AI が膵臓の固形病変の診断を支援
2023年1月21日 更新者：Changhai Hospital
マルチモーダル臨床画像による膵臓固形病変の診断のための強化された深層学習モデル
膵臓の充実性病変には、主に腫瘍病変と非腫瘍病変が含まれます。
膵臓腫瘍病変の 90% 以上が膵臓癌であり、死亡率が高く予後が悪く、外科的治療が必要です。膵臓の非腫瘍性病変は、主に炎症性病変であり、通常は外科的治療を必要としませんが、薬物で治療できます。
一般的なものは慢性膵炎と自己免疫性膵炎で、予後は良好です。
臨床的には、両者の鑑別診断は非常に困難です。
MDT の学際的な診断と治療により、膵臓疾患の理解はますます豊かで深くなっています。
疾患の診断から術前の評価、治療効果の評価まで、非侵襲的イメージングには MDT モードでのほぼすべてのリンクが含まれます。
この観点から、イメージングにおける膵臓の固形空間占有病変の鑑別診断を改善することは、MDTモードでの診断と治療をより助長するため、人工知能などの新しい技術を検討する必要があります。
私たちの目標は、複数のモードを使用してルーチンの臨床ワークフローをシミュレートし、良性および悪性の膵臓の固形空間占有病変の診断を支援する、臨床的に適用可能な人工知能システムを開発することです。
調査の概要
詳細な説明
固形膵臓病変の診断は困難であり、MDT は非常に効果的な方法ですが、誤診率が高くなります。
これは、多施設共同の前向きかつ観察的な臨床研究です。
私たちの目標は、臨床的に適用可能な人工知能システムを開発することです。
一方で、臨床データと CT 画像に基づく人工知能は、MDT の医師が膵臓のスペースを占有する病変の性質を診断し、誤診を減らすのに役立ちます。一方、患者がEUS-FNA穿刺を必要とする場合、私たちが開発した臨床データ+ CT + EUSに基づくマルチモーダル人工知能システムは、MDT医師が膵臓のスペース占有病変の性質を理解し、誤診の可能性を減らすのに役立ちます.二次パンク。
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
200
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。
研究場所
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Shanghai
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Shanghai、Shanghai、中国、200433
- 募集
- CT and EUS
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コンタクト：
- Zhaoshen Li
- 電話番号：86-21-31162338
- メール：changhaiec@126.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
18年～75年 (アダルト、OLDER_ADULT)
健康ボランティアの受け入れ
なし
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
膵臓固形塊を持っていた患者は、私たちの研究に登録されます。
説明
包含基準:
- CTおよびEUSにおける膵臓固形塊
除外基準:
- CTまたはEUSの不十分な画質
- 超音波内視鏡アクセス不能病変
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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膵臓の充実性病変を有する患者
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介入はありません。
臨床医は、仮想 AI の提案を確認します
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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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研究者は人工知能 (AI) サポート システムを使用して、膵臓の固形空間占有病変の診断を支援します
時間枠：2ヶ月
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深い畳み込みネットワークに基づく多層スクリーニングの深い畳み込みネットワークは、MDT 医師が良性および悪性の膵臓の空間占有病変を特定するのを支援する際に、その精度、感度、および特異性を観察するために開発されました。
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2ヶ月
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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 (予期された)
2023年1月21日
一次修了 (予期された)
2023年2月21日
研究の完了 (予期された)
2023年2月21日
試験登録日
最初に提出
2023年1月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年1月21日
最初の投稿 (実際)
2023年1月31日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年1月31日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年1月21日
最終確認日
2023年1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。