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Combinando língua e cascata de câncer gástrico com inteligência artificial

20 de junho de 2022 atualizado por: Xiuli Zuo, Shandong University

Analisando a ligação entre as imagens da língua e a resposta em cascata do câncer gástrico usando técnicas de inteligência artificial

Este estudo combina inteligência artificial com imagens de língua, comparando e coletando imagens de língua e resultados diagnósticos e patológicos de doenças gastroscópicas, extraindo e analisando a correlação entre imagens de língua e OLGA, estágios OLGIM, sequências de Correa e construindo modelos de previsão, para investigar profundamente a relação entre imagens de língua e doenças pré-cancerosas, lesões pré-cancerosas e câncer gástrico.

Visão geral do estudo

Status

Ainda não está recrutando

Condições

Descrição detalhada

Primeiramente, fotos da língua e informações do paciente serão coletadas após o paciente assinar um termo de consentimento informado.

Em segundo lugar, após o paciente ser submetido à gastroscopia, serão obtidos relatórios de gastroscopia do paciente e relatórios de patologia.

Em terceiro lugar, o investigador avaliará o relatório de gastroscopia do paciente para a sequência Correa de câncer gástrico com estadiamento OLGA e OLGIM.

Por fim, a imagem da língua do paciente, as informações e a resposta em cascata do câncer gástrico são combinadas para construir um modelo de inteligência artificial e avaliar a qualidade do modelo.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Antecipado)

4000

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
        • Qilu hosipital

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

40 anos a 80 anos (Adulto, Adulto mais velho)

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Pacientes com idade entre 40-80 anos que serão submetidos à gastroscopia e preenchem os critérios de inclusão que não atendem aos critérios de exclusão.

Descrição

Critério de inclusão:

  • Pacientes entre 40 e 80 anos agendados para gastroscopia.
  • Todos os pacientes deram seu consentimento informado e assinaram o formulário de consentimento informado.

Critério de exclusão:

  • Pessoas com disfunção cardíaca, cerebral, pulmonar ou renal grave ou distúrbios psiquiátricos que não podem participar da gastroscopia.
  • Pacientes com procedimentos cirúrgicos prévios no trato gastrointestinal.
  • Pacientes que tomam bismuto ou outras drogas corantes.

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
Sensibilidade
Prazo: 3 anos
Sensibilidade dos modelos de inteligência artificial Sensibilidade = número de verdadeiros positivos / (número de verdadeiros positivos + número de falsos negativos) * 100%.
3 anos
Especificidade
Prazo: 3 anos
Especificidade dos Modelos de Inteligência Artificial Especificidade = número de verdadeiros negativos / (número de verdadeiros negativos + número de falsos positivos))*100%
3 anos
Valores preditivos positivos (VPP)
Prazo: 3 anos
Valores preditivos positivos de modelos de inteligência artificial Valor preditivo positivo = verdadeiro positivo / (verdadeiro positivo + falso positivo)*100%
3 anos
Valores preditivos negativos (VPN)
Prazo: 3 anos
Valores preditivos negativos para modelos de inteligência artificial Valor preditivo negativo = verdadeiro negativo / (verdadeiro negativo + falso negativo)*100%
3 anos
AUC (95% CI)
Prazo: 3 anos
área sob a curva característica de operação do receptor (AUC)
3 anos
Precisão
Prazo: 3 anos
Precisão dos modelos de inteligência artificial Precisão = (verdadeiros positivos + verdadeiros negativos) / número total de sujeitos * 100%
3 anos

Colaboradores e Investigadores

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

Patrocinador

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 (Antecipado)

30 de junho de 2022

Conclusão Primária (Antecipado)

30 de junho de 2024

Conclusão do estudo (Antecipado)

30 de junho de 2025

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

5 de maio de 2022

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

5 de maio de 2022

Primeira postagem (Real)

10 de maio de 2022

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

22 de junho de 2022

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

20 de junho de 2022

Última verificação

1 de junho de 2022

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Palavras-chave

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • 2022SDU-QILU-G001

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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