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

Wykrywanie raka jajnika za pomocą algorytmu ultrasonograficznego obrazowania przezpochwowego opartego na sztucznej inteligencji

6 października 2021 zaktualizowane przez: Qinglei Gao, Tongji Hospital
Rak jajnika jest stosunkowo rzadki, ale śmiertelny, z roczną zapadalnością 11,8 na 100 000 i wysokim stosunkiem śmiertelności do zachorowalności > 0,6. Skromna dokładność diagnostyczna TVU wzbudziła pewne obawy dotyczące nadmiernego leczenia. Teraz, wraz z rozwojem sztucznej inteligencji (AI), możemy mieć większą szansę na interpretację wyobrażeń TVU z wysoką wydajnością, powtarzalnością i dokładnością.

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Oczekiwany)

10000

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

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

Kontakt w sprawie studiów

Kopia zapasowa kontaktu do badania

  • Nazwa: Ding Ma, MD, PhD
  • Numer telefonu: 13886090620 13886090620
  • E-mail: dingma424@126.com

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

Płeć kwalifikująca się do nauki

Kobieta

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Kobiety zaplanowane na USG przezpochwowe w kierunku zmian w przydatkach;
  • Kobiety w wieku powyżej 18 lat;
  • Kobiety chcące wziąć udział w tym badaniu potwierdziły podpisanie świadomej zgody.

Kryteria wyłączenia:

  • Kobiety bez przydatków z jakichkolwiek powodów w czasie badania ultrasonograficznego przezpochwowego, w tym między innymi po chirurgicznym usunięciu przydatków;
  • Kobiety z patologicznym rozpoznaniem raka jajnika przed wykonaniem USG przezpochwowego;
  • Kobiety z zaburzeniami psychicznymi;
  • Kobiety nie współpracowały ani nie brały udziału w innych badaniach klinicznych;
  • Kobiety w ciąży lub karmiące piersią.

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

  • Główny cel: Diagnostyczny
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Podwójnie

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Brak interwencji: Diagnostyka USG przezpochwowego
radiolodzy interpretują obrazy USG przezpochwowego bez pomocy algorytmu sztucznej inteligencji (AI).
Eksperymentalny: Diagnostyka ultrasonograficzna przezpochwowa z włączoną sztuczną inteligencją
radiolodzy interpretują obrazy USG przezpochwowego za pomocą algorytmu sztucznej inteligencji
Test diagnostyczny: Algorytm przezpochwowego obrazowania ultrasonograficznego z obsługą sztucznej inteligencji
AI Enabled Przezpochwowa diagnostyka ultrasonograficzna raka jajnika
Inne nazwy:
  • Diagnostyka ultrasonograficzna przezpochwowa z obsługą AI

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
dokładność diagnostyczna
Ramy czasowe: 2 lata
porównanie dokładności diagnostycznej między diagnostyką USG przezpochwowego z algorytmem sztucznej inteligencji i bez niego w przypadku raka jajnika
2 lata

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
koszt czasowy interpretacji obrazu USG przezpochwowego
Ramy czasowe: 2 lata
czas potrzebny radiologom na interpretację obrazów USG przezpochwowego
2 lata

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Tongji Hospital

Współpracownicy

First Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
Henan Cancer Hospital
Qilu Hospital of Shandong University
Hubei Cancer Hospital
The First People's Hospital of Jingzhou
Xiangyang Central Hospital

Śledczy

  • Krzesło do nauki: Qinglei Gao, MD, PhD, Tongji Hospital

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 (Oczekiwany)

1 października 2022

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

1 października 2023

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

1 października 2024

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

28 grudnia 2019

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

28 grudnia 2019

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

2 stycznia 2020

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

7 października 2021

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

6 października 2021

Ostatnia weryfikacja

1 października 2021

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 2019-TJ-OVAB

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

TAk

Opis planu IPD

skontaktuj się z prof. Gao w celu uzyskania szczegółowego protokołu badania lub danych po zakończeniu badania przez e-mail

Ramy czasowe udostępniania IPD

6 miesięcy po zakończeniu badania

Kryteria dostępu do udostępniania IPD

wszyscy badacze w tej dziedzinie badań mogą skontaktować się z prof. Gao w celu uzyskania dostępu przez e-mail

Typ informacji pomocniczych dotyczących udostępniania IPD

  • Protokół badania
  • Plan analizy statystycznej (SAP)

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 .

Subskrybuj