Verbessert die KI-gestützte Koloskopie die Adenomerkennung bei der Screening-Koloskopie?
Verbessert die KI-gestützte Koloskopie die Adenomerkennung bei der Screening-Koloskopie? Eine multizentrische randomisierte kontrollierte
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Es gibt mehrere Studien, die zeigen, dass die KI-gestützte Koloskopie bei der Identifizierung und Charakterisierung von bei der Koloskopie gefundenen Polypen hilfreich sein kann.
- Byrne et al. zeigten, dass ihr KI-Modell zur Echtzeitbewertung endoskopischer Videobilder von kolorektalen Polypen zwischen hyperplastischen Diminutivpolypen und adenomatösen Polypen mit einer Sensitivität von 98 % und einer Spezifität von 83 % unterscheiden kann (Byrne et al. GUT 2019)
- Urban et al. haben tiefe CNNs entwickelt und trainiert, um Polypen in archivierten Videos mit einer ROC-Kurve von 0,991 und einer Genauigkeit von 96,4 % zu erkennen. Die Gesamtzahl der identifizierten Polypen ist deutlich höher, jedoch hauptsächlich bei kleinen Polypen (1–3 mm und 4–6 mm) (Urban et al. Gastroenterol 2018)
- Wang et al. führten eine offene, nicht verblindete Studie mit konsekutiven Patienten (n=1058) durch, die prospektiv randomisiert einer diagnostischen Koloskopie mit oder ohne KI-Unterstützung unterzogen wurden. Sie fanden heraus, dass das KI-System die ADR von 20,3 % auf 29,1 % und die durchschnittliche Anzahl der Adenome pro Patient von 0,31 auf 0,53 erhöhte. Dies war darauf zurückzuführen, dass eine höhere Anzahl kleiner Polypen gefunden wurde, während es bei größeren Adenomen keinen statistischen Unterschied gab. (Wang et al. GUT 2019). In dieser Studie schlossen sie Patienten mit IBD, CRC und kolorektaler Chirurgie aus. Die Patienten wurden mit Symptomen zur Untersuchung ins Krankenhaus gebracht.
Bisher fehlt es an groß angelegten randomisierten kontrollierten Studien mit KI-Unterstützung bei der Erkennung von Polypen/Adenomen in einer Screening-Population. Der Zusammenhang zwischen dem Test auf okkultes Blut im Stuhl (FIT oder FOBT) und dem Vorteil der KI-gestützten Koloskopie wurde nicht untersucht. Es mangelt auch an Informationen über den Nutzen der KI-gestützten Koloskopie bei erfahrenen Koloskopikern im Vergleich zu Praktikanten/Assistenzärzten.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
-
Hong Kong, Hongkong
- Rekrutierung
- Prince of Wales Hospital
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Kontakt:
- Ming Yeung HO
- Telefonnummer: 26371398
- E-Mail: andrewho@cuhk.edu.hk
-
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien
- Patienten, die eine Darmspiegelung erhalten
- Patienten im Alter von 45–75 Jahren
- Sowohl Patienten, die einen FIT-Test durchgeführt haben oder nicht, als auch sowohl FIT +ve- als auch FIT -ve-Probanden
Ausschlusskriterien
- Patienten mit Symptomen, die auf eine kolorektale Erkrankung hinweisen
- Patienten mit einer Vorgeschichte von entzündlichen Darmerkrankungen, Darmkrebs oder Polyposis-Syndrom (Anämie, blutiger Stuhl, Tenesmus und obstruktive Symptome)
- Patienten, bei denen in den letzten 10 Jahren eine Koloskopie oder eine andere Untersuchung des Dickdarms und des Mastdarms durchgeführt wurde
- Patienten, die wegen kolorektaler Erkrankungen operiert wurden
- Patienten, die eine Darmvorbereitung nicht vertragen oder deren Darmvorbereitung suboptimal ist (Boston Bowel Prepared Scale)
- Blinddarm kann nicht erreicht werden
- Patienten, die nicht in der Lage sind, ihre Einwilligung nach Aufklärung zu erteilen
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Aktiver Komparator: Standard
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Standardkoloskopie
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Aktiver Komparator: KI-gestützte Gruppe
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Hierbei handelt es sich um eine multizentrische prospektive, randomisierte, kontrollierte Studie, in der die KI-gestützte Echtzeit-Koloskopie mit der Standardkoloskopie in einer realen Umgebung verglichen wird.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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ADR pro Patient in jeder Gruppe
Zeitfenster: 12 Monate
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Für die AI-unterstützte Gruppe ist sie definiert als die Anzahl der Patienten mit mindestens einem identifizierten Adenom im Dickdarm geteilt durch die Gesamtzahl der Patienten in der AI-unterstützten Gruppe.
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12 Monate
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ADR pro Patient in jeder Gruppe
Zeitfenster: 12 Monate
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Für die Standardgruppe ist es definiert als die Anzahl der Patienten mit mindestens einem identifizierten Adenom im Dickdarm geteilt durch die Gesamtzahl der Patienten in der Standardgruppe.
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12 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Publikationen und hilfreiche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Voraussichtlich)
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
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- AI-CLN Study_Protocol
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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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