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Rilevazione del cancro ovarico utilizzando un algoritmo di imaging transvaginale abilitato all'intelligenza artificiale

6 ottobre 2021 aggiornato da: Qinglei Gao, Tongji Hospital
Il cancro ovarico è relativamente raro ma fatale con un tasso di incidenza annuale di 11,8 per 100.000 e un alto rapporto mortalità/incidenza >0,6. La modesta accuratezza diagnostica di TVU ha sollevato alcune preoccupazioni circa il trattamento eccessivo. Ora, con lo sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI), potremmo avere una migliore possibilità di interpretare le immagini TVU con alta efficienza, riproducibilità e precisione.

Panoramica dello studio

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Anticipato)

10000

Fase

  • Non applicabile

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

  • Nome: Ding Ma, MD, PhD
  • Numero di telefono: 13886090620 13886090620
  • Email: dingma424@126.com

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 18 anni a 80 anni (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Sessi ammissibili allo studio

Femmina

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Donne in attesa di esame ecografico transvaginale per lesioni annessiali;
  • Donne di età superiore ai 18 anni;
  • Donne disposte a partecipare a questo studio evidenziato firmando il consenso informato.

Criteri di esclusione:

  • Donne senza annessi per qualsiasi motivo al momento dell'esame ecografico transvaginale, incluso ma non limitato alla rimozione chirurgica degli annessi;
  • Donne con diagnosi patologica di carcinoma ovarico prima dell'ecografia transvaginale;
  • Donne con disturbi mentali;
  • Le donne non hanno collaborato o partecipato ad altri studi clinici;
  • Donne in gravidanza o in allattamento.

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

  • Scopo principale: Diagnostico
  • Assegnazione: Randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Doppio

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Nessun intervento: Diagnosi ecografica transvaginale
i radiologi interpretano le immagini ecografiche transvaginali senza l'ausilio dell'algoritmo di intelligenza artificiale (AI).
Sperimentale: Diagnosi ecografica transvaginale abilitata dall'intelligenza artificiale
i radiologi interpretano le immagini ecografiche transvaginali con l'aiuto dell'algoritmo di intelligenza artificiale
Diagnosi ecografica transvaginale abilitata all'intelligenza artificiale per il cancro ovarico
Altri nomi:
  • Diagnosi ecografica transvaginale abilitata all'intelligenza artificiale

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
accuratezza diagnostica
Lasso di tempo: 2 anni
confronto dell'accuratezza diagnostica tra la diagnosi ecografica transvaginale con e senza algoritmo di intelligenza artificiale per il cancro ovarico
2 anni

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
costo del tempo per l'interpretazione delle immagini ecografiche transvaginali
Lasso di tempo: 2 anni
costo del tempo per i radiologi per interpretare le immagini ecografiche transvaginali
2 anni

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)

1 ottobre 2022

Completamento primario (Anticipato)

1 ottobre 2023

Completamento dello studio (Anticipato)

1 ottobre 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

28 dicembre 2019

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

28 dicembre 2019

Primo Inserito (Effettivo)

2 gennaio 2020

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

7 ottobre 2021

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

6 ottobre 2021

Ultimo verificato

1 ottobre 2021

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)?

Descrizione del piano IPD

contattare il Prof. Gao per il protocollo di studio dettagliato o i dati dopo lo studio completato via e-mail

Periodo di condivisione IPD

6 mesi dopo il completamento dello studio

Criteri di accesso alla condivisione IPD

tutti i ricercatori in questo campo di studio possono contattare il Prof. Gao per l'accesso via e-mail

Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD

  • Protocollo di studio
  • Piano di analisi statistica (SAP)

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 .

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