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Intelligenza artificiale in EUS per la diagnosi di lesioni solide pancreatiche

2 aprile 2024 aggiornato da: Bin Cheng, Huazhong University of Science and Technology

Utilizzo dell'intelligenza artificiale per lo sviluppo di un modello di rete neurale a convoluzione EUS addestrato per differenziare il cancro del pancreas da altre lesioni solide pancreatiche

Miriamo a sviluppare un modello EUS-AI che possa facilitare la diagnosi clinica analizzando le immagini EUS e i parametri clinici dei pazienti.

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

L'EUS è considerata una modalità più sensibile rispetto alla TC nel rilevare lesioni solide pancreatiche grazie alla sua elevata risoluzione spaziale. Tuttavia, le prestazioni diagnostiche dipendono in gran parte dall'esperienza e dalle capacità tecniche degli operatori. Pertanto, miriamo a sviluppare un modello diagnostico EUS oggettivo basato sulla rete neurale convoluzionale, una tecnica di intelligenza artificiale. Inoltre, a questo modello di intelligenza artificiale vengono aggiunti anche parametri clinici come fattori di rischio, biomarcatori tumorali e reperti radiologici per imitare le effettive procedure di diagnosi clinica e aumentare le prestazioni di questo modello.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

130

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

  • Cina
    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, Cina, 430030
        • Tongji hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology

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

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

La coorte sarà selezionata dal Tongji Hospital, Tongji Medical College, HUST.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Pazienti sottoposti a EUS utilizzando un ecoendoscopio a linea curva (GF-UCT260; Olympus Medical Systems) dal 2014 nella nostra affiliazione.
  • Per ogni paziente sono incluse tutte le immagini EUS native disponibili.
  • Le diagnosi dei pazienti sono convalidate dai risultati chirurgici o dai risultati dell'aspirazione con ago sottile (FNA) e hanno un decorso clinico compatibile con un periodo di follow-up superiore a 6 mesi.

Criteri di esclusione:

  • L'immagine è di scarsa qualità.
  • Le immagini contengono segni unici che possono potenzialmente influenzare il modello, come l'ago per biopsia.

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
Pancreas-EUS
I pazienti dal 2014 con immagini EUS di pancreas normale o lesioni solide pancreatiche sono stati inclusi in questa coorte.
Test diagnostico: Modello EUS-AI
Il sottoinsieme del test (circa il 20% dei pazienti totali) è riservato alla valutazione finale del modello EUS-AI. I parametri clinici e le immagini EUS di ciascun paziente nel sottoinsieme del test verranno inseriti nel modello EUS-AI addestrato e la diagnosi più possibile verrà fornita dal modello.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
La capacità del modello di differenziare il cancro pancreatico da altre lesioni solide pancreatiche
Lasso di tempo: Al termine del processo di formazione del modello EUS-AI
Per valutare l'efficacia del modello verranno utilizzate analisi delle caratteristiche operative del ricevitore (ROC), sensibilità, specificità, accuratezza, valore predittivo positivo e valore predittivo negativo.
Al termine del processo di formazione del modello EUS-AI

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
La capacità del modello di specificare le lesioni solide pancreatiche come cancro pancreatico, CP, AIP e NET
Lasso di tempo: Al termine del processo di formazione del modello EUS-AI
Per valutare l'efficacia del modello verranno utilizzate analisi delle caratteristiche operative del ricevitore (ROC), sensibilità, specificità, accuratezza, valore predittivo positivo e valore predittivo negativo.
Al termine del processo di formazione del modello EUS-AI

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Huazhong University of Science and Technology

Collaboratori

LanZhou University
The Affiliated Nanjing Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School

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 (Effettivo)

30 giugno 2023

Completamento dello studio (Effettivo)

24 gennaio 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

25 luglio 2022

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

25 luglio 2022

Primo Inserito (Effettivo)

27 luglio 2022

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

3 aprile 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

2 aprile 2024

Ultimo verificato

1 aprile 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • EUS-AI 2022

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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