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

Nieinwazyjna identyfikacja raka endometrium/atypowego rozrostu endometrium za pomocą klasyfikatora opartego na sztucznej inteligencji stosowanego w badaniu USG przezpochwowego u pacjentek z krwawieniem pomenopauzalnym

8 czerwca 2026 zaktualizowane przez: Mayo Clinic
W badaniu tym oceniano, czy sztuczną inteligencję można wykorzystać w obrazach ultrasonograficznych przezpochwowych do wczesnego wykrywania raka endometrium lub zmian przednowotworowych.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

PODSTAWOWY CEL:

I. Prospektywna walidacja algorytmu sztucznej inteligencji (AI) zastosowanego do ultrasonografii przezpochwowej (TVUS) w celu identyfikacji pacjentek z nowotworem przednowotworowym/złośliwym w populacji kobiet z krwawieniem pomenopauzalnym (PMB).

ZARYS: Jest to badanie obserwacyjne.

Pacjentki przechodzą przezpochwowe badanie ultrasonograficzne i pobieranie próbek endometrium zgodnie ze standardami opieki, a ich dokumentacja medyczna jest przeglądana w trakcie badania.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

300

Kontakty i lokalizacje

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

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

  • Stany Zjednoczone
    • Arizona
      • Scottsdale, Arizona, Stany Zjednoczone, 85259
        • Rekrutacyjny
        • Mayo Clinic in Arizona
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Kristina A. Butler, MD, MS
    • Florida
      • Jacksonville, Florida, Stany Zjednoczone, 32224-9980
        • Rekrutacyjny
        • Mayo Clinic in Florida
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Christopher C. DeStephano, MD, MPH
    • Minnesota
      • Rochester, Minnesota, Stany Zjednoczone, 55905
        • Rekrutacyjny
        • Mayo Clinic in Rochester
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Gretchen E. Glaser, MD

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

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Pacjenci, u których wystąpił co najmniej jeden epizod krwawienia pomenopauzalnego.

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Wiek ≥ 55 lat
  • Przynajmniej jeden odcinek PMB
  • Biopsję endometrium należy wykonać w Mayo Clinic (MN, AZ, FL)
  • Zgoda na udział w badaniu

Kryteria wyłączenia:

  • Badania diagnostyczne wykonywane w odstępie ponad 90 dni
  • Przeszkoda fizyczna/odmowa poddania się USG przezpochwowemu (TVUS)

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
Obserwacyjny
Pacjentki przechodzą przezpochwowe badanie ultrasonograficzne i pobieranie próbek endometrium zgodnie ze standardami opieki, a ich dokumentacja medyczna jest przeglądana w trakcie badania.
Inny: Badanie nieinterwencyjne
Badanie nieinterwencyjne

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Dokładność algorytmu sztucznej inteligencji (AI) zastosowanego w USG przezpochwowym (TVUS)
Ramy czasowe: Linia bazowa
Dwa statyczne obrazy TVUS (jeden podłużny, jeden poprzeczny) zostaną niezależnie zweryfikowane i porównane z wynikami pobrania próbki endometrium. Wyniki tych badań zostaną porównane z przewidywaniami dokonanymi przez modele sztucznej inteligencji pod kątem dokładności oceny choroby przednowotworowej/złośliwej.
Linia bazowa

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Mayo Clinic

Śledczy

  • Główny śledczy: Gretchen E Glaser, MD, Mayo Clinic in Rochester

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Przydatne linki

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)

27 marca 2024

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

30 czerwca 2027

Ukończenie studiów (Szacowany)

30 czerwca 2027

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

10 kwietnia 2024

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

10 kwietnia 2024

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

15 kwietnia 2024

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

10 czerwca 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

8 czerwca 2026

Ostatnia weryfikacja

1 czerwca 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 23-011680 (Inny identyfikator: Mayo Clinic in Rochester)
  • NCI-2024-02550 (Identyfikator rejestru: CTRP (Clinical Trial Reporting Program))

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA

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