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Programma basato sull'intelligenza artificiale per classificare i risultati della cavità orale in base all'analisi delle immagini cliniche

1 giugno 2025 aggiornato da: Noran Ayman Mohammad Ismael Abdel-Moaty, Cairo University

L'applicazione di un programma basato sull'intelligenza artificiale per classificare i risultati della cavità orale sulla base dell'analisi delle immagini cliniche

Questo studio mira a sviluppare un programma di intelligenza artificiale in grado di classificare i risultati orali in Normale/variazione del normale o una malattia orale mediante l'analisi di foto cliniche, aiutando a ridurre le percentuali di diagnosi di falsi positivi e falsi negativi delle malattie orali.

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

La diagnosi precoce delle lesioni orali, in particolare del cancro orale, è fondamentale per migliorare la prognosi, facilitare l’intervento precoce e la cura con l’intento di ridurre la mortalità correlata alla malattia.

Poiché l'esame orale convenzionale (COE) è il metodo più utilizzato per identificare le lesioni orali, l'esperienza del dentista medio è un fattore decisivo nella diagnosi precoce.

L'esame visivo manca di specificità e sensibilità poiché è altamente soggettivo. Sfortunatamente, gli studi dimostrano che la maggior parte dei dentisti non ha esperienza nella diagnosi precoce della malattia, con conseguente diagnosi falsa negativa delle lesioni orali.

Si scopre che i medici di base ritardano l'invio di una sospetta lesione orale a uno specialista di medicina orale o riferiscono numerosi casi falsi positivi, spingendo inutilmente i pazienti in uno stato di ansia e fobia del cancro. Le segnalazioni di falsi positivi sovraccaricano gli specialisti, il che alla fine causerà un ritardo nella diagnosi dei casi veri positivi a causa dell’eccessiva saturazione di casi falsi positivi.

l'ambito della ricerca diagnostica si sposta verso metodi non invasivi, alla poltrona, con maggiore precisione per la diagnosi precoce delle lesioni orali. I recenti approcci all’utilizzo di programmi basati su macchine indicano che questo metodo di apprendimento automatico può essere utile nel rilevamento e nella diagnosi del cancro orale.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

241

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

  • Egitto
      • Cairo, Egitto, 11553
        • Faculty of dentistry, CairoU

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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

i pazienti devono avere più di 18 anni, senza limiti di età massimi. Nello studio sono stati inclusi reperti normali della cavità orale, variazioni dei punti di riferimento anatomici orali e pazienti con lesioni orali.

Descrizione

Criterio di inclusione:

A) Pazienti di età superiore a 18 anni B) Candidati con reperti della cavità orale normali C) Candidati con variazioni dei reperti della cavità orale D) Candidati con lesioni orali diverse

Criteri di esclusione:

  • pazienti di età inferiore a 18 anni

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
normale/variazioni dei normali punti di riferimento anatomici
pazienti che presentano reperti orali normali o variazioni dei normali punti di riferimento anatomici quali: leucoedema, granuli di fordyce, linea alba, pigmentazioni fisiologiche, toro palatino, toro mandibolare, lingua a geografia, lingua fessurata
Test diagnostico: Programma basato sull'intelligenza artificiale
il programma basato sull'intelligenza artificiale si basa sull'analisi delle immagini
rinvio a basso rischio
pazienti che necessitano di assistenza per malattie a basso rischio di trasformazione maligna, quali: emangiomi, fibromi, ulcere aftose orali, infezioni da candida, pemfigo valgaris, petecchie, cheratosi frizionale, melanosi dei fumatori.
Test diagnostico: Programma basato sull'intelligenza artificiale
il programma basato sull'intelligenza artificiale si basa sull'analisi delle immagini
rinvio ad alto rischio
pazienti che necessitano di assistenza per un alto rischio di neoplasia o di una malattia precancerosa, come: lichen planus orale, leucoplachia, eritroplachia, carcinoma a cellule squamose.
Test diagnostico: Programma basato sull'intelligenza artificiale
il programma basato sull'intelligenza artificiale si basa sull'analisi delle immagini

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
stratificazione del rischio
Lasso di tempo: 3 mesi per sviluppare il programma
il paziente è normale senza rischi o necessità di riferimento, basso rischio di malattia di trasformazione maligna, alto rischio di malattia di trasformazione maligna.
3 mesi per sviluppare il programma

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Cairo University

Investigatori

  • Investigatore principale: Noran AM AbdelMoaty, MsC, Cairo university

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

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 aprile 2024

Completamento primario (Effettivo)

1 ottobre 2024

Completamento dello studio (Effettivo)

1 dicembre 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

16 marzo 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

16 marzo 2024

Primo Inserito (Effettivo)

22 marzo 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

4 giugno 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

1 giugno 2025

Ultimo verificato

1 giugno 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • NA2024

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

INDECISO

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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