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Um estudo de validação multicêntrico sobre a precisão do sistema assistido por inteligência artificial na aplicação clínica da endoscopia digestiva

7 de janeiro de 2021 atualizado por: Renmin Hospital of Wuhan University
Este é um sistema assistido por inteligência artificial óptica baseado em inteligência artificial que pode ajudar os endoscopistas a melhorar a qualidade da endoscopia.

Visão geral do estudo

Status

Ativo, não recrutando

Condições

Intervenção / Tratamento

Descrição detalhada

O diagnóstico e tratamento endoscópico desempenham um papel importante na descoberta e tratamento de doenças gastrointestinais.Com o rápido aumento no número de endoscopias, a carga de trabalho dos endoscopistas aumenta ainda mais.A alta carga de trabalho reduz a qualidade da endoscopia, levando a cobertura incompleta e detecção incompleta de lesões.Com o rápido aumento no número de endoscopias, a carga de trabalho dos endoscopistas aumenta ainda mais.A alta carga de trabalho reduz a qualidade da endoscopia, levando a cobertura incompleta e detecção incompleta de lesões.Portanto, realizando aprendizado profundo e outros métodos de inteligência artificial tem boa pesquisa acadêmica e valor prático para melhorar a qualidade do diagnóstico e tratamento endoscópico. A pesquisa e desenvolvimento, teste e avaliação funcional de dispositivos de inteligência artificial precisam usar um grande número de imagens endoscópicas e, ao mesmo tempo, eficácia e segurança de dispositivos de inteligência artificial precisam ser verificados em diferentes hospitais e ambientes. Com base nisso, nosso grupo de pesquisa pretende coletar dados de imagens endoscópicas de diferentes hospitais para treinamento e validação do modelo.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Antecipado)

10000

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
    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, China, 430000
        • Renmin Hospital of Wuhan 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, OLDER_ADULT)

Aceita Voluntários Saudáveis

N/D

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Pacientes que atendem aos critérios de admissão para exame endoscópico.

Descrição

Critério de inclusão:

  1. homem ou mulher com 18 anos ou mais;
  2. endoscopia e exames relacionados devem ser realizados para esclarecer melhor as características das doenças do aparelho digestivo;
  3. ser capaz de ler, compreender e assinar o consentimento informado;
  4. o pesquisador acredita que o sujeito pode entender o processo do estudo clínico, deseja e é capaz de concluir todos os procedimentos do estudo e visitas de acompanhamento e cooperar com os procedimentos do estudo;

Critério de exclusão:

  1. ter participado de outros ensaios clínicos, assinado o termo de consentimento informado e estar em período de acompanhamento de outros ensaios clínicos;
  2. abuso de drogas ou álcool ou transtorno psicológico nos últimos 5 anos;
  3. mulheres grávidas ou amamentando;
  4. indivíduos com história prévia de cirurgia gastrointestinal;
  5. o pesquisador considera que o sujeito não é adequado para endoscopia e exames relacionados;
  6. doenças de alto risco ou outras condições especiais que o investigador considere inadequadas para o sujeito participar do ensaio clínico.

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
Precisão
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31
Calcule a precisão do julgamento da IA ​​em imagens e vídeos. A precisão é:
2020.1.12-2023.12.31
Sensibilidade
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31
Calcule a sensibilidade do julgamento da IA ​​em imagens e vídeos. A sensibilidade é: na amostra que é realmente positiva, a proporção que julga ser positiva (por exemplo, na pessoa que está realmente doente, seja considerada a proporção que está doente pelo hospital), forma de cálculo é a razão que verdadeiro positivo divide verdadeiro positivo soma falso negativo (seja positivo na verdade, mas julgue é negativo).
2020.1.12-2023.12.31
Especificidade
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31
Calcule a especificidade do julgamento da IA ​​em imagens e vídeos. A especificidade é: nas amostras que são realmente negativas, a proporção daquelas que são consideradas negativas (por exemplo, a proporção daqueles que não estão realmente doentes, que são considerados pelo hospital como não doentes) é calculada como a razão de verdadeiro negativo dividido por verdadeiro negativo + falso positivo (na verdade negativo, mas considerado positivo).
2020.1.12-2023.12.31
Valor preditivo positivo (PPV)
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31
A porcentagem de pessoas verdadeiramente positivas em resultados de teste positivos indica a probabilidade de que os resultados de teste positivos pertençam a casos verdadeiros.
2020.1.12-2023.12.31
Valor Preditivo Negativo (VPL)
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31
A porcentagem de resultados de teste negativos verdadeiros para negativos indica a probabilidade de que os resultados de teste negativos não sejam casos.
2020.1.12-2023.12.31
Curva de característica de operação do receptor (ROC)
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31

Definição 1: A curva característica operacional do sujeito é um gráfico de coordenadas composto de taxa de falso positivo como eixo horizontal e taxa de verdadeiro positivo como eixo vertical, e a curva desenhada pelo sujeito sob condições de estímulo específicas devido aos diferentes critérios de julgamento.

Definição 2:As curvas ROC foram criadas plotando a proporção de casos verdadeiros positivos (sensibilidade) contra a proporção de casos falsos positivos (especificidade 1), variando o limiar de probabilidade preditiva.
2020.1.12-2023.12.31
Área sob a curva (AUC)
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31
Calcule a área sob a curva da curva característica de operação do receptor (ROC) do AI.
2020.1.12-2023.12.31

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Precisão média média (mAP)
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31
mAP está definindo um limite para precisão média e tomando 1 ou 0 e, em seguida, tomando a média da soma da precisão média dividida pelo número de valores.
2020.1.12-2023.12.31
Coeficiente Sørensen-Dice (pontuação F1)
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31
O coeficiente Sørensen-Dice é uma estatística usada para avaliar a similaridade de duas amostras. A pontuação F1 é uma média ponderada da precisão e revocação do modelo.
2020.1.12-2023.12.31
Taxa de Rechamada
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31
A porcentagem de exemplos positivos de pares previstos em todas as amostras de pares previstos (incluindo exemplos positivos previstos corretos e exemplos negativos previstos corretos).
2020.1.12-2023.12.31
Razão de Verossimilhança Positiva
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31
2020.1.12-2023.12.31
Razão de Verossimilhança Negativa
Prazo: 2020.1.12-2023.12.31
2020.1.12-2023.12.31

Colaboradores e Investigadores

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

Patrocinador

Renmin Hospital of Wuhan University

Investigadores

  • Diretor de estudo: Yu Honggang, MD, Wuhan University Renmin Hospital

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 janeiro de 2020

Conclusão Primária (ANTECIPADO)

31 de dezembro de 2025

Conclusão do estudo (ANTECIPADO)

31 de dezembro de 2025

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

14 de janeiro de 2020

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

14 de janeiro de 2020

Primeira postagem (REAL)

18 de janeiro de 2020

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (REAL)

8 de janeiro de 2021

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

7 de janeiro de 2021

Última verificação

1 de janeiro de 2021

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Palavras-chave

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • EA-19-006

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 .

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