阴道镜辅助人工智能工具的开发和评估 (IACOL)
研究概览
详细说明
由于宫颈癌筛查建议发生变化后阴道镜检查的数量有所增加，研究人员想知道计算机工具提供的帮助的好处。 几个团队已经开发了算法来帮助解释阴道镜检查，但这些研究是在不具备法国从业者的阴道镜专业知识的国家进行的，而且据我们所知，还没有算法证明其有效性，不同的结果是不均匀的。 因此，研究人员希望根据被认为是专家的从业人员进行的临床病例开发一种算法来辅助阴道镜检查，然后评估其有效性。
研究人员手动收集了2022年9月1日至2023年12月31日期间由La Pitié-Salpêtrière专家医生接受阴道镜检查的成年患者的数据，以及这些患者的阴道镜检查照片（未染色、酸醋酸后和Lugol后）是可用且可用的，并且其临床背景是已知的。 如果进行了活检，则组织学结果被认为是金标准。 如果情况并非如此（阴道镜检查正常且令人满意），则研究人员默认认为组织学正常。 研究人员排除了所有照片质量差或无法获取照片的患者。
在计算机科学专业学生的帮助下开发算法，旨在回答以下两个问题：
- 假定的组织学结果
- 如有必要，定位目标活检
算法评估：将算法用于新病例，然后将获得的结果与专家临床医生给出的响应进行比较（由 2 名阴道镜医师读取图像）。 目的是强调算法的非劣性。
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Geoffroy CANLORBE, MD, PhD
- 电话号码：+33 + 1 42 17 81 11
- 邮箱：geoffroy.canlorbe@aphp.fr
研究联系人备份
- 姓名：Pierre MATHON
- 邮箱：pierre.mathon@aphp.fr
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 2022年9月1日至2023年12月31日期间在La Pitié-Salpêtrière接受阴道镜定向活检的成年患者
- 已知的临床背景（患者为何接受阴道镜检查）
- 宫颈活检的组织学结果（+/-锥切术甚至子宫切除术）已知
- 可用图像（未准备的子宫颈照片、使用醋酸后和使用卢戈后）
- 了解该研究并且不反对使用其数据
排除标准：
- 不会说法语的患者
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
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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开发一种算法来帮助解释阴道镜图像
大体时间：纳入后4个月
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使用 Pitié-Salpêtrière 医院的护理数据创建与临床和组织学数据相关的影像数据库。 将从该部门的数百个案例中选择一百个案例进行研究。 根据法国阴道镜和子宫颈阴道病理学会 (SFCPCV) 的建议对阴道镜照片进行注释，然后与组织学数据进行关联。 在计算机科学专业学生的帮助下，使用分析的数据开发一种用于识别和分析阴道镜检查照片的算法。 |
纳入后4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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评估该算法的有效性
大体时间：纳入后4个月
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算法与组织学数据的相关率与临床医生与组织学数据的相关率的比较
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纳入后4个月
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合作者和调查者
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (估计的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
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 (估计的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
其他相关的 MeSH 术语
其他研究编号
- APHP231740
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计划共享个人参与者数据 (IPD)？
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IPD 共享时间框架
IPD 共享访问标准
IPD 共享支持信息类型
- 研究方案
- 国际碳纤维联合会
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
研究美国 FDA 监管的设备产品
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