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

Искусственный интеллект для прецизионного принятия решений при заболеваниях поджелудочной железы

23 февраля 2026 г. обновлено: Changhai Hospital

Многоцентровое клиническое исследование по управлению точным принятием решений с использованием искусственного интеллекта при заболеваниях поджелудочной железы с применением контрастной компьютерной томографии

Это многоцентровое клиническое исследование оценивает систему искусственного интеллекта (ИИ), разработанную для помощи в диагностике и лечении заболеваний поджелудочной железы. Используя контрастные КТ-сканы, исследование сравнивает рекомендации ИИ с решениями опытных клиницистов, чтобы подтвердить точность и безопасность системы в реальных условиях. Пациенты распределяются по трем группам ведения: интервенция (хирургия/лечение), интенсивное наблюдение (пристальный мониторинг) или рутинное наблюдение (стандартное наблюдение). Основная цель — определить, может ли система ИИ надежно классифицировать пациентов, снизить риск пропуска злокачественных поражений и предотвратить ненужные хирургические вмешательства, тем самым улучшив клиническое принятие решений при заболеваниях поджелудочной железы.

Обзор исследования

Статус

Рекрутинг

Условия

Вмешательство/лечение

Подробное описание

МЕТОД: В этом многоцентровом клиническом исследовании оценивается надежность и эффективность системы искусственного интеллекта для пациентов с заболеваниями поджелудочной железы в реальной клинической среде. Точность классификации системы ИИ рассчитывается с использованием патологического диагноза (результаты биопсии/хирургии) или длительного наблюдения в качестве «золотого стандарта» для сравнения. Кроме того, безопасность и клиническая полезность стратегий ведения, рекомендованных ИИ, оцениваются путем измерения риска пропуска злокачественных поражений, частоты ненужных операций при заболеваниях поджелудочной железы и уровня согласованности с традиционными клиническими решениями.

ДИЗАЙН ИССЛЕДОВАНИЯ

Все контрастные КТ-изображения пациентов с заболеваниями поджелудочной железы анализируются системой ИИ для получения результата классификации (Интервенция, Интенсивное наблюдение или Рутинное наблюдение). Одновременно клинические врачи изучают те же данные и распределяют пациентов по этим трем группам для определения их фактического плана лечения:

  1. ИНТЕРВЕНЦИЯ: Пациенты, оцененные врачами как нуждающиеся в «Интервенции», направляются на дальнейшее хирургическое обследование или лечение.
  2. ИНТЕНСИВНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ: Пациенты, оцененные врачами как нуждающиеся в «Интенсивном наблюдении», получают персонализированный план наблюдения с высокой частотой до конца исследования.
  3. РУТИННОЕ НАБЛЮДЕНИЕ: Пациенты, оцененные врачами как нуждающиеся в «Рутинном наблюдении», проходят наблюдение не менее одного года. Если в этот период возникают отклонения, пациент переводится на соответствующий протокол «Интервенции» или «Интенсивного наблюдения».

РЕЗУЛЬТАТЫ: В исследовании сравнивается работа системы ИИ с клиническими врачами по точности классификации, риску пропущенных диагнозов, частоте ненужных операций и согласованности решений. Эти показатели используются для подтверждения ценности, безопасности и полезности системы ИИ в клиническом ведении заболеваний поджелудочной железы.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

2000

Контакты и местонахождение

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

Контакты исследования

  • Имя: Beilei Wang, Doctor
  • Номер телефона: +86 13774238083
  • Электронная почта: lilly_wang@126.com

Места учебы

  • Китай
      • Shanghai, Китай, 200433
        • Рекрутинг
        • Changhai Hospital
        • Контакт:
          • Beilei Wang, Doctor
          • Номер телефона: +86 13774238083
          • Электронная почта: lilly_wang@126.com

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

  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

В исследование включаются пациенты с клинически подозреваемым заболеванием поджелудочной железы, у которых имеются доступные контрастные КТ-снимки и которые предоставили информированное согласие. Пациенты исключаются, если у них есть история операций на поджелудочной железе, противопоказания к контрастным веществам, неоптимальное качество изображения или другие состояния, признанные исследователем неподходящими (например, беременность, когнитивные нарушения или одновременное участие в другом исследовании).

