基于人工智能的年轻发病结直肠癌筛查
2024年3月28日 更新者：Renmin Hospital of Wuhan University
基于电子病历的人工智能在早发结直肠癌筛查中的应用
在本研究中，我们的目标是开发、内部和临时验证机器学习模型，以帮助筛选 YOCRC 禁止回顾性提取的电子病历 (EMR) 数据。
研究概览
详细说明
近几十年来，年轻发病结直肠癌（YOCRC）的诊断变得越来越普遍。
在年轻人中筛查结直肠癌仍然是一个挑战。
在本研究中，我们计划利用电子病历（EMR）回顾性提取2013年至2022年接受结肠镜检查的年轻人的相关临床数据。
将应用多种监督机器学习技术来区分YOCRC和非YOCRC个体，上述分类器将分别在2013年至2021年期间接纳的训练数据集和内部验证数据集中进行训练和内部验证。
我们还将根据 2022 年的招生情况评估分类器的时间外部有效性。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
11000
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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Hubei
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Wuhan、Hubei、中国、430060
- Renmin Hospital of Wuhan University
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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
- 成人
接受健康志愿者
是的
取样方法
非概率样本
研究人群
本研究抽取的研究人群来自消化科、肿瘤科等科室。
更具体地说，研究参与者有两个主要来源：我们研究中的一些个体有相关症状（如慢性腹痛、排便习惯改变、不明原因的体重减轻、便血），他们在医生的建议下接受了结肠镜检查。有的人来医院只是为了进行全面的体检（体检项目包括结肠镜检查）。
描述
纳入标准：
- 新诊断CRC（YOCRC组）
- 诊断时年龄18-49岁（YOCRC组）
- 从未接受过任何CRC相关治疗（YOCRC组）
- 结肠镜检查或病理学未证实结直肠癌（非 YOCRC 组）
- 年龄18-49岁（非YOCRC组）
排除标准：
- 住院时间少于 24 小时或全血细胞计数不完整
- 患有炎症性肠病或遗传性结直肠癌综合征的患者
- 有其他类型原发性恶性肿瘤病史及其他不适合入组的原因
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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年轻发病的结直肠癌患者
患者在接受结肠镜检查后被诊断为年轻发病的结直肠癌。
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该研究利用临床数据和机器学习模型来筛查年轻发病的结直肠癌。
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无年轻发病结直肠癌的患者
患者接受结肠镜检查后排除了年轻发病的结直肠癌。
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该研究利用临床数据和机器学习模型来筛查年轻发病的结直肠癌。
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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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机器学习筛选模型的性能
大体时间：通过学习完成，平均1年
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年轻发病结直肠癌筛查模型的性能将通过计算受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、准确性、召回率、特异性、阴性预测值（NPV）、阳性预测值（PPV）或称为精度）。
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通过学习完成，平均1年
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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。
调查人员
- 学习椅：Dong Weiguo, PhD、Renmin Hospital of Wuhan 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)
2023年12月1日
初级完成 (实际的)
2024年1月10日
研究完成 (实际的)
2024年1月25日
研究注册日期
首次提交
2024年3月15日
首先提交符合 QC 标准的
2024年3月28日
首次发布 (实际的)
2024年4月2日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年4月2日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年3月28日
最后验证
2024年1月1日
更多信息
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