Inteligência artificial baseada em aprendizagem profunda para diagnóstico de obstrução do intestino delgado
Estudo usando inteligência artificial baseada em aprendizagem profunda para o diagnóstico de obstrução do intestino delgado
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
PROJETO: Este é um estudo diagnóstico. LOCAL: Desenvolvemos uma tecnologia de IA baseada em aprendizagem profunda para extrair automaticamente o trato intestinal de imagens de tomografia computadorizada usando 5.200 imagens de tomografia computadorizada de 158 pacientes. As imagens tomográficas de pacientes que compareceram ao pronto-socorro com suspeita de obstrução do intestino delgado entre 6 de junho e 26 de julho de 2018 foram obtidas de dois centros de referência terciários, que foram utilizadas como amostras de teste. A análise dos dados foi concluída em dezembro de 2023.
PARTICIPANTES: Residentes e cirurgiões participaram do estudo. INTERVENÇÕES: Residentes e cirurgiões foram divididos em dois grupos: um grupo leu com a tecnologia de IA e o outro grupo leu sem a tecnologia de IA.
PRINCIPAIS RESULTADOS E MEDIDAS: Os participantes indicaram se havia ou não obstrução do intestino delgado e localização da obstrução. O tempo para diagnóstico também foi coletado. Aplicamos um modelo bayesiano hierárquico.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
Aichi
-
Nagoya, Aichi, Japão, 4668560
- Nagoya University Graduate School of Medicine
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Pessoas com consentimento documentado
Critério de exclusão:
- Pessoas sem consentimento documentado
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
Grupo de IA
Os participantes leem imagens de tomografia computadorizada com IA.
|
AI extrai região intestinal e reconstrói em imagem 3D.
|
|
Grupo manual
Os participantes leem imagens de tomografia computadorizada sem IA
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
O diagnóstico do local da obstrução
Prazo: Setembro de 2024
|
Precisão do diagnóstico do local da obstrução
|
Setembro de 2024
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Cadeira de estudo: Hieoo Uchida, PhD., Nagoya University Graduate School of Medicine, Pediatric Surgery
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 2022-0188
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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 .