Klinische Validierung von PolyDeep: ein auf künstlicher Intelligenz basierendes computergestütztes System zur Erkennung und Charakterisierung von Polypen (CADe) und Charakterisierung (CADx). Polytiefer Fortschritt 3
PolyDeep Advance 3: Randomisierte klinische Studie zum Vergleich der hochauflösenden Koloskopie mit der PolyDeep-unterstützten hochauflösenden Koloskopie.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Darmkrebs (CRC) ist die häufigste Krebsart in der westlichen Welt. Ein grundlegendes Instrument zur Erkennung und Prävention ist die Koloskopie. Der Nachweis und die endoskopische Resektion von kolorektalen Polypen, der Vorläuferläsion von CRC, kann die CRC-Inzidenz und Mortalität reduzieren. Die Adenom-Erkennungsrate ist der am häufigsten verwendete endoskopische Qualitätsindikator. Die Verbesserung dieses Indikators steht im Zusammenhang mit der Verringerung der CRC-Inzidenz und -Mortalität nach der Koloskopie.
Die Diagnose eines kolorektalen Polypen basiert auf einer endoskopischen Resektion und einer histologischen Analyse. Eine genaue optische Diagnose könnte histologische Läsionen kleinerer Läsionen vermeiden und die mit der histologischen Diagnose verbundenen Kosten reduzieren. Die NICE-Klassifikation (NBI International Colorectal Endoscopic) hat die Verwendung von hochauflösenden Endoskopen mit Narrow Band Imaging (NBI) vorgeschlagen. NICE muss jedoch von Endoskopikern verwendet werden, die ausreichend vorbereitet sind und die Lernkurve überwunden haben. Daher ist eine optische Histologiediagnostik mit hoher Genauigkeit unabhängig vom Zentrum und dem Endoskopiker erforderlich.
Auf künstlicher Intelligenz basierende Computer Aid Diagnosis (CAD) Systeme erleben eine exponentielle Entwicklung im Bereich der medizinischen Bildanalyse. Die Entwicklung des CAD-Systems basiert auf der Erstellung großer Datenbanken mit endoskopischen Bildern und/oder Videos, auf dem Training, der Entwicklung und Validierung diagnostischer Algorithmen in solchen Datenbanken und schließlich auf einer prospektiven klinischen Validierung bei Patienten, die sich einer Koloskopie unterziehen. Das Ziel von CAD-Systemen in der Koloskopie ist ein doppeltes. Erstens zielt das CAD-System darauf ab, die Erkennung von Polypen (CADe) im Allgemeinen und von Adenomen und gezackten Läsionen im Besonderen zu verbessern. Das zweite Ziel ist die Charakterisierung (CADx) der Histologie der erkannten Läsion.
PolyDeep CAD ist ein funktionsfähiger Prototyp. Dieses CAD-System ist in der Lage, kolorektale Polypen zu erkennen, zu lokalisieren und zu klassifizieren. In-vivo-Validierungsdaten zeigen, dass PolyDeep eine hohe diagnostische Genauigkeit für die Polypenidentifikation aufweist und dass diese Genauigkeit berücksichtigt werden kann. Das Ziel von PolyDeep advance 3 ist es, die Unterschiede in der Adenom-Erkennungsrate in einer randomisierten klinischen Studie zu vergleichen. Die Ermittler werden die Adenom-Erkennungsrate zwischen der hochauflösenden Koloskopie und der PolyDeep-unterstützten hochauflösenden Koloskopie sowohl beim CRC-Screening als auch bei der Überwachung vergleichen.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Joaquín Cubiella Fernandez, MD PhD
- Telefonnummer: 0034988385824
- E-Mail: joaquin.cubiella.fernandez@sergas.es
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Miguel Reboiro Jato, PhD
Studienorte
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Ourense, Spanien, 32003.
- Complexo Hospitalario Universitario de Ourense
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Pontevedra, Spanien
- Hospital De Montecelo
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Pontevedra
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Vigo, Pontevedra, Spanien
- Hospital Álvaro Cunqueiro (Vigo)
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Erste diagnostische Koloskopie, die nach einem positiven immunchemischen Stuhltest durchgeführt wurde, der im Rahmen des CRC-Screening-Programms durchgeführt wurde.