Описание

Критерии включения:

  • Клинически подозреваемое заболевание поджелудочной железы.
  • Запланировано проведение контрастной компьютерной томографии.
  • Подписанная форма информированного согласия, подтверждающая согласие на участие.

Критерии исключения:

  • История хирургических вмешательств на поджелудочной железе.
  • Противопоказания к контрастной компьютерной томографии, включая известную гиперчувствительность к йодсодержащим контрастным средствам или тяжелую почечную/печеночную дисфункцию.
  • Неоптимальное качество изображения, влияющее на диагностику.
  • Одновременное участие в другом интервенционном клиническом исследовании.
  • Непригодность для участия, определенная исследователем, включая, но не ограничиваясь: беременность или лактацию, тяжелые психические расстройства или когнитивные нарушения, значительные сопутствующие заболевания, которые могут повлиять на результаты исследования или безопасность пациента.

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

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Вмешательство/лечение
Группа ИИ
Диагностика с помощью модели искусственного интеллекта
Диагностический тест: Диагностика с помощью модели искусственного интеллекта
Для разработки системы классификации заболеваний поджелудочной железы на основе искусственного интеллекта, обеспечивающей автоматизированную и точную классификацию. Контрастные КТ-изображения всех участников исследования будут проанализированы системой ИИ для получения результатов классификации, распределяя пациентов на три группы: ИНТЕРВЕНЦИЯ, ИНТЕНСИВНОЕ НАБЛЮДЕНИЕ или РУТИННОЕ НАБЛЮДЕНИЕ.
Группа клиницистов
Диагноз, установленный клиницистами

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Точность классификации
Временное ограничение: С даты проведения контрастной компьютерной томографии до 1 года
Процент случаев, правильно классифицированных искусственным интеллектом, от общего количества случаев.
С даты проведения контрастной компьютерной томографии до 1 года

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Согласованность с клиническими решениями
Временное ограничение: С даты контрастно-усиленной КТ до 1 года
Доля всех случаев, в которых результаты классификации ИИ и врача совпадают.
С даты контрастно-усиленной КТ до 1 года
Процентное снижение ненужных хирургических процедур
Временное ограничение: С даты контрастной компьютерной томографии до 1 года
Процентное сокращение уровня ненужных хирургических вмешательств, достигнутое благодаря принятию решений на основе ИИ по сравнению с традиционными методами принятия решений.
С даты контрастной компьютерной томографии до 1 года
Частота пропуска злокачественных новообразований
Временное ограничение: С даты проведения контрастной компьютерной томографии до 1 года
Доля случаев, классифицированных ИИ как не требующие хирургического вмешательства, которые на самом деле требовали операции.
С даты проведения контрастной компьютерной томографии до 1 года

Соавторы и исследователи

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

Спонсор

Changhai Hospital

Соавторы

The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
Shengjing Hospital
Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
Shanghai Changzheng Hospital
The Second Affiliated Hospital of Jiaxing University
The Affiliated People's Hospital of Ningbo University
Shanghai Fourth People's Hospital Tongji University
The First Affiliated Hospital of Medical School of Zhejiang University
Shanghai Fudan University Cancer Center

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 (Оцененный)

1 марта 2026 г.

Первичное завершение (Оцененный)

31 октября 2029 г.

Завершение исследования (Оцененный)

31 октября 2029 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

23 февраля 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

23 февраля 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

27 февраля 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

27 февраля 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

23 февраля 2026 г.

Последняя проверка

1 февраля 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Ключевые слова

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

  • Prospective PRISM

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

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