Classificazione automatica dei polipi colorettali mediante endomicroscopia basata su sonda con intelligenza artificiale
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Yangqing Li, PHD.MD.
- Numero di telefono: 053182169385
- Email: liyanqing@sdu.edu.cn
Luoghi di studio
-
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Shandong
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Jinan, Shandong, Cina, 250001
- Reclutamento
- Endoscopic unit of Qilu Hospital Shandong University
-
Contatto:
- Yanqing Li, PhD,MD
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
di età compresa tra i 18 e gli 80 anni; accettare di fornire il consenso informato scritto.
Criteri di esclusione:
Pazienti in condizioni non idonee per l'esecuzione di CLE tra cui coagulopatia, funzionalità renale o epatica compromessa, gravidanza o allattamento e allergia nota alla fluoresceina sodica; Impossibilità di fornire il consenso informato
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Triplicare
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Sperimentale: Gruppo AI visibile
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Le informazioni sulla diagnosi automatica dell'IA sono visibili all'endoscopista
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Nessun intervento: Gruppo invisibile AI
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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 |
|---|---|---|
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L'accuratezza della classificazione dei polipi colorettali utilizzando l'endomicroscopia basata su sonda con reti neurali profonde
Lasso di tempo: 4 mesi
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L'esito primario è testare l'accuratezza diagnostica, la sensibilità, la specificità, il PPV, il NPV dell'Intelligenza Artificiale per la diagnosi dei polipi colorettali sull'esame pCLE in tempo reale.
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4 mesi
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Contrasta l'efficienza diagnostica dell'Intelligenza Artificiale con gli endoscopisti
Lasso di tempo: 3 mesi
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L'esito secondario è confrontare l'efficienza della diagnosi (inclusa accuratezza diagnostica, sensibilità, specificità, PPV, NPV per la diagnosi di polipi colorettali sull'esame pCLE in tempo reale) tra Intelligenza Artificiale ed endoscopisti.
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3 mesi
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Anticipato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Anticipato)
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
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2018SDU-QILU-8
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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