Automatyczna diagnostyka wczesnej neoplazji płaskonabłonkowej przełyku za pomocą pCLE z AI
16 listopada 2024 zaktualizowane przez: Yanqing Li, Shandong University
Automatyczna diagnostyka wczesnej neoplazji płaskonabłonkowej przełyku za pomocą sondy konfokalnej laserowej endomikroskopii ze sztuczną inteligencją
Wykrywanie i różnicowanie płaskonabłonkowej neoplazji przełyku (ESN) ma znaczenie dla poprawy wyników leczenia pacjentów.
Laserowa endomikroskopia konfokalna z użyciem sondy (pCLE) pozwala dokładnie zdiagnozować ESN. Wymaga to jednak dużego doświadczenia, co ogranicza zastosowanie pCLE.
Badacze zaprojektowali wspomagany komputerowo program diagnostyczny wykorzystujący głęboką sieć neuronową do automatycznego stawiania diagnozy w badaniu pCLE i porównywania jej wyników z endoskopistami.
Przegląd badań
Status
Zakończony
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Rzeczywisty)
57
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Shandong
-
Jinan, Shandong, Chiny, 250001
- Qilu Hospital, Shandong University
-
-
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
18 lat do 80 lat (Dorosły, Starszy dorosły)
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Do badania zostaną włączeni kolejni pacjenci, którzy przejdą badanie pCLE górnego odcinka przewodu pokarmowego i zostaną poddani badaniu przesiewowemu, spełniający kryteria kwalifikacyjne w szpitalu Qilu na Uniwersytecie Shandong
Opis
Kryteria przyjęcia:
- w wieku od 18 do 80 lat; wyrazić zgodę na pisemną świadomą zgodę; podejrzenie zmiany błony śluzowej przełyku zostało wykryte za pomocą endoskopii w świetle białym.
Kryteria wyłączenia:
- Pacjenci w warunkach nieodpowiednich do wykonania CLE, w tym koagulopatia, zaburzenia czynności nerek lub wątroby, ciąża lub karmienie piersią oraz znana alergia na sól sodową fluoresceiny; Brak możliwości wyrażenia świadomej zgody
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
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
zmiany na błonie śluzowej przełyku obserwowane w badaniu pCLE
pCLE służy do rozróżnienia podejrzanych zmian wykrytych za pomocą endoskopii w świetle białym lub IEE.
|
Podejrzenie zmiany błony śluzowej przełyku obserwuje się za pomocą pCLE, endoskopista i sztuczna inteligencja postawią diagnozę niezależnie.
Ponadto endoskopista nie widzi diagnozy AI.
Po okresie wypłukania niebędący ekspertami endoskopiści dokonują drugiej oceny przy pomocy sztucznej inteligencji.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Diagnostyka efektywności Sztucznej Inteligencji
Ramy czasowe: 3 lata
|
Głównym celem jest przetestowanie dokładności diagnostycznej, czułości, swoistości, PPV i NPV sztucznej inteligencji w diagnostyce chorób błony śluzowej przełyku na podstawie badania pCLE w czasie rzeczywistym.
|
3 lata
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Porównaj skuteczność diagnozowania sztucznej inteligencji z endoskopistami
Ramy czasowe: 1 miesiąc
|
Drugorzędnym wynikiem jest porównanie skuteczności diagnozy (w tym dokładności diagnostycznej, czułości, swoistości, PPV, NPV do diagnozowania choroby błony śluzowej przełyku w badaniu pCLE w czasie rzeczywistym) między sztuczną inteligencją a endoskopistami.
|
1 miesiąc
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Śledczy
- Główny śledczy: Yanqing Li, Qilu Hospital, Shandong University
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)
1 sierpnia 2019
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
31 stycznia 2023
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
31 stycznia 2023
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
20 października 2019
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
20 października 2019
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
23 października 2019
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Szacowany)
19 listopada 2024
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
16 listopada 2024
Ostatnia weryfikacja
1 listopada 2024
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2019SDU-QILU-66
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 .