Valutazione automatica dell'estensione della metaplasia intestinale con intelligenza artificiale
14 luglio 2022 aggiornato da: Yanqing Li, Shandong University
Sviluppo e convalida di un sistema di intelligenza artificiale per la valutazione automatica dell'estensione della metaplasia intestinale
La metaplasia intestinale gastrica (GIM) è una tappa importante nel cancro gastrico (GC).
Con il progresso tecnico dell'endoscopia con miglioramento delle immagini (IEE), gli studi hanno dimostrato che l'IEE ha un'elevata precisione per la diagnosi di GIM.
Il sistema di classificazione endoscopica (EGGIM), un nuovo sistema di punteggio del rischio endoscopico per GC, ha dimostrato di identificare con precisione un'ampia gamma di pazienti con GIM.
Tuttavia, l'elevata accuratezza diagnostica di GIM utilizzando le valutazioni IEE ed EGGIM eseguite richiedono molta esperienza, il che limita l'applicazione di EGGIM.
Gli investigatori mirano a progettare un programma di diagnosi assistita da computer utilizzando una rete neurale profonda per valutare automaticamente l'estensione dell'IM e calcolare i punteggi EGGIM.
Panoramica dello studio
Stato
Reclutamento
Descrizione dettagliata
A livello globale, il cancro gastrico è la quinta neoplasia più diffusa e la terza causa principale di mortalità per cancro.
La metaplasia intestinale gastrica (GIM) è una lesione gastrica precancerosa intermedia nella cascata del cancro gastrico.
Gli studi hanno dimostrato che l'incidenza cumulativa a 5 anni di cancro gastrico nei pazienti IM varia dal 5,3% al 9,8%.
Con il progresso tecnico dell'endoscopia con miglioramento delle immagini (IEE), gli studi hanno dimostrato che l'IEE ha un'elevata precisione per la diagnosi di GIM.
Il sistema di classificazione endoscopica (EGGIM), un nuovo sistema di punteggio del rischio endoscopico per GC, ha dimostrato di identificare con precisione un'ampia gamma di pazienti con GIM.
Tuttavia, l'elevata accuratezza diagnostica di GIM utilizzando le valutazioni IEE ed EGGIM eseguite richiedono molta esperienza, il che limita l'applicazione di EGGIM.
Gli investigatori mirano a progettare un programma di diagnosi assistita da computer utilizzando una rete neurale profonda per valutare automaticamente l'estensione dell'IM e calcolare i punteggi EGGIM.
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Anticipato)
600
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
-
-
Shandong
-
Jinan, Shandong, Cina, 250012
- Reclutamento
- Department of Gastrology, QiLu Hospital, Shandong University
-
-
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
Tutto
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Saranno arruolati nello studio pazienti consecutivi che ricevono l'esame IEE e sottoposti a screening che soddisfano i criteri di ammissibilità presso il Qilu Hospital, Shandong University
Descrizione
Criterio di inclusione:
- pazienti di età compresa tra 18 e 80 anni che si sottopongono all'esame IEE
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 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
- Modelli osservazionali: Altro
- Prospettive temporali: Retrospettiva
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
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gruppo per addestrare l'algoritmo
Questo gruppo di immagini viene utilizzato per addestrare l'algoritmo dell'intelligenza artificiale
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gruppo per testare l'algoritmo
Questo gruppo di immagini viene utilizzato per testare l'algoritmo dell'intelligenza artificiale
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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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La specificità del modello AI per valutare il grado di metaplasia intestinale in un quadro endoscopico
Lasso di tempo: 2 anni
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La specificità del modello AI per valutare il grado di metaplasia intestinale in un quadro endoscopico
|
2 anni
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L'accuratezza del modello AI per valutare il grado di metaplasia intestinale in un quadro endoscopico
Lasso di tempo: 2 anni
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L'accuratezza del modello AI per valutare il grado di metaplasia intestinale in un quadro endoscopico
|
2 anni
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La sensibilità del modello AI per valutare il grado di metaplasia intestinale in un quadro endoscopico
Lasso di tempo: 2 anni
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La sensibilità del modello AI per valutare il grado di metaplasia intestinale in an
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2 anni
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Precisione degli endoscopisti esperti per valutare il grado di metaplasia intestinale
Lasso di tempo: 2 anni
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Precisione degli endoscopisti esperti per valutare il grado di metaplasia intestinale in un quadro endoscopico
|
2 anni
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Precisione degli endoscopisti inesperti per valutare il grado di metaplasia intestinale
Lasso di tempo: 2 anni
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Accuratezza degli endoscopisti inesperti nel valutare il grado di metaplasia intestinale in un quadro endoscopico
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2 anni
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Accordo tra osservatori tra endoscopisti esperti nell'identificazione del grado di metaplasia intestinale
Lasso di tempo: 2 anni
|
Accordo tra osservatori tra endoscopisti esperti nell'identificare il grado di metaplasia intestinale in un quadro endoscopico
|
2 anni
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Accordo tra osservatori tra endoscopisti inesperti nell'identificazione del grado di metaplasia intestinale
Lasso di tempo: 2 anni
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Accordo tra osservatori tra endoscopisti inesperti nell'identificare il grado di metaplasia intestinale in un quadro endoscopico
|
2 anni
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
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 luglio 2022
Completamento primario (Anticipato)
30 dicembre 2023
Completamento dello studio (Anticipato)
30 dicembre 2023
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
8 luglio 2022
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
14 luglio 2022
Primo Inserito (Effettivo)
15 luglio 2022
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
15 luglio 2022
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
14 luglio 2022
Ultimo verificato
1 luglio 2022
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2022SDU-QILU-109
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
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