Applicazione multicentrica di un sistema di intelligenza artificiale per la diagnosi delle lesioni cervicali basato su immagini colposcopiche
15 novembre 2023 aggiornato da: Binhua Dong, Fujian Maternity and Child Health Hospital
Applicazione multicentrica di un sistema di intelligenza artificiale per la diagnosi automatica in tempo reale delle lesioni cervicali basata su immagini colposcopiche
L'applicazione dell'intelligenza artificiale nel riconoscimento delle immagini della diagnosi delle lesioni cervicali è diventata un punto di riferimento della ricerca negli ultimi anni.
L'analisi e l'interpretazione delle immagini colposcopiche svolgono un ruolo importante nella diagnosi, prevenzione e trattamento delle lesioni precancerose cervicali e del cancro cervicale.
Attualmente, l'accuratezza del rilevamento della colposcopia è ancora influenzata da molti fattori.
La ricerca sul sistema di diagnosi delle lesioni cervicali basato sul deep learning multimodale delle immagini colposcopiche è un nuovo e significativo argomento di ricerca.
Sulla base dell'ampio database di immagini e non-immagini per la diagnosi delle lesioni cervicali, il gruppo di ricerca ha istituito una piattaforma di big data per la diagnosi delle lesioni cervicali eterogenea multi-fonte di dati non-immagini e di immagini.
Ricercare il modello di segmentazione e classificazione delle lesioni dell'immagine colposcopica basato sulla rete neurale convoluzionale, esplorare il relativo modello di rete di fusione dei dati medici che influisce sulla diagnosi delle lesioni cervicali e realizzare un sistema multimodale di diagnosi delle lesioni cervicali con intelligenza artificiale ad autoapprendimento basato sulla colposcopia immagini.
L'efficienza dell'applicazione del sistema di intelligenza artificiale nel mondo reale è stata esplorata attraverso la coorte e il modello di insegnamento intelligente e il metodo di diagnosi della lesione cervicale sono stati ulteriormente stabiliti sulla base del sistema intelligente di cui sopra.
Panoramica dello studio
Stato
Reclutamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Sulla base di studi precedenti e della pratica clinica, questo studio ha condotto un'applicazione multicentrica nella provincia del Fujian, in Cina.
In questo studio sono stati inclusi il Fujian Maternity and Child Health Hospital e il Mindong Hospital della città di Ningde, con un totale di 10000 partecipanti sottoposti a colposcopia.
In primo luogo, gli investigatori costruiranno un sistema diagnostico di intelligenza artificiale multimodale combinando le immagini della colposcopia con altri dati non di immagine, come i risultati dei test HPV e del test citologico Thinprep (TCT) e così via.
E poi, utilizzare immagini colposcopiche standardizzate e dati medici non immagine delle lesioni cervicali in diverse istituzioni mediche per verificare l'efficacia del sistema diagnostico intelligente multimodale per le lesioni cervicali.
Inoltre, gli investigatori stabiliranno coorti di intelligenza artificiale (assistite da sistemi intelligenti) e coorti di medici tradizionali (assistiti da medici esperti, senior e primari) per confrontare i risultati della diagnosi del sistema diagnostico di intelligenza artificiale multimodale e diversi livelli di medici colposcopici.
E può anche analizzare in modo bidirezionale l'efficacia diagnostica e le differenze del sistema e dei medici di colposcopia di diversi livelli e valutare le prestazioni di questo sistema diagnostico per le applicazioni del mondo reale.