- Überwachung nach Resektion kolorektaler Adenome
- Annahme nach Lesen des Informationsblatts und Unterzeichnung der Einverständniserklärung.
Ausschlusskriterien:
- Koloskopien mit unzureichender Darmreinigung (Boston Bowel Preparation Scale <6 oder <2 in einem der ausgewerteten Segmente).
- Unvollständige Koloskopie ohne zökale Intubation.
- Vorherige CRC
- Frühere Kolonresektion.
- Hereditäre CRC-Syndrome
- Gezacktes Polyposis-Syndrom
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- 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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Sonstiges: Kontrollarm: Hochauflösende Koloskopie
Diagnostischer Test: Standard-Koloskopie
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Bei der Intervention dieses Arms wenden die Ermittler die Standard-Koloskopie ohne computergestützte Koloskopie (polyDeep) an.
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Experimental: PolyDeep unterstützte hochauflösende Koloskopie
Diagnosetest: PolyDeep
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Bei der Intervention dieses Arms wenden die Ermittler eine polyDeep-unterstützte hochauflösende Koloskopie (CAD-System) an.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Adenom-Erkennungsrate (ADR)
Zeitfenster: 1,5 Jahre
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Anzahl der Koloskopien mit Adenomen/Gesamtzahl der Koloskopien.
Die Ermittler werden prüfen, ob es Unterschiede zwischen den beiden Armen gibt.
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1,5 Jahre
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Erkennungsrate von Polypen
Zeitfenster: 1,5 Jahre
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Anzahl der Darmspiegelungen mit Polypen/Gesamtzahl der Darmspiegelungen.
Die Ermittler werden prüfen, ob es Unterschiede zwischen den beiden Armen gibt.
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1,5 Jahre
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Erkennungsrate von gezackten Läsionen
Zeitfenster: 1,5 Jahre
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Anzahl der Koloskopien mit gezackten Läsionen/Gesamtzahl der Koloskopien.
Die Ermittler werden prüfen, ob es Unterschiede zwischen den beiden Armen gibt.
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1,5 Jahre
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Erweiterte Läsionserkennungsrate
Zeitfenster: 1,5 Jahre
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Anzahl der Koloskopien mit fortgeschrittenen Läsionen (Adenome ≥ 10 mm, villöse Histologie oder hochgradige Dysplasie; gezackte Läsionen mit Dysplasie oder ≥ 10 mm) / Gesamtzahl der Koloskopien.
Die Ermittler werden prüfen, ob es Unterschiede zwischen den beiden Armen gibt.
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1,5 Jahre
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Auszahlungszeit:
Zeitfenster: 1,5 Jahre
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Die Entzugszeit zwischen den beiden Armen wird von den Ermittlern berechnet und verglichen
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1,5 Jahre
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Charakterisierung der erkannten Läsionen.
Zeitfenster: 1,5 Jahre
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Die Prüfärzte werden die optische Diagnosegenauigkeit von Polydeep für die endgültige histologische Diagnose (Sensitivität, Spezifität, positive und negative Vorhersagewerte) bewerten.
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1,5 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Hassan C, Spadaccini M, Iannone A, Maselli R, Jovani M, Chandrasekar VT, Antonelli G, Yu H, Areia M, Dinis-Ribeiro M, Bhandari P, Sharma P, Rex DK, Rosch T, Wallace M, Repici A. Performance of artificial intelligence in colonoscopy for adenoma and polyp detection: a systematic review and meta-analysis. Gastrointest Endosc. 2021 Jan;93(1):77-85.e6. doi: 10.1016/j.gie.2020.06.059. Epub 2020 Jun 26.
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- Cubiella J, Marzo-Castillejo M, Mascort-Roca JJ, Amador-Romero FJ, Bellas-Beceiro B, Clofent-Vilaplana J, Carballal S, Ferrandiz-Santos J, Gimeno-Garcia AZ, Jover R, Mangas-Sanjuan C, Moreira L, Pellise M, Quintero E, Rodriguez-Camacho E, Vega-Villaamil P; Sociedad Espanola de Medicina de Familia y Comunitaria y Asociacion Espanola de Gastroenterologia. Clinical practice guideline. Diagnosis and prevention of colorectal cancer. 2018 Update. Gastroenterol Hepatol. 2018 Nov;41(9):585-596. doi: 10.1016/j.gastrohep.2018.07.012. Epub 2018 Sep 20. English, Spanish.
