使用 pCLE 和 AI 自动诊断早期食管鳞状细胞瘤
2019年10月20日 更新者：Yanqing Li、Shandong University
使用基于探针的共聚焦激光内镜和人工智能自动诊断早期食管鳞状细胞瘤
食管鳞状细胞瘤 (ESN) 的检测和鉴别诊断对于改善患者预后具有重要价值。
基于探针的共聚焦激光显微内镜（pCLE）可以准确诊断ESN，但这需要大量的经验，限制了pCLE的应用。
研究人员设计了一个使用深度神经网络的计算机辅助诊断程序，在 pCLE 检查中自动进行诊断，并将其性能与内窥镜医师进行对比。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
60
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
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Shandong
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Jinan、Shandong、中国、250001
- 招聘中
- Qilu Hospital, Shandong University
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接触：
- Yanqing Li, PhD,MD
- 电话号码：053182169385
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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 至 80年 (成人、OLDER_ADULT)
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
连续在山东大学齐鲁医院接受上消化道pCLE检查并筛查符合入选标准的患者将被纳入研究
描述
纳入标准：
- 18至80岁；同意给予书面知情同意；白光内镜检查发现疑似食管黏膜病变。
排除标准：
- 处于不适合进行 CLE 的条件下的患者，包括凝血病、肾功能或肝功能受损、怀孕或哺乳以及已知对荧光素钠过敏；无法提供知情同意
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 |
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pCLE观察食管黏膜病变
pCLE 用于区分白光内窥镜检测到的可疑病变。
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当使用pCLE观察到疑似食管粘膜病变时，内镜医师和AI将独立做出诊断。
此外，内镜医师无法看到 AI 的诊断结果。
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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 |
|---|---|---|
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人工智能的诊断效率
大体时间：3个月
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主要结果是在实时 pCLE 检查中测试人工智能诊断食管粘膜疾病的准确性、敏感性、特异性、PPV、NPV。
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3个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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人工智能与内窥镜诊断效率对比
大体时间：1个月
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次要结果是比较人工智能和内镜医师之间的诊断效率（包括实时 pCLE 检查诊断食管粘膜疾病的诊断准确性、敏感性、特异性、PPV、NPV）。
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1个月
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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。
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)
2019年8月1日
初级完成 (预期的)
2019年12月1日
研究完成 (预期的)
2019年12月1日
研究注册日期
首次提交
2019年10月20日
首先提交符合 QC 标准的
2019年10月20日
首次发布 (实际的)
2019年10月23日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2019年10月23日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2019年10月20日
最后验证
2019年10月1日
更多信息
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