GIM診断におけるAI
2022年3月28日 更新者：Rapat Pittayanon、King Chulalongkorn Memorial Hospital
胃腸化生診断における人工知能（AI）の有用性
この研究では、胃腸化生の診断に人工知能 (AI) を使用します。
調査の概要
詳細な説明
以前に胃腸上皮化生（GIM）と診断され、サーベイランス胃鏡検査を受けた患者が登録されます。
定期的な監視プログラムは、GIM と通常の粘膜の両方で少なくとも 5 枚の写真を撮ることに加えて実行されます。
生検は、GIMおよび正常な粘膜の診断を確認するために行われます。
すべての画像は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に基づく AI アルゴリズムに挿入されます。
その後、AI プログラムは病理学と比較して毎日の内視鏡検査で検証されます。
精度、感度、特異度は 2x2 テーブルで計算できます。
研究の種類
介入
入学 (予想される)
120
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Rapat Pittayanon, MD
- 電話番号：66804224999
- メール：rapat125@gmail.com
研究場所
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Bangkok
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Pathum Wan、Bangkok、タイ、10330
- 募集
- Rapat Pittayanon
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コンタクト：
- Rapat Pittayanon
- メール：rapat125@gmail.com
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
14年歳以上 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
説明
包含基準:
- 18歳以上
- 同意書に署名できる
除外基準:
- 胃手術の歴史
- 凝固障害
- 妊娠・授乳
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：診断
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：GIM患者
GIMの患者は、内視鏡検査中にGIMと正常な粘膜の両方で評価されます。
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畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) に基づく AI アルゴリズムを使用して、胃腸化生および正常な粘膜の画像を分析します。
その後、AI は、病理学をゴールド スタンダードとして使用することにより、通常の内視鏡検査中に GIM の診断ツールとして使用されます。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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GIM診断におけるAIの精度
時間枠：1年
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精度、感度、特異度は 2x2 の表で計算できます (病理学がゴールド スタンダードです)。
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1年
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2020年5月1日
一次修了 (予想される)
2023年11月30日
研究の完了 (予想される)
2024年2月28日
試験登録日
最初に提出
2020年4月12日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年4月21日
最初の投稿 (実際)
2020年4月24日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年3月31日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年3月28日
最終確認日
2022年3月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。