Aplicação multicêntrica de um sistema de IA para diagnóstico de lesões cervicais com base em imagens de colposcopia
15 de novembro de 2023 atualizado por: Binhua Dong, Fujian Maternity and Child Health Hospital
Aplicação multicêntrica de um sistema de inteligência artificial para diagnóstico automático em tempo real de lesões cervicais com base em imagens de colposcopia
A aplicação de inteligência artificial no reconhecimento de imagens de diagnóstico de lesões cervicais tornou-se um foco de pesquisa nos últimos anos.
A análise e interpretação das imagens da colposcopia desempenham um papel importante no diagnóstico, prevenção e tratamento de lesões pré-cancerosas cervicais e câncer cervical.
Atualmente, a precisão da detecção da colposcopia ainda é afetada por muitos fatores.
A pesquisa sobre o sistema de diagnóstico de lesões cervicais com base no aprendizado profundo multimodal de imagens de colposcopia é um novo e significativo tópico de pesquisa.
Com base no grande banco de dados de imagens e não-imagens de diagnóstico de lesões cervicais, o grupo de pesquisa estabeleceu uma plataforma de big data de diagnóstico de lesões cervicais heterogêneas multi-fonte de dados não-imagem e imagem.
Pesquise o modelo de segmentação e classificação de lesões da imagem de colposcopia com base na rede neural convolucional, explore o modelo de rede de fusão de dados médicos relevante que afeta o diagnóstico de lesões cervicais e realize um sistema de diagnóstico de lesões cervicais de inteligência artificial multimodal baseado em colposcopia imagens.
A eficiência da aplicação do sistema de inteligência artificial no mundo real foi explorada através da coorte, e o modelo de ensino inteligente e o método de diagnóstico de lesões cervicais foram estabelecidos com base no sistema inteligente acima.
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Com base em estudos anteriores e na prática clínica, este estudo realizou uma aplicação multicêntrica na província de Fujian, China.
Neste estudo, o Hospital de Maternidade e Saúde Infantil de Fujian e o Hospital de Mindong da cidade de Ningde foram incluídos, com um total de 10.000 participantes que se submeteram ao exame de colposcopia.
Em primeiro lugar, os investigadores irão construir um sistema de diagnóstico de inteligência artificial multimodal, combinando imagens de colposcopia com outros dados não-imagem, como os resultados de testes de HPV e teste citológico Thinprep (TCT) e assim por diante.
Em seguida, use imagens de colposcopia padronizadas e dados médicos não imagiológicos de lesões cervicais em diferentes instituições médicas para verificar a eficácia do sistema de diagnóstico inteligente multimodal para lesões cervicais.
Além disso, os investigadores estabelecerão coortes de inteligência artificial (assistidas por sistemas inteligentes) e coortes de médicos tradicionais (assistidas por médicos especialistas, seniores e primários) para comparar os resultados do diagnóstico do sistema de diagnóstico de inteligência artificial multimodal e diferentes níveis de médicos de colposcopia.
E também pode analisar bidirecionalmente a eficácia diagnóstica e as diferenças do sistema e dos médicos de colposcopia de diferentes níveis e avaliar o desempenho desse sistema de diagnóstico para aplicações no mundo real.
Tipo de estudo
Intervencional
Inscrição (Estimado)
10000
Estágio
- Não aplicável
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
- Nome: Binhua Dong
- Número de telefone: +8613599071900
- E-mail: dbh18-jy@126.com
Locais de estudo
-
-
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Nanping, China
- Recrutamento
- Jianou Maternal and child Health Care Hospital
-
Contato:
- Huihua Ge
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Ningde, China
- Recrutamento
- Ningde Hospital affiliated to Ningde Normal University
-
Contato:
- Wenfang Jin
-
Quanzhou, China
- Recrutamento
- Quanzhou First Hospital
-
Contato:
- Yuchun Lv
-
-
Fujian
-
Fuzhou, Fujian, China, 350001
- Recrutamento
- Fujian Maternity and Child Health Hospital
-
Contato:
- Binhua Dong
- Número de telefone: +8613599071900
- E-mail: dbh18-jy@126.com
-
Ningde, Fujian, China, 352000
- Recrutamento
- MinDong Hospital of Ningde City
-
Contato:
- Fang Xie, M.D
- Número de telefone: +8613860388999
-
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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 e mais velhos (Adulto, Adulto mais velho)
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Descrição
Critério de inclusão:
- mulher casada
- Mulher com 18 anos ou mais
- Mulher com colo do útero intacto
- Pacientes com resultados anormais no rastreamento do câncer do colo do útero
- Ser capaz de entender este estudo e ter assinado um consentimento informado por escrito
Critério de exclusão:
- Mulher com inflamação aguda do trato reprodutivo
- História da cirurgia de radioterapia pélvica
- Mulher com transtorno mental
- Pacientes com história de outros tumores malignos
- Recuse-se a participar deste estudo
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
- Finalidade Principal: Diagnóstico
- Alocação: Randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Triplo
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Comparador Ativo: Grupo de diagnóstico de inteligência artificial
Mulheres que apresentam anormalidades no rastreamento do câncer do colo do útero e necessitam de encaminhamento para colposcopia.
A colposcopia foi realizada com o auxílio de um sistema de inteligência artificial (IA).
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Os participantes foram divididos em grupo de intervenção e grupo de controle usando uma tabela de números aleatórios.
Os dados de imagem colposcópica cervical dos participantes do grupo de intervenção e os dados sem imagem como segue: idade, infecção de papilomavírus humano de alto risco (HR-HPV), tipo de infecção HR-HPV, duração da infecção HR-HPV, cervical resultados de citologia (TCT), história de HIV/infecções sexualmente transmissíveis, história de casamento e gravidez, história de primeira vida sexual, história de parceiro sexual, história de tabagismo, história de contraceptivos orais, uso de drogas imunológicas e possíveis sintomas clínicos de lesões cervicais, como sangramento pós-coito , secreções vaginais anormais, sintomas de sangramento vaginal, etc.
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Sem intervenção: Grupo de diagnóstico de ginecologista
Mulheres que apresentam anormalidades no rastreamento do câncer do colo do útero e necessitam de encaminhamento para colposcopia.
A colposcopia é realizada de forma independente por um ginecologista sem qualquer assistência externa.
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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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Teste de HPV
Prazo: o mês
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Células esfoliadas cervicais foram coletadas para teste de HPV
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o mês
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Teste de citologia cervical
Prazo: 0 mês
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Células esfoliadas cervicais foram coletadas para exame citológico e patológico.
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0 mês
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Exame histopatológico cervical
Prazo: 0 mês
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O tecido cervical foi coletado para exame histopatológico
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0 mês
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Precisão do diagnóstico de NIC2+
Prazo: 0 mês
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Precisão no diagnóstico de neoplasia intraepitelial cervical grau 2 ou pior.
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0 mês
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Precisão do diagnóstico de NIC3+
Prazo: 0 mês
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Precisão no diagnóstico de neoplasia intraepitelial cervical grau 3 ou pior.
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0 mês
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Cadeira de estudo: Pengming Sun, PhD, Fujian Maternity and Child Health Hospital, Affiliated Hospital of Fujian Medical 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 2021
Conclusão Primária (Estimado)
1 de agosto de 2024
Conclusão do estudo (Estimado)
1 de setembro de 2024
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
7 de março de 2022
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
7 de março de 2022
Primeira postagem (Real)
16 de março de 2022
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
16 de novembro de 2023
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
15 de novembro de 2023
Última verificação
1 de novembro de 2023
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- AICC2203
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
produto fabricado e exportado 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 .