Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Kunstig intelligens til realtidsdetektion og overvågning af kolorektale polypper

23. november 2022 opdateret af: Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)
Efterforskerne antager, at den kliniske implementering af et deep learning AI-system er et optimalt værktøj til at overvåge, auditere og forbedre påvisningen og klassificeringen af ​​polypper og andre anatomiske vartegn under koloskopi. Formålet med denne undersøgelse er at generere foreløbige data for at evaluere effektiviteten af ​​AI-assisteret koloskopi på: a) hastigheden af ​​påvisning af adenomer; b) den automatiske detektion af de anatomiske vartegn (dvs. ileocecal ventil og appendiceal åbning).

Studieoversigt

Status

Afsluttet

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljeret beskrivelse

I dette forsøg sigter efterforskerne efter at evaluere følgende:

  1. nøjagtigheden af ​​automatisk detektion af vigtige anatomiske vartegn (dvs. ileocecal ventil, appendiceal åbning);
  2. nøjagtigheden af ​​automatisk detektion af polypper/adenomer (PDR/ADR);

Undersøgelsestype

Interventionel

Tilmelding (Faktiske)

372

Fase

  • Ikke anvendelig

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiesteder

  • Canada
    • Quebec
      • Montréal, Quebec, Canada
        • Centre hospitalier universitaire de Montréal
      • Montréal, Quebec, Canada, QC H3T 1J4
        • Université de Montréal
  • Frankrig
      • Strasbourg, Frankrig, 67000
        • IHU Strasbourg

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

45 år til 80 år (VOKSEN, OLDER_ADULT)

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Køn, der er berettiget til at studere

Alle

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Underskrevet informeret samtykke
  • Alder 45-80 år
  • Indikation for at gennemgå en lavere GI endoskopi.

Ekskluderingskriterier:

  • Koagulopati
  • Dårligt generelt helbred, defineret som et American Society of Anesthesiologists (ASA) fysisk statusklasse >3
  • Nødkoloskopier
  • Indlagte patienter
  • Kendt inflammatorisk tarmsygdom (IBD)
  • Patienter i øjeblikket på skadestuen

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

  • Primært formål: DIAGNOSTISK
  • Tildeling: NA
  • Interventionel model: SINGLE_GROUP
  • Maskning: INGEN

Våben og indgreb

Deltagergruppe / Arm
Intervention / Behandling
EKSPERIMENTEL: Kunstig intelligens til realtidsdetektion og overvågning af kolorektale polypper
En standard koloskopi vil blive udført i henhold til standarden for rutinemæssig pleje. Alle optisk diagnosticerede polypper vil blive fjernet og sendt til CHUMs patologiske laboratorium til histopatologisk evaluering i henhold til institutionelle standarder. AI-systemet vil optage video af proceduren i realtid og give yderligere information om påvisning af polypper, opfølgning og forudsigelse af patologi. Koloskopivideoerne i fuld længde vil blive kommenteret for det nøjagtige tidspunkt for identifikation af de anatomiske vartegn, polypper, også for polyp- og procedurerelaterede karakteristika.
Diagnostisk test: Påvisning af polypper ved kunstig intelligens
AI-systemet vil optage live-videoen af ​​proceduren, og AI-feedback (polypdetektion, sporing og patologiforudsigelse) vil blive vist på en anden skærm installeret ved siden af ​​den almindelige endoskopiskærm. Skærm A vil vise det almindelige endoskopibillede, og skærm B vil vise det almindelige endoskopibillede sammen med de områder, der kan rumme en polyp eller informationen til at forudsige patologi

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Antal påviste polypper
Tidsramme: Dag 1
Effekten af ​​AI-assisteret koloskopi til at påvise andelen af ​​patienter med mindst 1 polyp. Polyp detektionshastighed med en AI.
Dag 1
Evaluering af den automatiske rapport af koloskopikvalitetsindikatorerne
Tidsramme: Dag 1
Sammenlign den automatiske detektering af ileocecal-ventilen, blindtarmsåbningen og den automatiske beregning af tilbagetrækningstiden med manuel detektion
Dag 1

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (FAKTISKE)

18. december 2020

Primær færdiggørelse (FAKTISKE)

31. marts 2022

Studieafslutning (FAKTISKE)

11. maj 2022

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

1. oktober 2020

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

7. oktober 2020

Først opslået (FAKTISKE)

14. oktober 2020

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (FAKTISKE)

25. november 2022

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

23. november 2022

Sidst verificeret

1. november 2022

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Nøgleord

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • 20.198

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

INGEN

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Kliniske forsøg med Adenomatøse polypper

Kliniske forsøg med Påvisning af polypper ved kunstig intelligens

Søg i lignende forsøg

Sponsorer og samarbejdspartnere

Medicinske tilstande

Narkotikainterventioner

CROs by country

CROs in Bosnia & Herzegovina

Betingelser

Sjældne sygdomme

Narkotikainterventioner

Kosttilskud

Sponsor / samarbejdspartnere

Placeringer

Abonner