食管鳞状细胞癌早期诊断的人工智能
2020年4月25日 更新者：Yanqing Li、Shandong University
光学增强放大内镜人工智能在食管鳞癌早期诊断中的应用
食管鳞状细胞癌是上消化道最常见的恶性肿瘤之一。
然而，早期食管鳞状细胞癌的检出率和诊断准确率较低。
本研究的目的是开发一种结合光学放大内窥镜的计算机辅助诊断工具，用于早期发现和准确诊断。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
119
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
Shandong
-
Jinan、Shandong、中国、250012
- Department of Gastroenterology, Qilu Hospital, Shandong University
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
连续来山东大学齐鲁医院接受光学放大OE内镜检查的患者
描述
纳入标准：
- 18 岁或以上的食管癌高危患者；
- 经组织学证实的早期食管鳞状细胞癌。
排除标准：
- 食管图像不适合训练、验证和测试计算机辅助诊断工具的患者。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
AI可视组
内窥镜新手在分析图像的过程中可以看到AI的自动诊断
|
AI展示是指AI的自动诊断信息，AI展示是指在群组中可见。
|
|
AI隐形组
分析图像的内窥镜新手在过程中看不到AI的自动诊断
|
AI 呈现是指AI 的自动诊断信息，没有AI 呈现是指在群体中是不可见的。
|
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
AI模型的诊断效率
大体时间：12个月
|
人工智能模型的敏感性、特异性和准确性
|
12个月
|
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Yanqing Li, PHD、Qilu Hospital, Shandong University
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2018年12月1日
初级完成 (实际的)
2020年3月1日
研究完成 (实际的)
2020年4月1日
研究注册日期
首次提交
2018年11月28日
首先提交符合 QC 标准的
2018年11月28日
首次发布 (实际的)
2018年11月30日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2020年4月28日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2020年4月25日
最后验证
2020年4月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.
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