Меню
Набор скоро начнётся NCT06753318

Validation of Joint-AI in Diagnosing Pancreatic Solid Lesions

Без фазы С лечением Pancreatic Cancer Pancreatitis Pancreatic Neuroendocine Neoplasms (pNETs) Autoimmune Pancreatitis

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: The assistance of the Joint-AI model, The assistance of the interpretable Joint-AI model.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Pancreatic Cancer, Pancreatitis, Pancreatic Neuroendocine Neoplasms (pNETs), Autoimmune Pancreatitis. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Официальное название

Validation of a Multimodal Artificial Intelligence Model in in Diagnosing Pancreatic Solid Lesions: a Prospective, Multicenter, Randomized, Controlled Trial

Обзор

This clinical trial aims to learn if a multimodal artificial intelligence (AI) model can enhance the diagnosis of pancreatic solid lesions. The main questions it aims to answer are: 1. Does the AI model enhance the diagnostic performance of endoscopists in diagnosing pancreatic solid lesions? 2. Does the addition of interpretability analysis further improve the diagnostic performance of the assisted endoscopists? Researchers will compare the diagnostic performance of endoscopists with or without the assistance of the AI model. Participants will: 1. Their clinical data will be prospectively collected. 2. They will be randomized to the AI-assist group and the conventional diagnosis group.

Подробное описание

The investigators have previously developed a multimodal AI model (Joint-AI) based on endoscopic ultrasound images and clinical data to diagnose pancreatic solid lesions. This study aims to improve the Joint-AI model's performance with a prospectively collected dataset and validate it through a randomized controlled clinical trial.

Вмешательства

  • Диагностический тест The assistance of the Joint-AI model
    Predictions given by the Joint-AI model will be provided to the endoscopists during their diagnosis
  • Диагностический тест The assistance of the interpretable Joint-AI model
    Predictions given by the Joint-AI model and the results of the interpretability analysis will be provided to the endoscopists during their diagnosis

Первичные конечные точки

  • Rate of correct diagnostic classification with assistance of the Joint-AI Model [Срок оценки: Through study completion, an average of 1 year]
  • Rate of correct diagnostic classification with assistance of the Interpretable Joint-AI Model [Срок оценки: Through study completion, an average of 1 year]
Вторичные конечные точки (3)
  • Rate of correct diagnostic classification of the Joint-AI model and the interpretable Joint-AI model [Срок оценки: Through study completion, an average of 1 year]
  • Endoscopist-reported confidence score in diagnosis with AI assistance (the score is on a scale of 0%-100%, where 0 represents "not confident at all" and 100 represents "completely confident") [Срок оценки: Through study completion, an average of 1 year]
  • Rate of correct diagnostic classification of endoscopists without AI assistance [Срок оценки: Through study completion, an average of 1 year]

Критерии участия

Критерии включения

  • Imaging examinations (MRI, CT, B-ultrasound) show a solid mass in the pancreas, which requires endoscopic ultrasound guided-fine needle aspiration/biopsy (EUS-FNA/B) to clarify the nature of the lesion in patients.
  • Written consent provided

Критерии исключения

  • Age under 18 years old

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Распределение
Рандомизированное
Модель
Параллельные группы
Маскирование
Двойное слепое
Основная цель
Диагностика

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Tongji Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology — Ухань

Идентификаторы

NCT: NCT06753318 · Joint-AI 2024

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