- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT05443672
Studio multicentrico sull'intelligenza artificiale del deep learning nella massa mammaria
Uno studio multicentrico sullo screening e la diagnosi della massa mammaria utilizzando l'intelligenza artificiale del deep learning basata sull'esame ecografico in tempo reale
Panoramica dello studio
Descrizione dettagliata
Poiché si prevede che si verifichi il cancro più comune in tutto il mondo, un ampio screening della popolazione svolge un ruolo molto importante nella diagnosi precoce e nella prognosi del cancro al seno. I raggi X e gli ultrasuoni sono i metodi di screening più comunemente usati e l'ecografia è particolarmente importante per le donne asiatiche con seni densi. Tuttavia, l'ecografia è fortemente influenzata dall'abilità e dall'esperienza dell'operatore e l'accuratezza diagnostica varia notevolmente.
L'intelligenza artificiale (AI) è un nuovo metodo emergente negli ultimi anni, attivo in molti campi medici e può migliorare efficacemente l'efficienza diagnostica. Tuttavia, le precedenti ricerche sull'applicazione dell'IA negli ultrasuoni si sono concentrate su immagini ecografiche statiche singole o multimodali. Questo studio multicentrico intende valutare il valore del rilevamento e della diagnosi differenziale della massa mammaria utilizzando l'esame ecografico in tempo reale basato sull'intelligenza artificiale profonda.
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Yong Wang
- Numero di telefono: 13391817899
- Email: drwangyong77@163.com
Luoghi di studio
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Cina, 100021
- Reclutamento
- National Cancer Center/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College
-
Contatto:
- Yong Wang
- Numero di telefono: 13391817899
- Email: drwangyong77@163.com
-
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Donne sottoposte a esame ecografico per una denuncia di lesione mammaria;
- La lesione mammaria che otterrà una diagnosi patologica definitiva o un follow-up di almeno due anni.
Criteri di esclusione:
- La lesione mammaria che ha ricevuto CNB o FNA;
- La paziente con carcinoma mammario che ha ricevuto chemioterapia neoadiuvante.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Prestazioni diagnostiche della massa mammaria utilizzando l'esame ecografico in tempo reale basato sull'intelligenza artificiale profonda
Lasso di tempo: 12 mesi
|
Patologia come gold standard, per valutare la performance diagnostica (sensibilità, specificità e accuratezza)
|
12 mesi
|
Collaboratori e investigatori
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Yong Wang, Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Anticipato)
Completamento dello studio (Anticipato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- NCC2962
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
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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