Intelligenza artificiale per la diagnosi precoce del carcinoma a cellule squamose dell'esofago
Applicazione dell'intelligenza artificiale per la diagnosi precoce del carcinoma a cellule squamose dell'esofago durante l'endoscopia con ingrandimento ottico
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Shandong
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Jinan, Shandong, Cina, 250012
- Department of Gastroenterology, Qilu Hospital, Shandong University
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- pazienti ad alto rischio di cancro esofageo di età pari o superiore a 18 anni;
- Carcinoma a cellule squamose esofageo precoce verificato istologicamente.
Criteri di esclusione:
- pazienti le cui immagini dell'esofago non sono adatte per l'addestramento, la convalida e il test dello strumento di diagnosi assistita da computer.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Gruppo AI visibile
i novizi endoscopici che analizzano le immagini possono vedere la diagnosi automatica di AI durante il processo
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Presentazione AI significa che le informazioni di diagnosi automatica di presentazione AI e AI significa che è visibile nel gruppo.
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Gruppo invisibile AI
il novizio endoscopico che analizza le immagini non può vedere la diagnosi automatica di AI durante il processo
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Presentazione AI significa che le informazioni di diagnosi automatica di AI e nessuna presentazione AI significa che è invisibile nel gruppo.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
l'efficienza diagnostica del modello AI
Lasso di tempo: 12 mesi
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la sensibilità, la specificità e l'accuratezza del modello AI
|
12 mesi
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Yanqing Li, PHD, Qilu Hospital, Shandong University
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
- Malattie dell'apparato digerente
- Neoplasie per tipo istologico
- Neoplasie
- Neoplasie per sede
- Carcinoma
- Neoplasie, ghiandolari ed epiteliali
- Neoplasie gastrointestinali
- Neoplasie dell'apparato digerente
- Malattie gastrointestinali
- Neoplasie della testa e del collo
- Malattie esofagee
- Neoplasie, cellule squamose
- Neoplasie esofagee
- Carcinoma, cellule squamose
- Carcinoma a cellule squamose dell'esofago
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2018SDU-QILU-2
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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Prove cliniche su Presentazione AI
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NCT07370545CompletatoPreferenza del paziente | Corrispondenza dell'ombra | Percezione Estetica | Colore dei denti