Einfluss der künstlichen Intelligenz (KI) auf die Adenomerkennung während der Koloskopie bei FIT+-Patienten. (AIFIT)
Einfluss von KI (Künstliche Intelligenz) auf die Erkennung von Adenomen während der Koloskopie bei FIT+-Patienten: eine prospektive randomisierte kontrollierte Studie
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
-
Como, Italien, 22100
- Gastroenterology Unit, Valduce Hospital
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Konsekutive erwachsene (50-74 Jahre) ambulante Patienten, die sich einer Koloskopie im Rahmen des FIT-basierten Screening-Programms unterziehen.
Ausschlusskriterien:
- Patienten mit CRC-Vorgeschichte oder erblichen Polyposis-Syndromen oder erblichem Darmkrebs ohne Polyposis
- Patienten mit unzureichender Darmvorbereitung
- Patienten, bei denen keine zökale Intubation erreicht wurde oder für die Teiluntersuchungen vorgesehen waren
- Patienten mit Magen-Darm-Beschwerden
- Polypen konnten aufgrund einer andauernden Antikoagulation, die eine Resektion und eine pathologische Beurteilung verhinderte, nicht reseziert werden
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Screening
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Kein Eingriff: Standard-WL (Weißlicht)-Koloskopie
alle Patienten erhalten eine Standard-Koloskopie (mit hochauflösenden HD-Endoskopen) mit Weißlicht (WL) sowohl in der Einführ- als auch in der Rückzugsphase; Alle identifizierten Polypen werden entfernt und zur histopathologischen Untersuchung geschickt.
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Experimental: Standard-Koloskopie mit Unterstützung künstlicher Intelligenz (CAD-EYE (Fujifilm Co, Tokyo, Japan)
Alle Patienten erhalten Koloskopieuntersuchungen (mit HD-Endoskopen), die mit einem Ai-System (CAD-EYE, Fujifilm Co, Tokio, Japan) ausgestattet sind, sowohl in der Einführ- als auch in der Rückzugsphase).
Dieses System ist eine computergestützte Echtzeit-Bildanalyse, die eine automatische Polypenidentifikation ohne Modifikationen am Koloskop oder am eigentlichen endoskopischen Verfahren ermöglicht.
Wenn CAD EYE einen Polypen identifiziert, erscheint sowohl ein visueller (ein grün blinkender Rahmen um den identifizierten Polypen, der als Erkennungsrahmen bezeichnet wird) als auch ein akustischer Alarm und erregen die Aufmerksamkeit des Endoskopikers.
Um das endoskopische Bild herum wird ein visueller Hilfskreis angezeigt und leuchtet in der Richtung auf, in der der verdächtige Polyp erkannt wird. Alle identifizierten Polypen werden entfernt und zur histopathologischen Untersuchung geschickt.
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Ein dediziertes CNN-basiertes KI-System (CAD EYE, Fujifilm Co, Tokio, Japan) wurde kürzlich entwickelt.
Das computergestützte Diagnosesystem (CAD) CAD EYE ist eine computergestützte Echtzeit-Bildanalyse, die eine automatische Polypenidentifikation ohne Änderungen am Koloskop oder am eigentlichen endoskopischen Verfahren ermöglicht.
Wenn CAD EYE einen Polypen identifiziert, erscheint sowohl ein visueller (ein grün blinkender Rahmen um den identifizierten Polypen, der als Erkennungsrahmen bezeichnet wird) als auch ein akustischer Alarm und erregen die Aufmerksamkeit des Endoskopikers.
Um das endoskopische Bild herum wird ein visueller Hilfskreis angezeigt und leuchtet in der Richtung auf, in der der verdächtige Polyp erkannt wird.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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ADR
Zeitfenster: 10 Monate
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Adenom-Erkennungsrate: Rate der Teilnehmer mit mindestens einem während der Koloskopie entdeckten Adenom
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10 Monate
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APC
Zeitfenster: 10 Monate
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Adenom pro Koloskopie: Es wird bestimmt, indem die Gesamtzahl der entfernten Adenome durch die Gesamtzahl der durchgeführten Koloskopien dividiert wird
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10 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Adv-ADR
Zeitfenster: 10 Monate
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Adv-ADR: Rate der Teilnehmer mit mindestens einem fortgeschrittenen Adenom, das während der Koloskopie entdeckt wurde
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10 Monate
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SSL-DR:
Zeitfenster: 10 Monate
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SSL-ADR: Erkennungsrate der gezackten Läsionen mit neoplastischem Potenzial (sessile serratierte Läsionen – SSA; traditionelle serratierte Adenome – TSA).
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10 Monate
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Andere Ergebnismessungen
Andere Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Auswirkungen von Ai auf Endoskopiker mit unterschiedlichen UAW
Zeitfenster: 10 Monate
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Die Variation der UAW wird gemäß der anfänglichen UAW der an der vorliegenden Studie teilnehmenden Endoskopiker stratifiziert
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10 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
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
- 598/2020
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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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