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Valutazione automatica della gravità della metaplasia intestinale gastrica con sistema di diagnosi di intelligenza artificiale patologica

2 settembre 2023 aggiornato da: Yanqing Li, Shandong University

Valutazione automatica della gravità della metaplasia intestinale gastrica con sistema di diagnosi di intelligenza artificiale patologica: un test diagnostico

Il sistema di stadiazione OLGIM è altamente raccomandato per una valutazione completa della gravità del GIM per valutare il rischio di cancro gastrico dei pazienti. Tuttavia, la sua necessità di eseguire almeno 4 biopsie non è clinicamente fattibile a causa di una grave carenza di patologi rispetto al gran numero di popolazione di screening del cancro gastrico.

Abbiamo in programma di sviluppare un sistema diagnostico di intelligenza artificiale di patologia digitale (DPAIDS), per identificare automaticamente le aree tumorali in immagini di vetrini interi (WSI) e quantificare rapidamente e accuratamente la gravità della metaplasia intestinale in base alla proporzione delle aree di metaplasia intestinale.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Il cancro gastrico è il quinto tumore maligno più diffuso e il terzo più mortale al mondo e la metaplasia intestinale (IM) è uno stato precanceroso comune che è strettamente associato alla carcinogenesi gastrica. Il sistema di stadiazione OLGIM è altamente raccomandato per una valutazione completa della gravità del GIM da valutare rischio di cancro gastrico dei pazienti. Tuttavia, la sua necessità di prendere almeno quattro biopsie non è clinicamente fattibile a causa di una grave carenza di patologi rispetto al gran numero di popolazione di screening del cancro gastrico. Lo sviluppo di metodi di screening automatizzati può ridurre il pesante carico di lavoro diagnostico. Con i progressi nei dispositivi di scansione della patologia digitale e nelle tecnologie di apprendimento approfondito, le immagini a diapositiva intera (WSI) sono state utilizzate per sviluppare sistemi diagnostici automatizzati del cancro.

Abbiamo in programma di sviluppare un sistema diagnostico di intelligenza artificiale di patologia digitale (DPAIDS), per identificare automaticamente le aree tumorali in immagini di vetrini interi (WSI) e quantificare rapidamente e accuratamente la gravità della metaplasia intestinale in base alla proporzione delle aree di metaplasia intestinale. Quindi le biopsie saranno raccolte in modo prospettico e preparate come WSI per la validazione del modello.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

150

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

Luoghi di studio

  • Cina
    • Shandong
      • Jinan, Shandong, Cina, 250012
        • Reclutamento
        • Department of Gastroenterology, Qilu Hospital, Shandong University
        • Contatto:

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 40 anni a 75 anni (Adulto, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Saranno arruolati nello studio pazienti consecutivi che ricevono l'esame di endoscopia gastrointestinale e sottoposti a screening che soddisfano i criteri di ammissibilità presso l'ospedale di Qilu, Università di Shandong

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • pazienti di età compresa tra 40 e 75 anni sottoposti a esame gastroscopico e biopsia

Criteri di esclusione:

  • pazienti con gravi disfunzioni cardiache, cerebrali, polmonari o renali o disturbi psichiatrici che non possono partecipare alla gastroscopia
  • pazienti con precedenti interventi chirurgici sullo stomaco
  • pazienti con controindicazioni alla biopsia
  • pazienti che si rifiutano di firmare il modulo di consenso informato

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

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Immagini di vetrini interi di campioni di biopsia gastrica
Test diagnostico: La diagnosi di Intelligenza Artificiale e patologi
I patologi e l'IA valuteranno la gravità della metaplasia intestinale e giudicheranno l'area del tumore di intere immagini di vetrini di campioni di biopsia gastrica in modo indipendente. Inoltre, i patologi non possono vedere la diagnosi di AI.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Le prestazioni diagnostiche del modello AI per valutare la gravità della metaplasia intestinale
Lasso di tempo: 2 anni
Le prestazioni diagnostiche del modello AI per valutare la gravità della metaplasia intestinale in un singolo vetrino di tessuto bioptico: accuratezza, sensibilità e specificità
2 anni

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Precisione del modello AI patologico digitale per identificare le regioni tumorali
Lasso di tempo: 2 anni
Precisione del modello AI patologico digitale nell'identificazione delle regioni tumorali nelle immagini dell'intera diapositiva
2 anni
Accuratezza dei modelli di IA patologica digitale per identificare ghiandole, epitelio della mucosa e metaplasia intestinale in aree non neoplastiche
Lasso di tempo: 2 anni
Accuratezza dei modelli di IA patologica digitale per identificare ghiandole, epitelio della mucosa e metaplasia intestinale in aree non neoplastiche
2 anni

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Shandong University

Investigatori

  • Cattedra di studio: Yanqing Li, MD, PhD, Qilu Hospital, Shandong 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 2022

Completamento primario (Stimato)

31 dicembre 2023

Completamento dello studio (Stimato)

31 dicembre 2023

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

3 luglio 2022

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

3 luglio 2022

Primo Inserito (Effettivo)

7 luglio 2022

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

6 settembre 2023

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

2 settembre 2023

Ultimo verificato

1 settembre 2023

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2022-SDU-QILU-110

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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