GIM 진단의 AI
2022년 3월 28일 업데이트: Rapat Pittayanon, King Chulalongkorn Memorial Hospital
위화생 진단을 위한 인공지능(AI)의 유용성
이번 연구에서는 인공지능(AI)을 활용해 위 장화생을 진단할 예정이다.
연구 개요
상세 설명
이전에 위 장화생(GIM)을 진단하고 감시 위경 검사를 받은 환자가 등록됩니다.
일상적인 감시 프로그램은 GIM과 정상 점막 모두에서 각각 최소 5 장의 사진을 찍는 것 외에 추가로 수행됩니다.
GIM 및 정상 점막의 진단을 확인하기 위해 생검을 실시할 것입니다.
모든 사진은 합성곱 신경망(CNN) 기반의 AI 알고리즘에 삽입됩니다.
그런 다음 AI 프로그램은 병리와 비교하여 매일 내시경 검사에서 검증됩니다.
정확도, 민감도 및 특이도는 2x2 테이블로 계산할 수 있습니다.
연구 유형
중재적
등록 (예상)
120
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Rapat Pittayanon, MD
- 전화번호: 66804224999
- 이메일: rapat125@gmail.com
연구 장소
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Bangkok
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Pathum Wan, Bangkok, 태국, 10330
- 모병
- Rapat Pittayanon
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연락하다:
- Rapat Pittayanon
- 이메일: rapat125@gmail.com
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
14년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 18세 이상
- 동의서에 서명 가능
제외 기준:
- 위 수술의 역사
- 응고병증
- 임신/수유
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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실험적: GIM 환자
GIM 환자는 내시경 검사 중에 GIM과 정상 점막 모두에서 평가됩니다.
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합성곱 신경망(CNN) 기반 AI 알고리즘은 위 장 화생과 정상 점막의 사진을 분석하는 데 사용됩니다.
그런 다음 AI는 병리학을 금본위제로 사용하여 일상적인 내시경 검사 중에 GIM의 진단 도구로 사용됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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GIM 진단을 위한 AI의 정확도
기간: 일년
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정확도, 민감도, 특이도는 2x2 테이블로 계산할 수 있습니다(병리학은 금본위제임).
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일년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2020년 5월 1일
기본 완료 (예상)
2023년 11월 30일
연구 완료 (예상)
2024년 2월 28일
연구 등록 날짜
최초 제출
2020년 4월 12일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 4월 21일
처음 게시됨 (실제)
2020년 4월 24일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 3월 31일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 3월 28일
마지막으로 확인됨
2022년 3월 1일
추가 정보
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