagnosztikai hatékonysága
Időkeret: 12 hónap
az AI modell érzékenysége, specifitása és pontossága
12 hónap

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

Shandong University

Nyomozók

  • Kutatásvezető: Yanqing Li, PHD, Qilu Hospital, Shandong University

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Tényleges)

2018. december 1.

Elsődleges befejezés (Tényleges)

2020. március 1.

A tanulmány befejezése (Tényleges)

2020. április 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2018. november 28.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2018. november 28.

Első közzététel (Tényleges)

2018. november 30.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2020. április 28.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2020. április 25.

Utolsó ellenőrzés

2020. április 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • 2018SDU-QILU-2

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Klinikai vizsgálatok a AI bemutató

Keressen hasonló próbaverziókban

Szponzorok és közreműködők

Egészségi állapot

Kábítószer-beavatkozások

CROs by country

CROs in Cyprus

Körülmények

Ritka betegségek

Kábítószer-beavatkozások

Táplálék-kiegészítők

Szponzor / közreműködők

Helyek

Iratkozz fel