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KI-unterstützte Erkennung von übersehenen Dickdarmpolypen

2. März 2020 aktualisiert von: LEUNG Wai Keung, The University of Hong Kong

Künstliche Intelligenz unterstützte Echtzeiterkennung von übersehenen Läsionen während der Koloskopie: Eine prospektive Studie

Eine prospektive Validierung eines tief lernenden künstlichen Intelligenz-Echtzeitmodells zur Erkennung von übersehenen Dickdarmpolypen

Studienübersicht

Detaillierte Beschreibung

Konsekutive erwachsene Patienten ab 40 Jahren, bei denen eine ambulante Koloskopie im Queen Mary Hospital geplant war, wurden zur Teilnahme eingeladen. Patienten wurden ausgeschlossen, wenn sie nicht in der Lage waren, ihre Einwilligung nach Aufklärung zu erteilen, die als unsicher für die Durchführung einer Biopsie oder Polypektomie angesehen wurden, einschließlich Patienten mit Blutungsneigung und solchen mit schweren Begleiterkrankungen. Auch Patienten mit entzündlichen Darmerkrankungen, familiärer adenomatöser Polyposis, Peutz-Jeghers-Syndrom oder anderen Polyposis-Syndromen in der Vorgeschichte wurden ausgeschlossen.

Der primäre Endoskopiker führte die koloskopische Untersuchung in der üblichen Weise durch. Alle Koloskopieverfahren wurden mit hochauflösenden Koloskopen (EVIS-EXERA 290 Videosystem, Olympus Optical, Tokio, Japan) durchgeführt. Die Koloskopie wurde bei allen Patienten zunächst bis zum Blinddarm vorgeschoben, was durch Identifizierung der Blinddarmöffnung und der Ileozökalklappe oder durch Intubation des Ileums bestätigt wurde. Nach zökaler Intubation wurde die Koloskopie durch den primären Endoskopiker langsam zum Rektum zurückgezogen. Die KI-Echtzeiterkennung wurde dann aktiviert, wobei die Ausgabe auf einem anderen Monitor angezeigt und nur von einem unabhängigen Untersucher, der ein erfahrener Endoskopiker war, betrachtet wurde. Der primäre Endoskopiker war gegenüber dem KI-Echtzeit-Erkennungsergebnis al verblindet.

Der Dickdarm wurde während der Untersuchung in drei Segmente eingeteilt: rechtsseitiger, transversaler und linksseitiger Dickdarm, wobei die hepatische Flexur und die Milzflexur als Trennzeichen verwendet wurden. Alle Polypen wurden nach Größe (gemessen mit Biopsiezange), Lage und Morphologie gemäß der Pariser Klassifikation markiert und dann zur histologischen Untersuchung entfernt oder biopsiert. Nach der Untersuchung jedes Segments wurde eine segmentale Entblindung der KI-Ergebnisse durch den unabhängigen Betrachter bereitgestellt. Wenn zusätzliche Polypen von AI, aber nicht vom Endoskopiker entdeckt wurden, wurde dieses Segment erneut untersucht, um nach dem übersehenen Polypen zu suchen. Wenn kein zusätzlicher Polyp durch den AI erkannt wurde, wurde das nächste Kolonsegment untersucht. Übersehene Läsionen wurden als Läsionen definiert, die durch AI identifiziert und dann bei einer erneuten Untersuchung durch den Endoskopiker bestätigt wurden.

Die erste Entnahmezeit (abzüglich der Polypektomiestelle) wurde gemessen. Der Boston Bowel Preparation Scale Score (BPPS) wurde zur Bewertung der Darmsauberkeit verwendet.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

52

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

      • Hong Kong, Hongkong
        • Queen Mary 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 90 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Konsekutive erwachsene Patienten ab 40 Jahren, bei denen eine ambulante Koloskopie im Queen Mary Hospital geplant war, wurden zur Teilnahme eingeladen

Ausschlusskriterien:

  • Patienten wurden ausgeschlossen, wenn sie nicht in der Lage waren, ihre Einwilligung nach Aufklärung zu erteilen, die als unsicher für die Durchführung einer Biopsie oder Polypektomie angesehen wurden, einschließlich Patienten mit Blutungsneigung und solchen mit schweren Begleiterkrankungen.
  • Auch Patienten mit entzündlichen Darmerkrankungen, familiärer adenomatöser Polyposis, Peutz-Jeghers-Syndrom oder anderen Polyposis-Syndromen in der Vorgeschichte wurden ausgeschlossen.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Künstliche Intelligenz unterstützte Echtzeit-Koloskopie
KI-unterstützte Echtzeiterkennung von Dickdarmläsionen
Die Koloskopie wurde unter Assistenz künstlicher Intelligenz durchgeführt

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Adenom-Übersehensrate
Zeitfenster: Während der Koloskopie
Die Zahl der Patienten hatte mindestens ein übersehenes Adenom
Während der Koloskopie

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Gesamtzahl der übersehenen Adenome
Zeitfenster: Während der Koloskopie
Die Gesamtzahl der übersehenen Polypen für alle Probanden
Während der Koloskopie
Colon-Polyp-Miss-Rate
Zeitfenster: Während der Koloskopie
Die Zahl der Patienten hatte mindestens ein übersehenes Adenom
Während der Koloskopie
Gesamtzahl der übersehenen Polypen
Zeitfenster: Während der Koloskopie
Die Gesamtzahl der übersehenen Polypen für alle Probanden
Während der Koloskopie

Mitarbeiter und Ermittler

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

Ermittler

  • Hauptermittler: Ka Luen, Thomas Lui, Queen Mary Hospital, the University of Hong Kong

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

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)

1. Januar 2020

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

1. Februar 2020

Studienabschluss (Tatsächlich)

1. März 2020

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

10. Januar 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

13. Januar 2020

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

14. Januar 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

4. März 2020

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

2. März 2020

Zuletzt verifiziert

1. März 2020

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

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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Klinische Studien zur Dickdarmpolyp

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