Diagnóstico Automático em Tempo Real de Doença da Mucosa Gástrica Usando pCLE com Inteligência Artificial
20 de março de 2022 atualizado por: Yanqing Li, Shandong University
Diagnóstico automático em tempo real da doença da mucosa gástrica usando endomicroscopia a laser confocal baseada em sonda com inteligência artificial
A endomicroscopia a laser confocal baseada em sonda (pCLE) é uma técnica endoscópica que permite a avaliação histológica em tempo real da doença da mucosa gástrica durante o exame de endoscopia em andamento.
No entanto, isso requer muita experiência, o que limita a aplicação do pCLE.
Os pesquisadores projetaram um programa de diagnóstico auxiliado por computador usando rede neural profunda para fazer o diagnóstico automaticamente no exame pCLE e comparar seu desempenho com endoscopistas.
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Real)
951
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
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Shandong
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Jinan, Shandong, China, 250001
- Endoscopic unit of Qilu Hospital Shandong University
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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 a 80 anos (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 recebem o exame pCLE do trato gastrointestinal superior e triados que atendem aos critérios de elegibilidade no Qilu Hospital, Shandong University serão incluídos no estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- com idade entre 18 e 80 anos;
- concorda em dar consentimento informado por escrito.
Critério de exclusão:
- Pacientes em condições inadequadas para realizar CLE, incluindo coagulopatia, função renal ou hepática prejudicada, gravidez ou amamentação e alergia conhecida à fluoresceína sódica;
- Incapacidade de fornecer consentimento informado
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
- Modelos de observação: Outro
- Perspectivas de Tempo: Prospectivo
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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lesões observadas por pCLE
O pCLE é usado para distinguir as lesões suspeitas detectadas pela endoscopia com luz branca.
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Quando a lesão suspeita é observada usando pCLE, endoscopista e IA farão um diagnóstico de forma independente.
Além disso, o endoscopista não consegue ver o diagnóstico de IA.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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A eficiência do diagnóstico da Inteligência Artificial
Prazo: 24 meses
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O resultado primário é testar a precisão diagnóstica, sensibilidade, especificidade, PPV, NPV da Inteligência Artificial para diagnosticar doenças da mucosa gástrica no exame pCLE em tempo real.
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24 meses
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Compare a eficiência diagnóstica da Inteligência Artificial com os endoscopistas
Prazo: 24 meses
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O resultado secundário é comparar a eficiência do diagnóstico (incluindo precisão diagnóstica, sensibilidade, especificidade, VPP, VPN para diagnosticar doenças da mucosa gástrica no exame pCLE em tempo real) entre Inteligência Artificial e endoscopistas.
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24 meses
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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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 julho de 2018
Conclusão Primária (Real)
29 de setembro de 2021
Conclusão do estudo (Real)
29 de setembro de 2021
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
16 de dezembro de 2018
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
19 de dezembro de 2018
Primeira postagem (Real)
21 de dezembro de 2018
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
1 de abril de 2022
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
20 de março de 2022
Última verificação
1 de março de 2022
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 2018SDU-QILU-12
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
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