Questa pagina è stata tradotta automaticamente e l'accuratezza della traduzione non è garantita. Si prega di fare riferimento al Versione inglese per un testo di partenza.

Diagnosi e caratterizzazione della steatosi epatica non alcolica basata sull'intelligenza artificiale. (NASHAI)

Un elemento chiave nella diagnosi della steatosi epatica non alcolica (NAFLD) è la differenziazione della steatoepatite non alcolica (NASH) dalla steatosi epatica non alcolica (NAFL) e la stadiazione della fibrosi epatica, dato che i pazienti con NASH e le fibrosi avanzate sono quelle a maggior rischio di sviluppare complicanze epatiche e malattie cardiovascolari. Non sono ancora disponibili metodi non invasivi che consentano una corretta diagnosi e stadiazione della NAFLD. L'implementazione di tecniche di Intelligenza Artificiale (AI) basate su reti neurali artificiali e sistemi di deep learning (Deep Learning System) come strumento per le diagnosi mediche rappresenta una vera e propria rivoluzione tecnologica che introduce un approccio innovativo al miglioramento dei processi sanitari.

Panoramica dello studio

Descrizione dettagliata

Gli obiettivi di questo studio osservazionale sono i seguenti:

  1. Progettare un modello predittivo di malattia epatica significativa dovuta a NAFLD, basato su clustering o algoritmi di clustering (AI)
  2. Applicare e convalidare questo modello per classificare i pazienti in base alla gravità della malattia in modo tale da fornire una gestione più efficace di questi pazienti dall'assistenza primaria all'assistenza ospedaliera attraverso l'ottimizzazione dei processi e delle risorse
  3. Sviluppare un sistema di apprendimento profondo basato su reti neuronali convoluzionali per il riconoscimento automatico delle immagini in una coorte di soggetti con biopsie epatiche digitalizzate e intraprendere un'analisi a coppie che consenta una classificazione corretta ed esatta delle biopsie di soggetti con NASH.

Progetto:

Uno studio osservazionale sulla determinazione e la convalida di modelli diagnostici predittivi di NAFLD.

Lo studio prevede quattro fasi:

Le fasi I e II si riferiscono all'apprendimento dell'intelligenza artificiale sia non supervisionato che supervisionato per identificare i cluster e costruire algoritmi diagnostici. Saranno effettuati su dati generati dalla coorte ETHON (vedi sotto).

La fase III consisterà nell'applicare la tecnologia del sistema di apprendimento profondo come strategia di supporto per stratificare le biopsie epatiche nei pazienti NALFD in base al loro grado di necroinfiammazione e stadio di fibrosi. Verranno utilizzate biopsie epatiche raccolte nel registro spagnolo della NAFLD fino all'inizio dello studio.

Infine, verrà eseguita una fase IV di convalida con i dati dei pazienti che verranno registrati nel registro spagnolo della NAFLD.

Popolazione:

  1. - Coorte di studio (Fasi I-III):

    A. Soggetti della popolazione generale identificati nella coorte ETHON (Epidemiological Study of Hepatic Infections)* già creata (12.246 soggetti di età compresa tra 19 e 74 anni) e B. Soggetti appartenenti al registro spagnolo della NAFLD (HEPAmet) (1.800 soggetti già raccolti all'inizio dello studio)

    *La coorte ETHON è stata reclutata tra il 2015 e il 2017 per studiare la prevalenza dell'epatite C nella popolazione generale spagnola di età compresa tra 19 e 74 anni. Lavin AC, Llerena S, Gomez M, Escudero MD, Rodriguez L, Estebanez LA, Gamez B, Puchades L, Cabezas J, Serra MA, Calleja JL, Crespo J. Prevalenza dell'epatite C nella popolazione spagnola. Lo studio PREVHEP (coorte ETHON). J Hepatol. 2017;66:S272.

  2. - Coorte di validazione (Fase IV):

Pazienti con diagnosi di NAFLD mediante biopsia epatica reclutati nei registri spagnolo ed europeo dall'inizio dello studio.

