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Validazione dell'intelligenza artificiale congiunta nella diagnosi delle lesioni solide pancreatiche

22 dicembre 2024 aggiornato da: Bin Cheng, Huazhong University of Science and Technology

Validazione di un modello multimodale di intelligenza artificiale nella diagnosi delle lesioni solide del pancreas: uno studio prospettico, multicentrico, randomizzato e controllato

Questo studio clinico mira a scoprire se un modello multimodale di intelligenza artificiale (AI) può migliorare la diagnosi delle lesioni solide pancreatiche. Le principali domande a cui si propone di rispondere sono:

  1. Il modello AI migliora le prestazioni diagnostiche degli endoscopisti nella diagnosi delle lesioni solide pancreatiche?
  2. L’aggiunta dell’analisi di interpretabilità migliora ulteriormente la performance diagnostica degli endoscopisti assistiti? I ricercatori confronteranno le prestazioni diagnostiche degli endoscopisti con o senza l'assistenza del modello AI.

I partecipanti:

  1. I loro dati clinici saranno raccolti in modo prospettico.
  2. Saranno randomizzati al gruppo AI-assist e al gruppo con diagnosi convenzionale.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

I ricercatori hanno precedentemente sviluppato un modello AI multimodale (Joint-AI) basato su immagini ecografiche endoscopiche e dati clinici per diagnosticare lesioni solide pancreatiche. Questo studio mira a migliorare le prestazioni del modello Joint-AI con un set di dati raccolti in modo prospettico e convalidarlo attraverso uno studio clinico controllato randomizzato.

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Stimato)

716

Fase

  • Non applicabile

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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • Gli esami per immagini (MRI, TC, ecografia B) mostrano una massa solida nel pancreas, che richiede aspirazione/biopsia con ago sottile guidata da ultrasuoni endoscopici (EUS-FNA/B) per chiarire la natura della lesione nei pazienti.
  • Consenso scritto fornito

Criteri di esclusione:

  • 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

  • Scopo principale: Diagnostico
  • Assegnazione: Randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Doppio

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Nessun intervento: Diagnosi convenzionale
Gli endoscopisti diagnosticano le lesioni solide del pancreas in base alle immagini ecografiche endoscopiche e ai dati clinici.
Sperimentale: Diagnosi assistita dall'intelligenza artificiale congiunta
Gli endoscopisti diagnosticano lesioni solide pancreatiche sulla base di immagini ecografiche endoscopiche, dati clinici e previsioni effettuate dal modello Joint-AI.
Test diagnostico: L’ausilio del modello Joint-AI
Le previsioni fornite dal modello Joint-AI verranno fornite agli endoscopisti durante la diagnosi
Sperimentale: Diagnosi assistita interpretabile dall'intelligenza artificiale congiunta
Gli endoscopisti diagnosticano lesioni solide pancreatiche sulla base di immagini ecografiche endoscopiche, dati clinici, previsioni fornite dal Joint-AI e risultati dell'analisi di interpretabilità utilizzati per migliorare la trasparenza del processo decisionale del modello Joint-AI.
Test diagnostico: L'ausilio del modello interpretabile Joint-AI
Le previsioni fornite dal modello Joint-AI e i risultati dell'analisi di interpretabilità verranno forniti agli endoscopisti durante la diagnosi

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Tasso di corretta classificazione diagnostica con l'ausilio del modello Joint-AI
Lasso di tempo: Fino al completamento degli studi, in media 1 anno
Il tasso di diagnosi corrette nel discriminare il cancro del pancreas da altre lesioni non tumorali, determinato confrontando la diagnosi endoscopista assistita dal modello Joint-AI con la diagnosi istopatologica finale (standard di riferimento).
Fino al completamento degli studi, in media 1 anno
Tasso di classificazione diagnostica corretta con l'assistenza del modello Interpretable Joint-AI
Lasso di tempo: Fino al completamento degli studi, in media 1 anno
Il tasso di diagnosi corrette nel discriminare il cancro del pancreas da altre lesioni non tumorali, determinato confrontando le valutazioni endoscopistiche assistite dal modello Interpretable Joint-AI con la diagnosi istopatologica finale (standard di riferimento)
Fino al completamento degli studi, in media 1 anno

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Tasso di corretta classificazione diagnostica del modello Joint-AI e del modello Joint-AI interpretabile
Lasso di tempo: Fino al completamento degli studi, in media 1 anno
Accuratezza diagnostica dei modelli di intelligenza artificiale in questo set di dati raccolto in modo prospettico.
Fino al completamento degli studi, in media 1 anno
Punteggio di confidenza riportato dall'endoscopista nella diagnosi con assistenza AI (il punteggio è su una scala da 0% a 100%, dove 0 rappresenta "per niente sicuro" e 100 rappresenta "completamente sicuro")
Lasso di tempo: Fino al completamento degli studi, in media 1 anno
La fiducia nella diagnosi riportata dall'endoscopista sarà misurata su una scala che va da 0 a 100, dove 0 rappresenta "per niente sicuro" e 100 rappresenta "completamente sicuro". Punteggi più alti indicano una maggiore sicurezza diagnostica. I punteggi di confidenza saranno valutati separatamente per le diagnosi effettuate utilizzando il modello Joint-AI e il modello Joint-AI interpretabile.
Fino al completamento degli studi, in media 1 anno
Tasso di corretta classificazione diagnostica degli endoscopisti senza assistenza AI
Lasso di tempo: Fino al completamento degli studi, in media 1 anno
Fino al completamento degli studi, in media 1 anno

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Huazhong University of Science and Technology

Collaboratori

Beijing Friendship Hospital
Qilu Hospital of Shandong University
Sir Run Run Shaw Hospital
Shanghai Longhua Hospital
Beijing Union Hosptial
Affiliated 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 (Stimato)

1 gennaio 2025

Completamento primario (Stimato)

1 gennaio 2026

Completamento dello studio (Stimato)

1 gennaio 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

17 dicembre 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

22 dicembre 2024

Primo Inserito (Effettivo)

25 marzo 2025

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

25 marzo 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

22 dicembre 2024

Ultimo verificato

1 dicembre 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • Joint-AI 2024

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

prodotto fabbricato ed esportato dagli 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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