Die AID-Studie 2: Künstliche Intelligenz zur Erkennung kolorektaler Adenome 2
Die Koloskopie wird klinisch als Goldstandard zur Erkennung von Dickdarmkrebs (CRC) und Entfernung von adenomatösen Polypen eingesetzt. Trotz des Erfolgs der Koloskopie bei der Reduzierung krebsbedingter Todesfälle gibt es eine enttäuschende Zahl von Adenomen, die bei der Koloskopie übersehen werden. "Back-to-Back"-Koloskopien haben signifikante Übersehensraten von 27 % bei kleinen Adenomen (< 5 mm) und 6 % bei Adenomen mit einem Durchmesser von mehr als 10 mm gezeigt. Studien, die sowohl CT-Kolonographie als auch Koloskopie durchführen, schätzen, dass die Koloskopie-Übersehensrate für Polypen mit einer Größe von über 10 mm bis zu 12 % betragen kann. Die klinische Bedeutung übersehener Läsionen sollte betont werden, da diese Läsionen letztendlich zu CRC fortschreiten können.
Einschränkungen in der menschlichen visuellen Wahrnehmung und andere menschliche Vorurteile wie Müdigkeit, Ablenkung, Aufmerksamkeitsniveau während der Untersuchung erhöhen solche Erkennungsfehler und die Art und Weise, sie zu mildern, kann der Schlüssel zur Verbesserung der Polypenerkennung und weiteren Verringerung der Sterblichkeit durch CRC sein. In den vergangenen Jahren wurden eine Reihe von CAD-Systemen zum Nachweis von Polypen aus Endoskopiebildern beschrieben. Die Vorteile traditioneller CAD-Technologien in der Koloskopie scheinen jedoch widersprüchlich zu sein, daher sollten sie verbessert werden, um letztendlich als nützlich erachtet zu werden. Jüngste Fortschritte in den Bereichen künstliche Intelligenz (KI), Deep Learning (DL) und Computer Vision haben das Potenzial gezeigt, die Polypenerkennung während der Koloskopie zu unterstützen.
Durchschnittlich erfahrene Endoskopiker (jeder hat <2000 Screening-Koloskopien durchgeführt) führen das endoskopische Verfahren durch.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Como, Italien, 22100
- Ospedale Valduce
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Rome, Italien, 00153
- Digestive Endoscopy Unit, Nuovo Regina Margherita Hospital
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Italia
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Brescia, Italia, Italien
- Fondazione Poliambulanza
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Milano
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Rozzano, Milano, Italien, 20089
- Endoscopy Unit, Humanitas Research Hospital
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Lugano, Schweiz, 6900
- Ente Ospedaliero Cantonale, Ospedale Italiano
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Basierend auf der beobachteten Prävalenz von Adenomen (35 %) bei Patienten, die sich in den letzten 12 Monaten in unserem Zentrum einer Koloskopie unterzogen haben, könnte eine Stichprobengröße von 322 Probanden pro Arm eine 90-prozentige Aussagekraft zum Nachweis der Nicht-Unterlegenheit (primärer Endpunkt) ermöglichen ) des AI-unterstützten Arms, indem ausgeschlossen wird, dass das einseitige 95 %-KI einen Unterschied von 10 % zugunsten der Standardgruppe ausschließt. Eine solche Stichprobengröße hat auch eine 80-prozentige Aussagekraft, um sie als statistisch signifikant zu erkennen (α = 0,05; zweiseitiger Test) eine absolute Steigerung der Erkennungsrate von Adenomen um 10 % im AI-unterstützten Arm (sekundärer Endpunkt).
Indem wir eine Substratifizierung gemäß der Erfahrung des Bedieners durchführen, planen wir, die 322 Probanden pro Arm, die von Experten durchgeführt werden, und 322 Probanden pro Arm, die von einem durchschnittlichen Bediener durchgeführt werden, einzuschreiben.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alle 40-80-jährigen Probanden, die sich einer Koloskopie unterziehen
Ausschlusskriterien:
- Themen mit persönlicher Geschichte von CRC oder IBD.
- Patienten mit unzureichender Darmvorbereitung (definiert als Boston Bowel Preparation Scale > 2 in jedem Dickdarmsegment).
- Patienten mit vorangegangener Kolonresektion.
- Patienten unter antithrombotischer Therapie, die eine Polypenresektion ausschließen.
- Patienten, die nicht in der Lage waren oder sich weigerten, eine informierte schriftliche Einwilligung zu erteilen.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Interessent
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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KI
Koloskopie mit künstlicher Intelligenz
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Koloskopie mit künstlicher Intelligenz
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Kontrolle
Weißlicht-Koloskopie
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Nicht-Unterlegenheit der AI-gestützten Koloskopie in Bezug auf UAW
Zeitfenster: 5 Monate
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Der Anteil der Teilnehmer mit mindestens einem Adenom (Analyse pro Patient).
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5 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Alessandro Repici, MD, Humanitas Research Hospital
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- 2363-2
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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