-Criteri di inclusione ed esclusione:

Criteri di inclusione: soggetti di età compresa tra 19 e 74 anni appartenenti alla coorte ETHON o iscritti al registro spagnolo Hepamet della NAFLD o al registro NAFLD europeo

Criteri di esclusione: soggetti che non soddisfano i criteri di inclusione e coloro che non hanno firmato il consenso informato per partecipare alla coorte ETHON o per essere iscritti ai suddetti registri.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

14046

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

Da 15 anni a 70 anni (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Lo studio ha quattro fasi: le fasi I e II si riferiscono all'apprendimento dell'intelligenza artificiale sia non supervisionata che supervisionata per identificare i cluster e costruire algoritmi diagnostici. Saranno effettuati sui dati generati dalla coorte ETHON. La fase III consisterà nell'applicare la tecnologia del sistema di apprendimento profondo come strategia di supporto per stratificare le biopsie epatiche nei pazienti NALFD in base al loro grado di necroinfiammazione e stadio di fibrosi. Verranno utilizzate biopsie epatiche raccolte nel registro spagnolo della NAFLD fino all'inizio dello studio. Infine, verrà eseguita una fase IV di convalida con i dati dei pazienti che verranno registrati nei registri europei e spagnoli della NAFLD.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Soggetti di età compresa tra 19 e 74 anni appartenenti alla coorte ETHON o registrati nel registro spagnolo Hepamet della NAFLD o nel registro NAFLD europeo

Criteri di esclusione:

  • Soggetti che non soddisfano i criteri di inclusione e coloro che non hanno firmato il consenso informato per partecipare alla coorte ETHON o per essere iscritti nei registri menzionati.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

  • Modelli osservazionali: Coorte
  • Prospettive temporali: Altro

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
ETON
Soggetti della popolazione generale identificati nell'ETHON
Questo è uno studio osservazionale. Non è previsto alcun intervento al di fuori della normale pratica clinica.
HEPAmet
Soggetti appartenenti al registro spagnolo della NAFLD (HEPAmet)
Questo è uno studio osservazionale. Non è previsto alcun intervento al di fuori della normale pratica clinica.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Lasso di tempo
Numero di soggetti con diagnosi di NAFLD e NASH nella coorte ETHON dopo l'applicazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale
Lasso di tempo: Da ottobre 2019 a marzo 2021
Da ottobre 2019 a marzo 2021
Percentuale di soggetti con diagnosi di NAFLD e NASH nella coorte ETHON dopo l'applicazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale
Lasso di tempo: Da ottobre 2019 a marzo 2021
Da ottobre 2019 a marzo 2021
Sensibilità in termini di diagnosi NASH degli algoritmi AI rispetto alla diagnosi istologica rispetto al punteggio non invasivo Hepamet
Lasso di tempo: Da ottobre 2019 a marzo 2021
Da ottobre 2019 a marzo 2021
Specificità in termini di diagnosi NASH degli algoritmi AI rispetto alla diagnosi istologica rispetto al punteggio non invasivo Hepamet
Lasso di tempo: Da ottobre 2019 a marzo 2021
Da ottobre 2019 a marzo 2021
Valore predittivo positivo in termini di diagnosi NASH degli algoritmi AI rispetto alla diagnosi istologica rispetto al punteggio non invasivo Hepamet.
Lasso di tempo: Da ottobre 2019 a marzo 2021
Da ottobre 2019 a marzo 2021
Valore predittivo negativo in termini di diagnosi NASH degli algoritmi AI rispetto alla diagnosi istologica rispetto al punteggio non invasivo Hepamet.
Lasso di tempo: Da ottobre 2019 a marzo 2021
Da ottobre 2019 a marzo 2021
Coefficiente kappa di concordanza sulla diagnosi di NASH tra algoritmi AI e diagnosi istologica.
Lasso di tempo: Da ottobre 2019 a marzo 2021
Da ottobre 2019 a marzo 2021
Coefficiente di concordanza Kappa sulla diagnosi di NASH tra algoritmi AI e punteggio non invasivo Hepamet.
Lasso di tempo: Da ottobre 2019 a marzo 2021
Da ottobre 2019 a marzo 2021
Curva ROC a varie impostazioni di soglia ottenute attraverso gli algoritmi per la diagnosi e la stadiazione della NASH
Lasso di tempo: Da ottobre 2019 a marzo 2021
Da ottobre 2019 a marzo 2021

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Anticipato)

30 settembre 2019

Completamento primario (Anticipato)

30 settembre 2020

Completamento dello studio (Anticipato)

31 dicembre 2020

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

20 settembre 2019

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

20 settembre 2019

Primo Inserito (Effettivo)

23 settembre 2019

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

23 settembre 2019

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

20 settembre 2019

Ultimo verificato

1 settembre 2019

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

No

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

Prove cliniche su Questo è uno studio osservazionale.

Sottoscrivi