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AI ha assistito la diagnosi delle lesioni solide pancreatiche

21 gennaio 2023 aggiornato da: Changhai Hospital

Modello avanzato di deep learning per la diagnosi delle lesioni solide pancreatiche attraverso immagini cliniche multimodali

Le lesioni solide del pancreas comprendono principalmente lesioni tumorali e non tumorali. Più del 90% delle lesioni tumorali pancreatiche sono tumori pancreatici, che sono caratterizzati da elevata mortalità e prognosi infausta e richiedono un trattamento chirurgico; Le lesioni non tumorali del pancreas sono principalmente lesioni infiammatorie, che di solito non richiedono un trattamento chirurgico, ma possono essere trattate con farmaci. Quelli comuni sono la pancreatite cronica e la pancreatite autoimmune, con una buona prognosi. Clinicamente, la diagnosi differenziale tra loro è molto difficile. La diagnosi e il trattamento multidisciplinari della MDT rendono la nostra comprensione delle malattie pancreatiche sempre più ricca e approfondita. Dalla diagnosi della malattia alla valutazione preoperatoria e alla valutazione dell'effetto curativo, l'imaging non invasivo coinvolge quasi tutti i collegamenti in modalità MDT. In considerazione di ciò, il miglioramento della diagnosi differenziale delle lesioni pancreatiche che occupano spazio solido sull'imaging sarà più favorevole alla diagnosi e al trattamento in modalità MDT, quindi dovrebbero essere prese in considerazione nuove tecnologie come l'intelligenza artificiale. Il nostro obiettivo è sviluppare un sistema di intelligenza artificiale clinicamente applicabile, che utilizzi più modalità per simulare il flusso di lavoro clinico di routine e assistere nella diagnosi di lesioni pancreatiche solide occupanti spazio benigne e maligne.

Panoramica dello studio

Descrizione dettagliata

La diagnosi di lesioni pancreatiche solide è impegnativa, l'MDT è un metodo molto efficace, ma ha un certo tasso di diagnosi errate. Questo è uno studio clinico multicentrico, prospettico e osservazionale. Il nostro obiettivo è sviluppare un sistema di intelligenza artificiale clinicamente applicabile. Da un lato, la nostra intelligenza artificiale basata su dati clinici + immagini di imaging TC può aiutare i medici MDT a diagnosticare la natura delle lesioni pancreatiche che occupano spazio e ridurre le diagnosi errate; D'altra parte, se un paziente ha bisogno di una puntura EUS-FNA, il sistema di intelligenza artificiale multimodale basato su dati clinici+CT+EUS sviluppato da noi può aiutare i medici MDT a comprendere la natura delle lesioni pancreatiche che occupano spazio e ridurre la probabilità di diagnosi errate o puntura secondaria.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

200

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

    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, Cina, 200433
        • Reclutamento
        • CT and EUS
        • 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 18 anni a 75 anni (ADULTO, ANZIANO_ADULTO)

Accetta volontari sani

N/A

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

I pazienti che avevano una massa solida pancreatica saranno arruolati nel nostro studio.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • massa solida pancreatica in TC ed EUS

Criteri di esclusione:

  • qualità di imaging insufficiente di TC o EUS
  • lesioni non accessibili mediante ecografia endoscopica

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
pazienti con lesioni solide del pancreas
Non c'è intervento. I medici esamineranno i suggerimenti di un'ipotetica IA

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
I ricercatori utilizzano il sistema di supporto dell'intelligenza artificiale (AI) per assistere nella diagnosi delle lesioni pancreatiche che occupano spazio solido
Lasso di tempo: Due mesi
È stata sviluppata una rete di convoluzione profonda di screening multistrato basata sulla rete di convoluzione profonda per osservarne l'accuratezza, la sensibilità e la specificità nell'assistere i medici MDT nell'identificare lesioni occupanti spazio pancreatiche benigne e maligne.
Due mesi

Collaboratori e investigatori

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

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 (ANTICIPATO)

21 gennaio 2023

Completamento primario (ANTICIPATO)

21 febbraio 2023

Completamento dello studio (ANTICIPATO)

21 febbraio 2023

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

21 gennaio 2023

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

21 gennaio 2023

Primo Inserito (EFFETTIVO)

31 gennaio 2023

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (EFFETTIVO)

31 gennaio 2023

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

21 gennaio 2023

Ultimo verificato

1 gennaio 2023

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2022-AI and MDT

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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