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IA para Rastreio Metabólico Neonatal

24 de janeiro de 2026 atualizado por: huzhenzhen, The Children's Hospital of Zhejiang University School of Medicine

Desenvolvimento e Validação Clínica de um Sistema de Interpretação Baseado em Inteligência Artificial para o Rastreio Neonatal de Doenças Metabólicas Hereditárias

O objetivo deste ensaio clínico é avaliar se um sistema de interpretação baseado em inteligência artificial (IA) pode diagnosticar com precisão doenças metabólicas hereditárias em recém-nascidos submetidos a rastreio de rotina. As principais questões que pretende responder são:

Qual é a sensibilidade e especificidade do sistema de IA em comparação com a interpretação manual padrão? O sistema de IA reduz a variabilidade nos resultados do rastreio? Os investigadores irão comparar os resultados da interpretação da IA com os da revisão manual padrão realizada por técnicos de laboratório treinados para avaliar o desempenho diagnóstico.

Os participantes irão:

Ter as suas amostras de sangue de rastreio neonatal de rotina analisadas utilizando tanto o sistema de IA como a interpretação manual padrão Ser acompanhados de acordo com as diretrizes nacionais de rastreio neonatal se qualquer um dos métodos indicar um resultado positivo

Visão geral do estudo

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Estimado)

200000

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

Locais de estudo

    • Zhejiang
      • Hangzhou, Zhejiang, China, 310000
        • The Children's Hospital, Zhejiang University School of Medicine
        • 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

  • Filho

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Descrição

Critérios de Inclusão:

  • Recém-nascidos que realizaram o rastreio neonatal de rotina para doenças metabólicas hereditárias no Centro Provincial de Rastreio Neonatal de Zhejiang entre maio de 2025 e dezembro de 2027
  • Amostras de sangue recolhidas entre os 2 e os 28 dias de idade
  • Disponibilidade de dados completos do teste de rastreio neonatal e informações clínicas essenciais

Critérios de Exclusão:

  • Dados de rastreio ausentes, incompletos ou de má qualidade
  • Amostras duplicadas do mesmo recém-nascido

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: Triagem
  • Alocação: N / D
  • Modelo Intervencional: Atribuição de grupo único
  • Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
Outro: Interpretação Automática e Manual de Dados de Rastreio Neonatal
Esta intervenção é um algoritmo de software baseado em aprendizagem profunda, concebido especificamente para a interpretação de dados de espectrometria de massa em tandem (MS/MS) provenientes do rastreio neonatal de rotina em recém-nascidos chineses. Integra covariáveis clínicas — incluindo idade gestacional, peso ao nascer e hora de colheita de sangue — para realizar normalização múltipla da mediana (MOM) e avalia simultaneamente 42 doenças metabólicas hereditárias. Ao contrário das ferramentas de IA existentes desenvolvidas para painéis de rastreio de gerações anteriores (por exemplo, aquelas que abrangem apenas 29 analitos), este sistema foi treinado e validado em mais de 300 000 amostras reais de recém-nascidos chineses, tornando-se a primeira ferramenta de diagnóstico por IA adaptada ao programa de rastreio neonatal expandido atual da China.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Prazo
Sensibilidade do sistema de interpretação de IA para detetar doenças metabólicas hereditárias
Prazo: No prazo de 12 meses após o rastreio neonatal
No prazo de 12 meses após o rastreio neonatal
Especificidade do sistema de interpretação de IA para deteção de doenças metabólicas hereditárias
Prazo: No prazo de 12 meses após o rastreio do recém-nascido
No prazo de 12 meses após o rastreio do recém-nascido

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 (Estimado)

1 de janeiro de 2027

Conclusão Primária (Estimado)

30 de junho de 2028

Conclusão do estudo (Estimado)

30 de novembro de 2028

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

16 de janeiro de 2026

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

16 de janeiro de 2026

Primeira postagem (Real)

26 de janeiro de 2026

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

27 de janeiro de 2026

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

24 de janeiro de 2026

Última verificação

1 de janeiro de 2026

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • 2025-IRB-0550-P-01

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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