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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

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.

Visão geral do estudo

Status

Recrutamento

Condições

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

Observacional

Inscrição (Antecipado)

1122

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

Locais de estudo

    • Beijing
      • Beijing, Beijing, China, 100021
        • Recrutamento
        • National Cancer Center/Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College
        • Contato:

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Filho
  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Fêmea

Método de amostragem

Amostra de Probabilidade

População do estudo

Pacientes do sexo feminino com neoplasia de mama

Descrição

Critério de inclusão:

  1. Mulheres que realizam ultrassom com queixa de lesão mamária;
  2. A lesão mamária que obterá diagnóstico patológico definitivo ou acompanhamento de pelo menos dois anos.

Critério de exclusão:

  1. A lesão mamária que recebeu CNB ou FNA;
  2. A paciente com câncer de mama que recebeu quimioterapia neoadjuvante.

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

O que o estudo está medindo?

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

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Investigadores

  • Investigador principal: Yong Wang, Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

12 de agosto de 2021

Conclusão Primária (Antecipado)

31 de agosto de 2022

Conclusão do estudo (Antecipado)

31 de agosto de 2023

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

29 de junho de 2022

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

29 de junho de 2022

Primeira postagem (Real)

5 de julho de 2022

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

5 de julho de 2022

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

29 de junho de 2022

Última verificação

1 de junho de 2022

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • NCC2962

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .