Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

AI i GIM-diagnose

28. mars 2022 oppdatert av: Rapat Pittayanon, King Chulalongkorn Memorial Hospital

Nytten av kunstig intelligens (AI) for diagnose av gastrisk intestinal metaplasi

Denne studien vil bruke kunstig intelligens (AI) for å diagnostisere gastrisk intestinal metaplasi.

Studieoversikt

Status

Rekruttering

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

Pasienter med tidligere diagnostisert gastrisk intestinal metaplasi (GIM) og har overvåkingsgastroskopi vil bli registrert. Det rutinemessige overvåkingsprogrammet vil bli utført i tillegg til å ta bilder ved både GIM og normal slimhinne minst 5 bilder i hver. Biopsi vil bli gjort for å bekrefte diagnosen GIM og normal slimhinne. Alle bilder vil bli satt inn i AI-algoritme basert på det konvolusjonelle nevrale nettverket (CNN). Deretter vil AI-programmet bli validert i daglig endoskopi sammenlignet med patologi. Nøyaktighet, sensitivitet og spesifisitet kan beregnes ved 2x2-tabell.

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Forventet)

120

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studiesteder

  • Thailand
    • Bangkok
      • Pathum Wan, Bangkok, Thailand, 10330
        • Rekruttering
        • Rapat Pittayanon
        • Ta kontakt med:

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

16 år og eldre (Voksen, Eldre voksen)

Tar imot friske frivillige

Nei

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Mer enn 18 år
  • Kunne signere et samtykkeskjema

Ekskluderingskriterier:

  • Historie om magekirurgi
  • Koagulopati
  • Graviditet/amming

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Diagnostisk
  • Tildeling: N/A
  • Intervensjonsmodell: Enkeltgruppeoppdrag
  • Masking: Ingen (Open Label)

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Eksperimentell: GIM pasient
Pasientene med GIM vil bli vurdert både ved GIM og normal slimhinne under endoskopi.
Diagnostisk test: Kunstig intelligens
AI-algoritmen basert på det konvolusjonelle nevrale nettverket (CNN) vil bli brukt til å analysere bildene av mage-tarmmetaplasi og normal slimhinne. Deretter vil AI bli brukt som et diagnostisk verktøy for GIM under rutinemessig endoskopi ved å bruke patologi som gullstandard.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Nøyaktighet av AI for GIM-diagnose
Tidsramme: 1 år
Nøyaktighet, sensitivitet, spesifisitet kan beregnes ved 2x2-tabell (patologi er en gullstandard)
1 år

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

King Chulalongkorn Memorial Hospital

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

1. mai 2020

Primær fullføring (Forventet)

30. november 2023

Studiet fullført (Forventet)

28. februar 2024

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

12. april 2020

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

21. april 2020

Først lagt ut (Faktiske)

24. april 2020

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

31. mars 2022

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

28. mars 2022

Sist bekreftet

1. mars 2022

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • RP018

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Kliniske studier på GIM-diagnose

Kliniske studier på Kunstig intelligens

Søk i lignende forsøk

Sponsorer og samarbeidspartnere

Medisinsk tilstand

Legemiddelintervensjoner

CROs by country

CROs in France

Forhold

Sjeldne sykdommer

Legemiddelintervensjoner

Kosttilskudd

Sponsor / samarbeidspartnere

Steder

3
Abonnere