Diagnosi automatica della neoplasia squamosa esofagea precoce utilizzando pCLE con AI
Diagnosi automatica della neoplasia squamosa esofagea precoce mediante endomicroscopia laser confocale basata su sonda con intelligenza artificiale
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, 250001
- Qilu Hospital, Shandong University
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- di età compresa tra i 18 e gli 80 anni; accettare di dare il consenso informato scritto; sospetta lesione della mucosa esofagea è stata trovata mediante endoscopia a luce bianca.
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
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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lesioni della mucosa esofagea osservate da pCLE
pCLE viene utilizzato per distinguere le lesioni sospette rilevate mediante endoscopia a luce bianca o IEE.
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La sospetta lesione della mucosa esofagea viene osservata utilizzando pCLE, l'endoscopista e l'IA faranno una diagnosi in modo indipendente.
Inoltre, l'endoscopista non può vedere la diagnosi di AI.
Dopo un periodo di washout, gli endoscopisti non esperti effettuano la seconda valutazione con l'assistenza dell'intelligenza artificiale.
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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’efficienza diagnostica dell’Intelligenza Artificiale
Lasso di tempo: 3 anni
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L'esito primario è testare l'accuratezza diagnostica, la sensibilità, la specificità, il PPV e il NPV dell'intelligenza artificiale per la diagnosi della malattia della mucosa esofagea mediante esame pCLE in tempo reale.
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3 anni
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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: 1 mese
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L'esito secondario è confrontare l'efficienza della diagnosi (inclusa accuratezza diagnostica, sensibilità, specificità, PPV, NPV per la diagnosi della malattia della mucosa esofagea sull'esame pCLE in tempo reale) tra Intelligenza Artificiale ed endoscopisti.
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1 mese
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Yanqing Li, 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 (Stimato)
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
- 2019SDU-QILU-66
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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