- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04079478
The AID Study: Artificial Intelligence for Colorectal Adenoma Detection (AID)
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
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Milano
-
Rozzano, Milano, Italien, 20089
- Endoscopy Unit, Humanitas Research Hospital
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
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
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
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Alessandro Repici, MD, Humanitas Research Hospital
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2363
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
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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