Künstliche Intelligenz in der Koloskopie
Künstliche Intelligenz in der endoskopischen Diagnose kolorektaler Polypen: Eine prospektive randomisierte Studie.
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Zofia Orzeszko, MD
- Telefonnummer: +48123797145
- E-Mail: z.orzeszko@bonifratrzy.krakow.pl
Studienorte
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Lesser Poladn
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Krakow, Lesser Poladn, Polen, 31559
- Rekrutierung
- MEDICINA Medical Center
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Kontakt:
- Zofia Orzeszko, MD
- Telefonnummer: +48123797145
- E-Mail: z.orzeszko@bonifratrzy.krakow.pl
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Hauptermittler:
- Zofia Orzeszko, MD
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Lesser Polasd
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Krakow, Lesser Polasd, Polen, 31061
- Rekrutierung
- Brothers Hospitallers Medical Center, Hospital of St John of god in Krakow
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Kontakt:
- Zofia Orzeszko, MD
- Telefonnummer: +48123797145
- E-Mail: z.orzeszko@bonifratrzy.krakow.pl
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Hauptermittler:
- Tomasz Gach, PhD
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Einwilligung zur Teilnahme an der Studie,
- Alter zwischen 50 und 65 Jahren,
- Geplante ambulante Koloskopie.
Ausschlusskriterien:
- Vorherige Koloskopie,
- Geschichte der kolorektalen Chirurgie,
- Laufende biologische Therapie bei jeder Indikation,
- Primär sklerosierende Cholangitis,
- Familiäres Polyposis-Syndrom,
- Chronischer Durchfall,
- Colitis ulcerosa,
- Morbus Crohn.
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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Experimental: KI-Gruppe
Die KI-Gruppe umfasst Patienten, die sich einer Koloskopie mit Unterstützung des künstlichen Intelligenzsystems ENDO-AID OIP-1 zur Erkennung kolorektaler Polypen unterziehen.
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Das Endo-Aid CADe-System ist eine KI-gestützte computergestützte Läsionserkennungsanwendung auf ENDO-AID-Hardware.
Es nutzt einen komplexen Algorithmus, der über ein von Olympus entwickeltes und gelehrtes neuronales Netzwerk erstellt wird.
Mit dieser neuen App kann das hochentwickelte maschinelle Lernsystem den Endoskopiker in Echtzeit alarmieren, wenn eine verdächtige Läsion auf dem Bildschirm erscheint.
Das Bild vom Vision-Prozessor wird an das CADe-Gerät übertragen.
Die Computeranwendung erkennt die Form der Polypen und markiert ihre Position auf dem Bildschirm.
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Kein Eingriff: Nicht-KI-Gruppe
Die Nicht-AI-Gruppe besteht aus Patienten, die sich ohne die Unterstützung dieses Systems einer Koloskopie unterziehen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Adenomerkennungsrate (ADR)
Zeitfenster: Während der Koloskopie-Untersuchung
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Der Prozentsatz der Koloskopien, bei denen mindestens ein histologisch gesichertes Adenom gefunden wurde.
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Während der Koloskopie-Untersuchung
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Nutzen künstlicher Intelligenz sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Endoskopiker
Zeitfenster: Während der Koloskopie-Untersuchung
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Der Unterschied in den Adenomerkennungsraten (ADR), die mit und ohne KI bei Auszubildenden und erfahrenen Endoskopikern erreicht wurden.
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Während der Koloskopie-Untersuchung
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Beurteilung der Morphologie von Polypen, die während der Koloskopie entdeckt wurden
Zeitfenster: Während der Koloskopie-Untersuchung
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Bewertung der Unterschiede in der Polypenmorphologie, die in beiden Studienarmen festgestellt wurden.
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Während der Koloskopie-Untersuchung
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Kostenanalyse von Eingriffen, die unter Einsatz künstlicher Intelligenz durchgeführt werden
Zeitfenster: Bis zum Studienabschluss vergehen durchschnittlich 6 Monate
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Die Bewertung der Kosteneffizienz der KI-Implementierung, einschließlich der erhöhten Kosten für die pathologische Bewertung und zusätzliche Überwachungsuntersuchungen.
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Bis zum Studienabschluss vergehen durchschnittlich 6 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Ermittler
Ermittler
- Studienstuhl: Miroslaw Szura, Prof., Jagiellonian University in Krakow
- Hauptermittler: Zofia Orzeszko, MD, Jagiellonian University in Krakow
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Repici A, Badalamenti M, Maselli R, Correale L, Radaelli F, Rondonotti E, Ferrara E, Spadaccini M, Alkandari A, Fugazza A, Anderloni A, Galtieri PA, Pellegatta G, Carrara S, Di Leo M, Craviotto V, Lamonaca L, Lorenzetti R, Andrealli A, Antonelli G, Wallace M, Sharma P, Rosch T, Hassan C. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology. 2020 Aug;159(2):512-520.e7. doi: 10.1053/j.gastro.2020.04.062. Epub 2020 May 1.
- Corley DA, Jensen CD, Marks AR, Zhao WK, Lee JK, Doubeni CA, Zauber AG, de Boer J, Fireman BH, Schottinger JE, Quinn VP, Ghai NR, Levin TR, Quesenberry CP. Adenoma detection rate and risk of colorectal cancer and death. N Engl J Med. 2014 Apr 3;370(14):1298-306. doi: 10.1056/NEJMoa1309086.
- Kaminski MF, Regula J, Kraszewska E, Polkowski M, Wojciechowska U, Didkowska J, Zwierko M, Rupinski M, Nowacki MP, Butruk E. Quality indicators for colonoscopy and the risk of interval cancer. N Engl J Med. 2010 May 13;362(19):1795-803. doi: 10.1056/NEJMoa0907667.
- Barua I, Vinsard DG, Jodal HC, Loberg M, Kalager M, Holme O, Misawa M, Bretthauer M, Mori Y. Artificial intelligence for polyp detection during colonoscopy: a systematic review and meta-analysis. Endoscopy. 2021 Mar;53(3):277-284. doi: 10.1055/a-1201-7165. Epub 2020 Sep 29.
- Mori Y, Kudo SE, East JE, Rastogi A, Bretthauer M, Misawa M, Sekiguchi M, Matsuda T, Saito Y, Ikematsu H, Hotta K, Ohtsuka K, Kudo T, Mori K. Cost savings in colonoscopy with artificial intelligence-aided polyp diagnosis: an add-on analysis of a clinical trial (with video). Gastrointest Endosc. 2020 Oct;92(4):905-911.e1. doi: 10.1016/j.gie.2020.03.3759. Epub 2020 Mar 30.
- Boroff ES, Gurudu SR, Hentz JG, Leighton JA, Ramirez FC. Polyp and adenoma detection rates in the proximal and distal colon. Am J Gastroenterol. 2013 Jun;108(6):993-9. doi: 10.1038/ajg.2013.68. Epub 2013 Apr 9.
- van Doorn SC, Klanderman RB, Hazewinkel Y, Fockens P, Dekker E. Adenoma detection rate varies greatly during colonoscopy training. Gastrointest Endosc. 2015 Jul;82(1):122-9. doi: 10.1016/j.gie.2014.12.038. Epub 2015 Mar 24.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
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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- 2024.000.421
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Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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