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Inteligência Artificial para Diagnóstico Precoce de Carcinoma Espinocelular de Esôfago

25 de abril de 2020 atualizado por: Yanqing Li, Shandong University

Aplicação de Inteligência Artificial para Diagnóstico Precoce de Carcinoma Espinocelular de Esôfago Durante Endoscopia de Ampliação de Realce Óptico

O carcinoma de células escamosas do esôfago é um dos tumores malignos mais comuns do trato digestivo superior. No entanto, a taxa de detecção e a precisão do diagnóstico do câncer de células escamosas precoces do esôfago são baixas. O objetivo deste estudo é desenvolver uma ferramenta de diagnóstico assistida por computador combinada com endoscopia com magnificação óptica para detecção precoce e diagnóstico preciso do mesmo.

Visão geral do estudo

Status

Concluído

Condições

Intervenção / Tratamento

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Real)

119

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.

Locais de estudo

  • China
    • Shandong
      • Jinan, Shandong, China, 250012
        • Department of Gastroenterology, Qilu Hospital, Shandong University

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

18 anos e mais velhos (Adulto, Adulto mais velho)

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Pacientes consecutivos que vieram ao Hospital Qilu da Universidade de Shandong e receberam exame de endoscopia OE com ampliação óptica

Descrição

Critério de inclusão:

  • pacientes de alto risco para câncer de esôfago com 18 anos ou mais;
  • Câncer de células escamosas precoce do esôfago verificado histologicamente.

Critério de exclusão:

  • pacientes cujas imagens do esôfago não são adequadas para o treinamento, validação e teste da ferramenta de diagnóstico assistido por computador.

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

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
Intervenção / Tratamento
Grupo visível de IA
os novatos endoscópicos analisando as imagens podem ver o diagnóstico automático de IA durante o processo
Outro: Apresentação de IA
A apresentação AI significa que as informações de diagnóstico automático da apresentação AI e AI significam que estão visíveis no grupo.
Grupo invisível de IA
o novato endoscópico analisando as imagens não pode ver o diagnóstico automático de IA durante o processo
Outro: sem apresentação de IA
A apresentação de AI significa as informações de diagnóstico automático de AI e nenhuma apresentação de AI significa que está invisível no grupo.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
a eficiência de diagnóstico do modelo de IA
Prazo: 12 meses
a sensibilidade, especificidade e precisão do modelo AI
12 meses

Colaboradores e Investigadores

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

Patrocinador

Shandong University

Investigadores

  • Investigador principal: Yanqing Li, PHD, Qilu Hospital, Shandong University

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)

1 de dezembro de 2018

Conclusão Primária (Real)

1 de março de 2020

Conclusão do estudo (Real)

1 de abril de 2020

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

28 de novembro de 2018

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

28 de novembro de 2018

Primeira postagem (Real)

30 de novembro de 2018

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

28 de abril de 2020

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

25 de abril de 2020

Última verificação

1 de abril de 2020

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • 2018SDU-QILU-2

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 .

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