Tipo di studio
Interventistico
Iscrizione (Stimato)
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
- Nome: Binhua Dong
- Numero di telefono: +8613599071900
- Email: dbh18-jy@126.com
Luoghi di studio
-
-
-
Nanping, Cina
- Reclutamento
- Jianou Maternal and child Health Care Hospital
-
Contatto:
- Huihua Ge
-
Ningde, Cina
- Reclutamento
- Ningde Hospital affiliated to Ningde Normal University
-
Contatto:
- Wenfang Jin
-
Quanzhou, Cina
- Reclutamento
- Quanzhou First Hospital
-
Contatto:
- Yuchun Lv
-
-
Fujian
-
Fuzhou, Fujian, Cina, 350001
- Reclutamento
- Fujian Maternity and Child Health Hospital
-
Contatto:
- Binhua Dong
- Numero di telefono: +8613599071900
- Email: dbh18-jy@126.com
-
Ningde, Fujian, Cina, 352000
- Reclutamento
- MinDong Hospital of Ningde City
-
Contatto:
- Fang Xie, M.D
- Numero di telefono: +8613860388999
-
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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
18 anni e precedenti (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
Sì
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Donna sposata
- Donna dai 18 anni in su
- Donna con una cervice intatta
- Pazienti con risultati anormali nello screening del cancro cervicale
- Essere in grado di comprendere questo studio e aver firmato un consenso informato scritto
Criteri di esclusione:
- Donna con infiammazione acuta del tratto riproduttivo
- Storia della chirurgia della radioterapia pelvica
- Donna con disturbo mentale
- Pazienti con storia di altri tumori maligni
- Rifiuta di partecipare a questo studio
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: Triplicare
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
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Comparatore attivo: Gruppo diagnostico di intelligenza artificiale
Donne che mostrano anomalie nello screening del cancro cervicale e richiedono il rinvio per la colposcopia.
La colposcopia è stata eseguita con l'ausilio di un sistema di intelligenza artificiale (AI).
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I partecipanti sono stati divisi nel gruppo di intervento e nel gruppo di controllo utilizzando una tabella di numeri casuali.
I dati dell'immagine colposcopica cervicale dei partecipanti al gruppo di intervento e i dati non dell'immagine come segue: età, infezione da papillomavirus umano ad alto rischio (HR-HPV), tipo di infezione HR-HPV, durata dell'infezione HR-HPV, cervicale risultati citologici (TCT), storia di HIV/infezione a trasmissione sessuale, storia di matrimonio e gravidanza, storia della prima vita sessuale, storia del partner sessuale, storia del fumo, storia di contraccettivi orali, uso di farmaci immunitari e possibili sintomi clinici di lesioni cervicali come sanguinamento postcoitale , secrezioni vaginali anormali, sintomi di sanguinamento vaginale, ecc.
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Nessun intervento: Gruppo diagnostico ginecologo
Donne che mostrano anomalie nello screening del cancro cervicale e richiedono il rinvio per la colposcopia.
La colposcopia viene eseguita in modo indipendente da un ginecologo senza alcuna assistenza esterna.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Test dell'HPV
Lasso di tempo: o mese
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Le cellule esfoliate cervicali sono state raccolte per il test HPV
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o mese
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Test di citologia cervicale
Lasso di tempo: 0 mese
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Le cellule esfoliate cervicali sono state raccolte per l'esame citologico e patologico.
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0 mese
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Esame istopatologico cervicale
Lasso di tempo: 0 mese
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Il tessuto cervicale è stato raccolto per l'esame istopatologico
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0 mese
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Precisione della diagnosi di CIN2+
Lasso di tempo: 0 mese
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Accuratezza nella diagnosi di neoplasia intraepiteliale cervicale di grado 2 o peggiore.
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0 mese
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Accuratezza della diagnosi di CIN3+
Lasso di tempo: 0 mese
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Accuratezza nella diagnosi di neoplasia intraepiteliale cervicale di grado 3 o peggiore.
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0 mese
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Investigatori
- Cattedra di studio: Pengming Sun, PhD, Fujian Maternity and Child Health Hospital, Affiliated Hospital of Fujian Medical University
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 (Effettivo)
1 agosto 2021
Completamento primario (Stimato)
1 agosto 2024
Completamento dello studio (Stimato)
1 settembre 2024
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
7 marzo 2022
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
7 marzo 2022
Primo Inserito (Effettivo)
16 marzo 2022
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
16 novembre 2023
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
15 novembre 2023
Ultimo verificato
1 novembre 2023
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- AICC2203
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
prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
No
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