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EUS 및 다중모드 데이터 기반 인공지능을 활용한 췌장 낭성 병변의 관리

2026년 3월 5일 업데이트: Bin Cheng, Huazhong University of Science and Technology

내시경 초음파 및 임상 정보에 기반한 췌장 낭성 병변의 아형 진단 및 임상 관리를 위한 다중 모달 인공 지능 모델

주요 목표는 초음파 내시경(EUS) 영상과 컴퓨터단층촬영(CT) 또는 자기공명영상(MRI) 같은 영상학적 특징 및 검사실 검사 결과와 같은 임상 데이터를 기반으로 다중모드 AI 모델(Cyst-AI)을 구축하여 내시경 의사가 주로 점액성 병변과 비점액성 병변을 구별하는 췌장 낭성 병변(PCLs)의 진단을 지원하는 것입니다.

부차적 목표는 PCLs 환자의 위험도 분류 및 임상적 관리를 위한 모델의 효과를 평가하는 것입니다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

상세 설명

의료 영상 기술의 발전과 함께, 췌장 낭성 병변(PCLs)의 검출률이 현저히 증가하고 있습니다. 대부분의 낭종은 양성이지만, 상당한 부분은 악성 변형의 가능성을 가지고 있습니다. 임상 관리는 진단과 위험 계층화를 기반으로 합니다. PCLs의 경우, 다른 진단과 위험 계층화는 완전히 다른 임상 전략과 결과로 이어지며, 이는 환자의 삶의 질, 경제적 부담, 심리적 스트레스와 밀접하게 관련되어 있습니다. 내시경 초음파(EUS)는 PCLs의 추가 감별 진단에서 중요한 역할을 해왔습니다. 인공 지능(AI) 또한 임상 진단과 관리에서 큰 잠재력을 보여주고 있습니다. 따라서, 우리는 환자의 EUS 영상 데이터, 방사선 및 실험실 검사, 기타 임상 정보를 후향적으로 수집하여 진단과 임상 관리 기능을 통합한 Cyst-AI라는 모델을 구축하여 임상 의사 결정을 지원할 계획입니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

500

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 장소

  • 중국
    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, 중국, 430030
        • 모병
        • Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
        • 연락하다:
      • Wuhan, Hubei, 중국, 430030
        • 아직 모집하지 않음
        • Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
        • 연락하다:

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

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

코호트는 중국의 여러 병원에서 선정되며, 그 중에는 Tongji Hospital, Tongji Medical College, HUST가 포함됩니다.

설명

포함 기준:

  • EUS 결과가 췌장 낭성 또는 낭종성 병변을 나타내는 환자;
  • 점액성 병변: 점액성 낭성 종양(MCN), 관내 유두상 점액성 종양(IPMN) 포함;
  • 비점액성 병변: 췌장 가성낭종, 장액성 낭성 종양(SCN), 낭성 신경내분비 종양(cNET) 포함.

제외 기준:

