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The AID Study: Artificial Intelligence for Colorectal Adenoma Detection (AID)

11. Februar 2020 aktualisiert von: Istituto Clinico Humanitas

Colonoscopy is clinically used as the gold standard for detection of colon cancer (CRC) and removal of adenomatous polyps. Despite the success of colonoscopy in reducing cancer-related deaths, there exists a disappointing level of adenomas missed at colonoscopy. "Back-to-back" colonoscopies have indicated significant miss rates of 27% for small adenomas (< 5 mm) and 6% for adenomas of more than 10 mm in diameter. Studies performing both CT colonography and colonoscopy estimate that the colonoscopy miss rate for polyps over 10 mm in size may be as high as 12%. The clinical importance of missed lesions should be emphasized because these lesions may ultimately progress to CRC8.

Limitations in human visual perception and other human biases such as fatigue, distraction, level of alertness during examination increases such recognition errors and way of mitigating them may be the key to improve polyp detection and further reduction in mortality from CRC. In the past years, a number of CAD systems for detection of polyps from endoscopy images have been described. However, the benefits of traditional CAD technologies in colonoscopy appear to be contradictory, therefore they should be improved to be ultimately considered useful. Recent advances in artificial intelligence (AI), deep learning (DL), and computer vision have shown potential to assist polyp detection during colonoscopy.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

700

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

    • Milano
      • Rozzano, Milano, Italien, 20089
        • Endoscopy Unit, Humanitas Research Hospital

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

40 Jahre bis 80 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Based on the observed prevalence of adenomas (35%) among patients undergoing colonoscopies at our center within the last 12 months, a sample size of 322 subjects per arm could allow for a 90% power to show the non-inferiority (primary end-point) of the AI-aided arm by excluding that the one-side 95% CI will exclude a difference of 10% in favour of the standard group. Such sample size will also have a 80% power to detect as statistical significant (α=0.05; two-sided test) a 10% absolute increase in the detection rate of adenomas in the AI-aided arm (secondary end-point).

Beschreibung

Inclusion Criteria:

All 40-80 years-old subjects undergoing a colonoscopy.

Exclusion Criteria:

  • subjects with personal history of CRC, or IBD.
  • patients with inadequate bowel preparation (defined as Boston Bowel Preparation Scale > 2 in any colonic segment).
  • patients with previous colonic resection.
  • patients on antithrombotic therapy, precluding polyp resection.
  • patients who were not able or refused to give informed written consent.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Kontrolle
Weißlicht-Koloskopie
AI
Artificial Intelligence colonoscopy
Artificial intellignece colonoscopy

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Additional diagnostic yield obtained by AI-aided colonoscopy to the yield obtained by the Standard (high-definition) colonoscopy
Zeitfenster: 3 Months
To compare the additional diagnostic yield obtained by AI-aided colonoscopy to the yield obtained by the Standard (high-definition) colonoscopy
3 Months

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Ermittler

  • Hauptermittler: Alessandro Repici, MD, Humanitas Research Hospital

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

25. September 2019

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

31. Dezember 2019

Studienabschluss (Tatsächlich)

31. Dezember 2019

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

3. September 2019

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

3. September 2019

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

6. September 2019

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

12. Februar 2020

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

11. Februar 2020

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2020

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2363

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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