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- Puig I, Lopez-Ceron M, Arnau A, Rosinol O, Cuatrecasas M, Herreros-de-Tejada A, Ferrandez A, Serra-Burriel M, Nogales O, Vida F, de Castro L, Lopez-Vicente J, Vega P, Alvarez-Gonzalez MA, Gonzalez-Santiago J, Hernandez-Conde M, Diez-Redondo P, Rivero-Sanchez L, Gimeno-Garcia AZ, Burgos A, Garcia-Alonso FJ, Bustamante-Balen M, Martinez-Bauer E, Penas B, Pellise M; EndoCAR group, Spanish Gastroenterological Association and the Spanish Digestive Endoscopy Society. Accuracy of the Narrow-Band Imaging International Colorectal Endoscopic Classification System in Identification of Deep Invasion in Colorectal Polyps. Gastroenterology. 2019 Jan;156(1):75-87. doi: 10.1053/j.gastro.2018.10.004. Epub 2018 Oct 6.
- Jin EH, Lee D, Bae JH, Kang HY, Kwak MS, Seo JY, Yang JI, Yang SY, Lim SH, Yim JY, Lim JH, Chung GE, Chung SJ, Choi JM, Han YM, Kang SJ, Lee J, Chan Kim H, Kim JS. Improved Accuracy in Optical Diagnosis of Colorectal Polyps Using Convolutional Neural Networks with Visual Explanations. Gastroenterology. 2020 Jun;158(8):2169-2179.e8. doi: 10.1053/j.gastro.2020.02.036. Epub 2020 Feb 29.
- Parmar R, Martel M, Rostom A, Barkun AN. Validated Scales for Colon Cleansing: A Systematic Review. Am J Gastroenterol. 2016 Feb;111(2):197-204; quiz 205. doi: 10.1038/ajg.2015.417. Epub 2016 Jan 19.
- Parsa N, Rex DK, Byrne MF. Colorectal polyp characterization with standard endoscopy: Will Artificial Intelligence succeed where human eyes failed? Best Pract Res Clin Gastroenterol. 2021 Jun-Aug;52-53:101736. doi: 10.1016/j.bpg.2021.101736. Epub 2021 Feb 22.
- Wani S, Rastogi A. Narrow-band imaging in the prediction of submucosal invasive colon cancer: how "NICE" is it? Gastrointest Endosc. 2013 Oct;78(4):633-6. doi: 10.1016/j.gie.2013.06.015. No abstract available.
- Mangas-Sanjuan C, Santana E, Cubiella J, Rodriguez-Camacho E, Seoane A, Alvarez-Gonzalez MA, Suarez A, Alvarez-Garcia V, Gonzalez N, Lue A, Cid-Gomez L, Ponce M, Bujanda L, Portillo I, Pellise M, Diez-Redondo P, Herraiz M, Ono A, Pizarro A, Zapater P, Jover R; QUALISCOPIA Study Investigators. Variation in Colonoscopy Performance Measures According to Procedure Indication. Clin Gastroenterol Hepatol. 2020 May;18(5):1216-1223.e2. doi: 10.1016/j.cgh.2019.08.035. Epub 2019 Aug 22.
- ASGE Technology Committee; Abu Dayyeh BK, Thosani N, Konda V, Wallace MB, Rex DK, Chauhan SS, Hwang JH, Komanduri S, Manfredi M, Maple JT, Murad FM, Siddiqui UD, Banerjee S. ASGE Technology Committee systematic review and meta-analysis assessing the ASGE PIVI thresholds for adopting real-time endoscopic assessment of the histology of diminutive colorectal polyps. Gastrointest Endosc. 2015 Mar;81(3):502.e1-502.e16. doi: 10.1016/j.gie.2014.12.022. Epub 2015 Jan 16.
- Liu A, Wang H, Lin Y, Fu L, Liu Y, Yan S, Chen H. Gastrointestinal endoscopy nurse assistance during colonoscopy and polyp detection: A PRISMA-compliant meta-analysis of randomized control trials. Medicine (Baltimore). 2020 Aug 21;99(34):e21278. doi: 10.1097/MD.0000000000021278.
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
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- PolyDeep Advance 3.0
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Beschreibung des IPD-Plans
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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