  • 나이가 18세 미만인 환자;
  • EUS 검사 전 췌장 수술을 받은 환자;
  • EUS 검사 전 췌장 종양에 대한 화학요법 및 방사선치료를 받은 환자;
  • 병리 결과가 췌장 병변이 다른 부위의 전이 병변임을 나타내는 경우;
  • EUS 영상 또는 보고서가 누락된 환자;
  • EUS 영상 품질이 검토 요구사항을 충족하지 않는 경우(예: 영상 흐림 또는 인공물, 생검 바늘, 측정 눈금 또는 원본 EUS 영상의 일부가 아닌 기타 추가 주석 포함);
  • 최종 진단이 불분명한 환자.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
낭종-내시경 초음파
2026년 이전에 췌장 낭성 병변 또는 낭종성 물질 병변의 EUS 사진을 가진 환자가 이 코호트에 포함되었습니다.
진단 검사: Cyst-AI 모델
다기관에서 수집된 데이터는 낭종-AI 모델을 개발하고 테스트하기 위해 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 나뉩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
점액성과 비점액성 PCL을 구별하는 진단 모델의 성능
기간: 진단 모델 훈련 완료 후 3개월 이내.
Cyst-AI 진단 모델의 성능은 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC-ROC)을 사용하여 평가되며, 독립 검증 데이터 세트에 대한 모델 예측에서 계산된 민감도, 특이도, 정확도, 양성 예측도(PPV) 및 음성 예측도(NPV)를 포함합니다. PCLs: 췌장 낭성 병변.
진단 모델 훈련 완료 후 3개월 이내.
점액낭성 췌장 낭성 병변의 임상 관리 모델의 위험 계층화 성능
기간: 위험 계층화 모델 훈련 완료 후 3개월 이내.
Cyst-AI 위험 분류 모델이 병변을 "저위험", "중간위험" 및 "고위험"으로 정확하게 분류하는 성능은 독립 검증 데이터 세트에 대한 모델의 예측에서 계산된 민감도, 특이도, 정확도, 양성 예측값(PPV) 및 음성 예측값(NPV)과 함께 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC-ROC)을 사용하여 평가될 것입니다. PCLs: 췌장 낭성 병변.
위험 계층화 모델 훈련 완료 후 3개월 이내.

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
진단 모델이 특정 유형의 PCL을 구분하는 성능
기간: 진단 모델 훈련 완료 후 3개월 이내.
Cyst-AI 진단 모델의 성능은 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC-ROC)을 사용하여 평가되며, 독립 검증 데이터셋에 대한 모델 예측으로부터 계산된 민감도, 특이도, 정확도, 양성 예측도(PPV) 및 음성 예측도(NPV)가 포함됩니다. PCLs: 췌장 낭성 병변.
진단 모델 훈련 완료 후 3개월 이내.
점액성 췌장낭성 병변(PCLs)에 대한 임상 관리 모델의 임상 관리 성능
기간: 임상 관리 모델 교육 완료 후 3개월 이내에.
Cyst-AI 임상 관리 모델의 정확한 임상 권고 제공 성능은 독립 검증 데이터셋에 대한 모델 예측으로부터 계산된 민감도, 특이도, 정확도, 양성 예측도(PPV) 및 음성 예측도(NPV)와 함께 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC-ROC)을 사용하여 평가될 것입니다. PCLs: 췌장 낭성 병변.
임상 관리 모델 교육 완료 후 3개월 이내에.
모델이 다양한 수준의 내시경 전문가들이 PCL(췌장 낭성 병변)을 진단하고 관리하는 데 도움을 주는 성능
기간: 인간-기계 대조 교차 연구 완료 후 1개월 이내
Cyst-AI 모델이 내시경 의사를 보조하는 성능은 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC-ROC)을 사용하여 평가되며, 독립적인 검증 데이터셋에 대한 모델의 예측으로부터 계산된 민감도, 특이도, 정확도, 양성 예측값(PPV) 및 음성 예측값(NPV)을 포함합니다. PCLs: 췌장 낭성 병변.
인간-기계 대조 교차 연구 완료 후 1개월 이내
내시경 전문의의 의사 결정 과정에 대한 모델의 영향
기간: 인간-기계 대조 교차 연구 완료 후 1개월 이내.
평가 후 내시경 의사를 위한 설문지를 통해 영향 정도를 평가하는 데 사용됩니다.
인간-기계 대조 교차 연구 완료 후 1개월 이내.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Huazhong University of Science and Technology

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)

2025년 1월 1일

기본 완료 (추정된)

2026년 4월 1일

연구 완료 (추정된)

2026년 6월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 12월 9일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 3월 5일

처음 게시됨 (실제)

2026년 3월 11일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 3월 11일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 3월 5일

마지막으로 확인됨

2026년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • Cyst-AI 2024

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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. .

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