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IA ajudou no diagnóstico de lesões sólidas pancreáticas

21 de janeiro de 2023 atualizado por: Changhai Hospital

Modelo de aprendizado profundo aprimorado para diagnóstico de lesões sólidas pancreáticas por meio de imagens clínicas multimodais

As lesões sólidas do pâncreas incluem principalmente lesões tumorais e não tumorais. Mais de 90% das lesões tumorais pancreáticas são câncer pancreático, que se caracteriza por alta mortalidade e mau prognóstico e requer tratamento cirúrgico; As lesões não tumorais do pâncreas são principalmente lesões inflamatórias, que geralmente não requerem tratamento cirúrgico, mas podem ser tratadas com medicamentos. As mais comuns são a pancreatite crônica e a pancreatite autoimune, com bom prognóstico. Clinicamente, o diagnóstico diferencial entre eles é muito difícil. O diagnóstico multidisciplinar e o tratamento da MDT tornam nossa compreensão das doenças pancreáticas cada vez mais rica e profunda. Do diagnóstico da doença à avaliação pré-operatória e avaliação do efeito curativo, a imagem não invasiva envolve quase todos os links no modo MDT. Em vista disso, melhorar o diagnóstico diferencial de lesões pancreáticas ocupando espaço sólido na imagem será mais propício para o diagnóstico e tratamento no modo MDT, portanto, novas tecnologias, como a inteligência artificial, devem ser consideradas. Nosso objetivo é desenvolver um sistema de inteligência artificial clinicamente aplicável, que usa vários modos para simular o fluxo de trabalho clínico de rotina e auxiliar no diagnóstico de lesões pancreáticas sólidas benignas e malignas ocupando espaço.

Visão geral do estudo

Descrição detalhada

O diagnóstico de lesões pancreáticas sólidas é desafiador, a PQT é um método muito eficaz, mas apresenta certa taxa de erros de diagnóstico. Este é um estudo clínico multicêntrico, prospectivo e observacional. Nosso objetivo é desenvolver um sistema de inteligência artificial clinicamente aplicável. Por um lado, nossa inteligência artificial baseada em dados clínicos + imagens de tomografia computadorizada pode ajudar os médicos MDT a diagnosticar a natureza das lesões que ocupam o espaço pancreático e reduzir erros de diagnóstico; Por outro lado, se um paciente precisar de punção EUS-FNA, o sistema de inteligência artificial multimodal baseado em dados clínicos + CT + EUS desenvolvido por nós pode ajudar os médicos MDT a entender a natureza das lesões que ocupam o espaço pancreático e reduzir a probabilidade de erros de diagnóstico ou punção secundária.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Antecipado)

200

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

    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, China, 200433
        • Recrutamento
        • CT and EUS
        • Contato:

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 75 anos (ADULTO, OLDER_ADULT)

Aceita Voluntários Saudáveis

N/D

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Os pacientes que apresentaram massa sólida pancreática serão incluídos em nosso estudo.

Descrição

Critério de inclusão:

  • massa sólida pancreática em TC e EUS

Critério de exclusão:

  • qualidade de imagem insuficiente de TC ou EUS
  • ultrassonografia endoscópica lesões não acessíveis

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
pacientes com lesões sólidas do pâncreas
Não há intervenção. Os médicos revisarão as sugestões de uma IA hipotética

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Pesquisadores usam sistema de suporte de inteligência artificial (IA) para auxiliar no diagnóstico de lesões pancreáticas ocupando espaço sólido
Prazo: 2 meses
Uma rede de convolução profunda de triagem multicamada com base na rede de convolução profunda foi desenvolvida para observar sua precisão, sensibilidade e especificidade em ajudar os médicos MDT a identificar lesões pancreáticas benignas e malignas que ocupam o espaço.
2 meses

Colaboradores e Investigadores

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

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)

21 de janeiro de 2023

Conclusão Primária (ANTECIPADO)

21 de fevereiro de 2023

Conclusão do estudo (ANTECIPADO)

21 de fevereiro de 2023

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

21 de janeiro de 2023

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

21 de janeiro de 2023

Primeira postagem (REAL)

31 de janeiro de 2023

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (REAL)

31 de janeiro de 2023

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

21 de janeiro de 2023

Última verificação

1 de janeiro de 2023

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • 2022-AI and MDT

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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