ChiCTR2300078811进行中（未招募）诊断试验新技术临床试验
自身免疫性胃炎内镜图像人工智能辅助诊断系统的研发
2023 年北京医院医工专项1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2023年10月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 诊断试验新技术临床试验
- 状态
- 进行中（未招募）
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 人工智能提取特征的准确度
研究概览
简要总结
目前国际上尚无统一的 AIG 诊断标准，由于患者的症状不特异和医生对疾病认识不足，临床确诊率很低，而内镜检查是发现和诊断 AIG 的重要契机。本研究对拟行内镜检查的慢性胃炎患者进行胃黏膜组织活检病理和血清学检查，确诊患者的胃炎类型后将内镜图片进行分类，通过人工智能深度学习内镜图片不断训练模型，建立 AIG 的 AI 辅助内镜识别系统并进行验证，达到接近高年资内镜医师的识别水平。通过本研究初步建立 AI 辅助下的慢性胃炎分类识别模型，以提高自身免疫性胃炎的诊断率。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 诊断试验诊断准确性
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 60（—）
- 性别
- All
入选标准
- •采用连续入组方式按照如下标准纳入研究对象。（1）临床疑诊 AIG：①合并以下疾病之一：贫血、VitB12 缺乏症、亚急性联合变性、胃神经内分泌瘤、自身免疫性甲状腺疾病、1 型糖尿病、白癜风、自身免疫性肝病、Addison 病；②AIG 一级家族史。满足①中任意一条或②。（2）内镜疑诊 AIG：①慢性萎缩性胃炎木村竹本分型为 O1-O3 或 Op（胃体为主的萎缩）②胃底体粘稠粘液③胃息肉样病变④胃体黏膜水肿弥漫发红⑤残余胃底腺黏膜，满足①至⑤中任意一条。
排除标准
- •（1）依从性较差、不能规律就诊；（2）胃部分切除术后；（3）伴随严重的基础疾病；（4）处于妊娠或哺乳期；（5）研究者认为不能入组的其它情况。
结局指标
主要结局
人工智能提取特征的准确度
次要结局
- 敏感性、特异性
研究者
研究点 (1)
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