Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

Искусственный интеллект для определения интервалов наблюдения за гастроскопией

19 ноября 2022 г. обновлено: Xiuli Zuo

Разработка и валидация рекомендаций по гастроскопическому наблюдению на основе обработки естественного языка у пациентов с раком желудка и предраковыми заболеваниями

Целью данного исследования является разработка и проверка системы поддержки принятия клинических решений на основе автоматизированных алгоритмов. Эта система может использовать обработку естественного языка для извлечения данных из эндоскопических отчетов пациентов и патологических отчетов, определения типов и степеней заболевания пациентов и создания руководящих принципов, основанных на рекомендациях по последующему наблюдению или лечению.

Обзор исследования

Статус

Активный, не рекрутирующий

Условия

Вмешательство/лечение

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Ожидаемый)

2000

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

  • Китай
    • Shandong
      • Jinan, Shandong, Китай, 250012
        • Qilu Hospital, Shandong University

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

От 18 лет до 80 лет (Взрослый, Пожилой взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Н/Д

Полы, имеющие право на обучение

Все

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

пациенты, которые обратились в больницу Цилу Шаньдунского университета и прошли эндоскопическое обследование, но не терапевтическую эндоскопию

Описание

Критерии включения:

  • Пациенты в возрасте 18 - 80 лет
  • Больным проведено эндоскопическое исследование

Критерий исключения:

  • Пациенты с противопоказаниями к эндоскопическому исследованию
  • Пациенты с неполной информацией об обследовании
  • Пациенты проходят эндоскопию для лечения
  • У пациентов в анамнезе операции на верхних отделах желудочно-кишечного тракта.
  • Пациенты с новообразованиями двенадцатиперстной кишки или гортани
  • Больные с подслизистой опухолью желудочно-кишечного тракта

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Наблюдательные модели: Другой
  • Временные перспективы: Ретроспектива

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Вмешательство/лечение
Группа поддержки искусственного интеллекта
Согласно эндоскопическим отчетам и патологическим отчетам, система поддержки принятия решений распознает типы и степени заболевания пациентов и формирует руководящие принципы, основанные на наблюдении или рекомендациях по лечению.
Другой: ИИ распознает болезнь и генерирует рекомендации
Согласно эндоскопическим отчетам и патологическим отчетам, система поддержки принятия решений распознает типы и степени заболевания пациентов и формирует руководящие принципы, основанные на наблюдении или рекомендациях по лечению.

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Точность диагностики желудочных заболеваний с помощью алгоритма глубокого обучения
Временное ограничение: 12 месяцев
Точность диагностики желудочных заболеваний с помощью алгоритма глубокого обучения
12 месяцев
Точность рекомендаций для различных заболеваний с помощью алгоритма глубокого обучения
Временное ограничение: 12 месяцев
Точность рекомендаций для различных заболеваний с помощью алгоритма глубокого обучения
12 месяцев

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Диагностическая чувствительность желудочных заболеваний с помощью алгоритма глубокого обучения
Временное ограничение: 12 месяцев
Диагностическая чувствительность желудочных заболеваний с помощью алгоритма глубокого обучения
12 месяцев
Диагностическая специфика заболеваний желудка с помощью алгоритма глубокого обучения
Временное ограничение: 12 месяцев
Диагностическая специфика заболеваний желудка с помощью алгоритма глубокого обучения
12 месяцев
Диагностическая положительная прогностическая ценность желудочных заболеваний с помощью алгоритма глубокого обучения
Временное ограничение: 12 месяцев
Диагностическая положительная прогностическая ценность желудочных заболеваний с помощью алгоритма глубокого обучения
12 месяцев
Диагностическая отрицательная прогностическая ценность желудочных заболеваний с помощью алгоритма глубокого обучения
Временное ограничение: 12 месяцев
Диагностическая отрицательная прогностическая ценность желудочных заболеваний с помощью алгоритма глубокого обучения
12 месяцев
F-оценка желудочных заболеваний с алгоритмом глубокого обучения
Временное ограничение: 12 месяцев
F-оценка желудочных заболеваний с алгоритмом глубокого обучения
12 месяцев

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Xiuli Zuo

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

1 января 2012 г.

Первичное завершение (Действительный)

31 октября 2022 г.

Завершение исследования (Ожидаемый)

31 декабря 2023 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

19 ноября 2022 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

19 ноября 2022 г.

Первый опубликованный (Действительный)

30 ноября 2022 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

30 ноября 2022 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

19 ноября 2022 г.

Последняя проверка

1 ноября 2022 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

  • 2022-SDU-QILU-G008

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться