다중 모드 기계 학습을 사용한 궤양성 대장염의 질병 과정에 대한 개인화된 예측 - Presager 프로젝트의 일부 (Presager II)
2025년 2월 25일 업데이트: Bobby Lo, Copenhagen University Hospital, Hvidovre
플레어 후 임상적 관해에 도달한 환자의 경우, 인공 지능은 0일과 8주차에 임상 및 객관적 정보를 활용하여 향후 12개월 이내에 새로운 플레어를 안정적으로 예측할 수 있습니다.
보조 끝점:
- 인공지능 모델의 2~3년 이내 새로운 플레어 예측 정확도
- 1년, 2년, 3년 이내에 새로운 발적을 경험하지 않을 환자를 배제하기 위한 인공 지능 모델의 정밀도
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
400
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
-
Hvidovre, 덴마크, 2650
- 모병
- Gastrounit, medical section, Copenhagen University Hospital Hvidovre
-
연락하다:
- Bobby ZS Lo, M.D.
- 전화번호: +45 28580410
- 이메일: bobby.lo@regionh.dk
-
-
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
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
활성 플레어가 있는 총 400명의 UC 환자의 전향적 코호트입니다.
설명
포함 기준:
- 서명된 동의서
- 최소 1년 동안 UC 진단
- UC로 인한 재발.
- 플레어 제외 기준에 대한 최초의 내시경 및 조직학적 평가
- 플레어가 환자 UC 이외의 원인이라는 충분한 근거가 있는 의심
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 보병대
- 시간 관점: 유망한
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
플레어 I
기간: 1년 이내
|
기계 학습 방법을 사용하여 환자의 초기 발적 후 1년 이내에 발적 예측의 정확도를 평가합니다.
|
1년 이내
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
플레어 II
기간: 2년 이내
|
기계 학습 방법을 사용하여 환자의 초기 발적 후 2년 이내에 발적 예측의 정확도를 평가합니다.
|
2년 이내
|
|
플레어Ⅲ
기간: 3년 이내
|
기계 학습 방법을 사용하여 환자의 초기 발적 후 3년 이내에 발적 예측의 정확도를 평가합니다.
|
3년 이내
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
유용한 링크
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)
2022년 6월 20일
기본 완료 (추정된)
2025년 12월 1일
연구 완료 (추정된)
2026년 7월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 6월 29일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 7월 26일
처음 게시됨 (실제)
2022년 7월 29일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 3월 25일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 2월 25일
마지막으로 확인됨
2025년 2월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .