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Inteligência Artificial para Determinação de Intervalos de Vigilância Gastroscópica

19 de novembro de 2022 atualizado por: Xiuli Zuo

Desenvolvimento e validação de recomendações de vigilância de gastroscopia com base no processamento de linguagem natural para pacientes com câncer gástrico e doenças pré-cancerosas

O objetivo deste estudo é desenvolver e validar um sistema de apoio à decisão clínica baseado em algoritmos automatizados. Este sistema pode usar o processamento de linguagem natural para extrair dados dos relatórios endoscópicos e patológicos dos pacientes, identificar os tipos e graus de doença dos pacientes e gerar diretrizes baseadas em acompanhamento ou recomendações de tratamento

Visão geral do estudo

Status

Ativo, não recrutando

Condições

Intervenção / Tratamento

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Antecipado)

2000

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 Hospital, Shandong 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 a 80 anos (Adulto, Adulto mais velho)

Aceita Voluntários Saudáveis

N/D

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

pacientes que vieram ao Hospital Qilu da Universidade de Shandong e receberam exame de endoscopia, mas não endoscopia terapêutica

Descrição

Critério de inclusão:

  • Pacientes de 18 a 80 anos
  • Pacientes submetidos a exame endoscópico

Critério de exclusão:

  • Pacientes com contra-indicações para exame endoscópico
  • Pacientes com informações de exame incompletas
  • Pacientes submetidos a endoscopia para terapia
  • Os pacientes têm história de cirurgia gastrointestinal alta
  • Pacientes com neoplasias duodenais ou laríngeas
  • Pacientes com tumor submucoso gastrointestinal

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: Retrospectivo

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
Intervenção / Tratamento
Grupo de decisão de apoio à Inteligência Artificial
De acordo com os relatórios endoscópicos e relatórios patológicos, o sistema de apoio à decisão reconhece os tipos e graus de doença dos pacientes e gera diretrizes baseadas em vigilância ou recomendações de tratamento.
Outro: IA reconhece doenças e gera recomendações
De acordo com os relatórios endoscópicos e relatórios patológicos, o sistema de apoio à decisão reconhece os tipos e graus de doença dos pacientes e gera diretrizes baseadas em vigilância ou recomendações de tratamento.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
A precisão diagnóstica de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
Prazo: 12 meses
A precisão diagnóstica de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
12 meses
A precisão das recomendações para diferentes doenças com algoritmo de aprendizado profundo
Prazo: 12 meses
A precisão das recomendações para diferentes doenças com algoritmo de aprendizado profundo
12 meses

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
A sensibilidade diagnóstica de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
Prazo: 12 meses
A sensibilidade diagnóstica de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
12 meses
A especificidade diagnóstica de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
Prazo: 12 meses
A especificidade diagnóstica de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
12 meses
O valor preditivo positivo diagnóstico de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
Prazo: 12 meses
O valor preditivo positivo diagnóstico de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
12 meses
O valor preditivo negativo diagnóstico de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
Prazo: 12 meses
O valor preditivo negativo diagnóstico de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
12 meses
O F-score de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
Prazo: 12 meses
O F-score de doenças gástricas com algoritmo de aprendizado profundo
12 meses

Colaboradores e Investigadores

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

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Xiuli Zuo

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 2012

Conclusão Primária (Real)

31 de outubro de 2022

Conclusão do estudo (Antecipado)

31 de dezembro de 2023

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

19 de novembro de 2022

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

19 de novembro de 2022

Primeira postagem (Real)

30 de novembro de 2022

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

30 de novembro de 2022

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

19 de novembro de 2022

Última verificação

1 de novembro de 2022

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • 2022-SDU-QILU-G008

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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