Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Modele AI vs Nieinwazyjne Skale Włóknienia w Diagnostyce MAFLD (MAFLD-AI)

12 grudnia 2025 zaktualizowane przez: Nahla Ahmed Khalaf, Tanta University

Ocena przydatności modeli sztucznej inteligencji w diagnostyce MAFLD: porównanie z tradycyjnymi nieinwazyjnymi wskaźnikami włóknienia.

To badanie ocenia dokładność modeli sztucznej inteligencji (AI) wykorzystujących FibroScan i dane kliniczne w przewidywaniu zwłóknienia wątroby u egipskich pacjentów z metaboliczną stłuszczeniową chorobą wątroby (MAFLD). Wydajność modeli AI będzie porównywana z konwencjonalnymi nieinwazyjnymi wskaźnikami zwłóknienia (FIB-4, APRI, wskaźnik zwłóknienia NAFLD i FAST). Celem jest poprawa wczesnej, nieinwazyjnej diagnozy zwłóknienia i zmniejszenie zależności od biopsji wątroby.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

522

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

      • Tanta, Egipt
        • Faculty of Medicine

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dziecko
  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie dotyczy

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Dorośli pacjenci egipscy (≥18 lat) z rozpoznaniem metabolicznie związanego stłuszczenia wątroby (MAFLD) zgodnie z międzynarodowymi kryteriami, rekrutowani z poradni ambulatoryjnej i jednostki FibroScan Katedry Medycyny Tropikalnej Wydziału Lekarskiego Uniwersytetu Tanta.

Opis

Kryteria włączenia:

- Osoby dorosłe ≥18 lat.

Rozpoznanie MAFLD zgodnie z kryteriami międzynarodowymi (stłuszczenie wątroby z dysfunkcją metaboliczną).

Prawidłowa ocena FibroScan z dostępnymi wartościami LSM i CAP.

Kryteria wyłączenia:

  • Nadmierne spożycie alkoholu (>30 g/dzień dla mężczyzn, >20 g/dzień dla kobiet).

Przewlekłe wirusowe zapalenie wątroby (HBV lub HCV).

Autoimmunologiczne zapalenie wątroby.

Znany nowotwór złośliwy.

Ciaża.

Odmowa udziału.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Ramy czasowe
Ocena dokładności diagnostycznej modeli sztucznej inteligencji w przewidywaniu stadium włóknienia wątroby (F0-F4)
Ramy czasowe: W momencie włączenia do badania (pojedyncza ocena przekrojowa).
W momencie włączenia do badania (pojedyncza ocena przekrojowa).

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

13 maja 2025

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

30 sierpnia 2025

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

30 listopada 2025

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

12 grudnia 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

12 grudnia 2025

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

26 grudnia 2025

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

26 grudnia 2025

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

12 grudnia 2025

Ostatnia weryfikacja

1 grudnia 2025

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • TANTAU-MAFLD-AI-2025-01

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .