Diagnóstico automático de neoplasia escamosa precoce do esôfago usando pCLE com IA
16 de novembro de 2024 atualizado por: Yanqing Li, Shandong University
Diagnóstico automático de neoplasia escamosa precoce do esôfago usando endomicroscopia a laser confocal baseada em sonda com inteligência artificial
A detecção e a diferenciação da neoplasia escamosa do esôfago (ESN) são valiosas para melhorar os resultados dos pacientes.
A endomicroscopia a laser confocal baseada em sonda (pCLE) pode diagnosticar ESN com precisão. 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)
57
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
- 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
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; suspeita de lesão da mucosa esofágica foi encontrada por endoscopia com luz branca.
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
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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lesões da mucosa esofágica observadas por pCLE
O pCLE é usado para distinguir as lesões suspeitas detectadas por endoscopia com luz branca ou IEE.
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A suspeita de lesão da mucosa esofágica é observada usando pCLE, o endoscopista e a IA farão um diagnóstico de forma independente.
Além disso, o endoscopista não consegue visualizar o diagnóstico de IA.
Após um período de eliminação, os endoscopistas não especialistas fazem a segunda avaliação com assistência 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: 3 anos
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O resultado primário é testar a precisão diagnóstica, sensibilidade, especificidade, PPV, NPV da Inteligência Artificial para diagnosticar doença da mucosa esofágica no exame pCLE em tempo real.
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3 anos
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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: 1 mês
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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 esofágica no exame pCLE em tempo real) entre Inteligência Artificial e endoscopistas.
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1 mês
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Yanqing Li, 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 agosto de 2019
Conclusão Primária (Real)
31 de janeiro de 2023
Conclusão do estudo (Real)
31 de janeiro de 2023
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
20 de outubro de 2019
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
20 de outubro de 2019
Primeira postagem (Real)
23 de outubro de 2019
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
19 de novembro de 2024
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
16 de novembro de 2024
Última verificação
1 de novembro de 2024
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 2019SDU-QILU-66
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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