Estudo multicêntrico de Deep Learning AI em massa mamária
Um estudo multicêntrico de triagem e diagnóstico de massa mamária usando IA de aprendizagem profunda baseada em exame de ultrassom em tempo real
Visão geral do estudo
Status
Status
Condições
Condições
Intervenção / Tratamento
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Como se espera que o câncer mais comum ocorra em todo o mundo, a triagem populacional extensiva desempenha um papel muito importante no diagnóstico precoce e no prognóstico do câncer de mama. A radiografia e a ultrassonografia são os métodos de triagem mais comumente usados, e a ultrassonografia é especialmente importante para mulheres asiáticas com mamas densas. No entanto, o ultrassom é muito afetado pela habilidade e experiência do operador, e a precisão diagnóstica varia muito.
A inteligência artificial (IA) é um novo método que surgiu nos últimos anos, ativo em muitas áreas médicas e pode efetivamente melhorar a eficiência diagnóstica. No entanto, pesquisas anteriores sobre a aplicação de IA em ultrassom são focadas em imagens de ultrassom estáticas de modalidade única ou multimodal. Este estudo multicêntrico pretende avaliar o valor da detecção e diagnóstico diferencial de massa mamária usando exame de ultrassom em tempo real baseado em IA de aprendizado profundo.
Tipo de estudo
Tipo de estudo
Inscrição (Antecipado)
Inscrição
Contactos e Locais
Contato de estudo
Contato de estudo
- Nome: Yong Wang
- Número de telefone: 13391817899
- E-mail: drwangyong77@163.com
Locais de estudo
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Beijing
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Beijing, Beijing, China, 100021
- Recrutamento
- National Cancer Center/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College
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Contato:
- Yong Wang
- Número de telefone: 13391817899
- E-mail: drwangyong77@163.com
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Mulheres que realizam ultrassom com queixa de lesão mamária;
- A lesão mamária que obterá diagnóstico patológico definitivo ou acompanhamento de pelo menos dois anos.
Critério de exclusão:
- A lesão mamária que recebeu CNB ou FNA;
- A paciente com câncer de mama que recebeu quimioterapia neoadjuvante.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Desempenho diagnóstico da massa mamária usando exame de ultrassom em tempo real baseado em IA de aprendizado profundo
Prazo: 12 meses
|
Patologia como padrão-ouro, para avaliar o desempenho diagnóstico (sensibilidade, especificidade e precisão)
|
12 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Colaboradores
Colaboradores
Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: Yong Wang, Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Início do estudo
Conclusão Primária (Antecipado)
Conclusão Primária
Conclusão do estudo (Antecipado)
Conclusão do estudo
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Primeira postagem
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última Atualização Postada
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
Outros números de identificação do estudo
- NCC2962
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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