评估人工智能辅助粪便微生物组检测对炎症性肠病的诊断潜力
该临床试验的目的是评估人工智能辅助粪便微生物组检测对炎症性肠病诊断的诊断潜力。 它旨在回答的主要问题是：
• 人工智能辅助的粪便微生物组测试是否是炎症性肠病的可靠筛查测试？
将要求参与者提供粪便样本，以使用下一代测序技术进行分析。
如果有比较组：研究人员将比较 AI 辅助粪便微生物组检测与结肠镜检查的诊断性能，以了解两种干预措施结果之间的相关性。
研究概览
详细说明
炎症性肠病 (IBD) 包括克罗恩病和溃疡性结肠炎，是一种慢性且复杂的胃肠道疾病，影响着全世界数百万人。 IBD 通常通过结合患者病史、体格检查、实验室检查和影像学检查来诊断。 然而，这些方法可能昂贵、有创且耗时，导致诊断和治疗的延误。
最近的研究集中在使用粪便微生物组测试的潜力，该测试分析肠道微生物群的组成和功能，作为 IBD 的非侵入性和成本效益筛查工具。 肠道菌群是一个复杂的微生物生态系统，在维持肠道健康和免疫系统功能方面发挥着关键作用。 肠道微生物群的组成或功能的变化与 IBD 的发生和发展有关。
人工智能 (AI) 算法可以辅助分析粪便微生物组检测数据，并提供更准确和可靠的 IBD 诊断。 AI 可以识别微生物组测试生成的复杂数据中的模式和趋势，而人类分析师可能看不到这些模式和趋势，从而更早、更准确地诊断 IBD。
此外，AI 可以帮助识别 IBD 的潜在生物标志物，这些标志物可用于筛查和监测疾病活动。 这些生物标志物可以深入了解 IBD 的潜在机制，从而开发更有效的疗法和个性化治疗方法。
总体而言，使用 AI 辅助粪便微生物组检测进行 IBD 筛查对于改善这种慢性和衰弱性疾病的诊断和管理具有重要潜力。
研究类型
注册 (预期的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Varol TUNALI, Dr.
- 电话号码：00905556303231
- 邮箱：varoltunali@gmail.com
学习地点
-
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Other (Non U.s.)
-
Istanbul、Other (Non U.s.)、火鸡、34230
- 招聘中
- Medipol University Esenler Hospital
-
接触：
- Naciye Cigdem Arslan, MD
- 电话号码：05313890975
-
首席研究员：
- Naciye Cigdem Arslan
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
描述
纳入标准：
- 18 岁以上 未怀孕 因慢性腹泻（4 周或以上）主诉申请 不符合任何排除标准 签署自愿同意书
排除标准：
- 18 岁以下 怀孕或计划怀孕 急性腹泻病例 有其他已知的胃肠道疾病诊断（任何常量营养素吸收不良、肠切除术、乳糜泻等）
- 除阑尾切除术或子宫切除术外的腹部手术史
- 精神病合并症
- 会影响微生物组的慢性疾病（癌症、糖尿病、心血管疾病、肝病、神经系统疾病等）
- 研究前 4 周内使用可能影响消化功能的药物（包括最近 4 周内使用）、益生菌、麻醉镇痛药、乳果糖（益生元）
- 服用膳食补充剂的患者将不包括在研究中。
学习计划
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：结肠镜检查
将从因怀疑患有炎症性肠病而接受结肠镜检查的患者获取粪便样本
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粪便样本二代测序及检测结果人工智能分析
结肠镜检查程序
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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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与结肠镜检查相比，人工智能辅助粪便微生物组检测在检测炎症性肠病方面的诊断准确性
大体时间：2周
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AI 辅助粪便微生物组检测在检测炎症性肠病方面的诊断准确性，通过灵敏度、特异性、阳性预测值、阴性预测值和受试者工作特征曲线下面积 (AUC-ROC) 来衡量。
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2周
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合作者和调查者
合作者
调查人员
- 首席研究员：Varol TUNALI, Dr.、Celal Bayar University Faculty of Medicine Parasitology Department
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (预期的)
初级完成 (预期的)
研究完成 (预期的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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