用于胃肠道疾病诊断的深度学习算法
2020年2月14日 更新者：Xiuli Zuo、Shandong University
用于胃肠道疾病诊断的深度学习算法的开发和验证
本研究的目的是开发和验证用于胃肠道疾病诊断的深度学习算法。
然后，评估这种新的人工智能（AI）辅助识别系统在临床实践中的准确性。
研究概览
详细说明
最近，基于中央神经网络（CNN）的深度学习算法在胃肠道病变的计算机辅助检测和计算机辅助诊断方面显示出多种潜力。
然而，对所有胃肠道疾病的认识仍存在空白。
本研究旨在开发和验证用于胃肠道疾病诊断的深度学习算法。
然后，评估这种新的人工智能（AI）辅助识别系统在临床实践中的准确性。
研究类型
介入性
注册 (预期的)
100000
阶段
- 不适用
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
- 招聘中
- Qilu Hospital, Shandong University
-
接触：
- Xiuli Zuo, PhD
- 电话号码：053188369277 15588818685
- 邮箱：zuoxiuli@sdu.edu.cn
-
-
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
描述
纳入标准：
- 从所有参与的医院中检索了 18 岁或以上且之前未接受过内窥镜检查的参与者。
排除标准：
-
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
- 主要用途：诊断
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：AI监控胃肠内窥镜
患者接受标准准备方案后，在AI监护仪下进行结肠镜检查或胃镜检查。
整个过程由人工智能相关识别系统监控。
消化道疾病的检测和诊断，AI设备会自动捕捉相关图像，并在屏幕上报告每个部分的位置。
组织学分析被设定为黄金标准。
然后所有人工智能捕获的图像将由人类小组进行审查，该小组由三到五名经验丰富的内窥镜医生组成。
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患者接受标准准备方案后，在AI监护仪下进行结肠镜检查或胃镜检查。
整个过程由人工智能相关识别系统监控。
消化道疾病的检测和诊断，AI设备会自动捕捉相关图像，并在屏幕上报告每个部分的位置。
组织学分析被设定为黄金标准。
然后所有人工智能捕获的图像将由人类小组进行审查，该小组由三到五名经验丰富的内窥镜医生组成。
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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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深度学习算法对胃肠道疾病的诊断准确性。
大体时间：1个月
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深度学习算法对胃肠道疾病的诊断准确性。
|
1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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深度学习算法对胃肠道疾病的诊断敏感性。
大体时间：1个月
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深度学习算法对胃肠道疾病的诊断敏感性。
|
1个月
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深度学习算法对胃肠道疾病的诊断特异性。
大体时间：1个月
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深度学习算法对胃肠道疾病的诊断特异性。
|
1个月
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深度学习算法对胃肠道疾病的诊断阳性预测价值。
大体时间：1个月
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深度学习算法对胃肠道疾病的诊断特异性。
|
1个月
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深度学习算法对胃肠道疾病的诊断阴性预测价值。
大体时间：1个月
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深度学习算法对胃肠道疾病的诊断特异性。
|
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)
2020年1月1日
初级完成 (预期的)
2020年2月1日
研究完成 (预期的)
2020年2月1日
研究注册日期
首次提交
2020年1月7日
首先提交符合 QC 标准的
2020年1月7日
首次发布 (实际的)
2020年1月10日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2020年2月18日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2020年2月14日
最后验证
2020年2月1日
更多信息
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