Wirksamkeit des durch künstliche Intelligenz unterstützten Systems zur Erkennung von Dickdarmpolypen
9. Oktober 2023 aktualisiert von: Xiangya Hospital of Central South University
Forschung zum Hilfsdiagnose- und Behandlungssystem der Verdauungsendoskopie auf der Grundlage künstlicher Intelligenz: Eine Wirksamkeitsstudie des durch künstliche Intelligenz unterstützten Systems zur Erkennung von Dickdarmpolypen
Hierbei handelt es sich um eine randomisierte kontrollierte multizentrische klinische Studie zum computergestützten Erkennungssystem (CADe) zur adjuvanten Diagnose von Darmpolypen/Adenomen, die jemals in einer chinesischen Bevölkerung durchgeführt wurde.
Darüber hinaus wird diese Studie die Wirkung des CADe-Systems auf die Adenomerkennung bei Endoskopikern unter Müdigkeit bewerten.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
1906
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
Hunan
-
Changsha, Hunan, China
- Xiangya Hospital Central South University
-
Loudi, Hunan, China
- Loudi Central 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
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Beschreibung
Einschlusskriterien: Patienten, die sich einer Koloskopie unterziehen müssen. -
Ausschlusskriterien: Patienten mit CRC, entzündlicher Darmerkrankung, vorangegangener Kolonresektion und antithrombotischer Therapie, die eine Polypenresektion ausschloss, 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: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Doppelt
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Experimental: KI-gestützte Gruppe
Die Probanden dieser Gruppe unterziehen sich einer KI-gestützten Koloskopie.
Das KI-gestützte System verfügt nicht nur über die Funktion der automatischen Polypenerkennung, sondern auch über die Funktion der Qualitätskontrolle der Koloskopie.
|
KI kann verdächtige Läsionen nicht nur rechtzeitig erkennen und im Sichtfeld der Koloskopie kennzeichnen, sondern auch die Entnahmegeschwindigkeit überwachen und die saubere Entnahmezeit automatisch berechnen.
|
|
Kein Eingriff: Kontrollgruppe
Die Probanden dieser Gruppe werden einer routinemäßigen Koloskopie unterzogen.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Adenomerkennungsrate
Zeitfenster: bis zu 2 Monate
|
Der Anteil der Patienten mit mindestens einem histologisch nachgewiesenen Adenom oder Karzinom
|
bis zu 2 Monate
|
|
Einhaltung der Auszahlungszeit
Zeitfenster: bis zu 2 Monate
|
Der Anteil der Patienten mit einer sauberen Entzugszeit von >6 Minuten.
|
bis zu 2 Monate
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Polypenerkennungsrate
Zeitfenster: bis zu 2 Monate
|
Der Anteil der Patienten mit mindestens einem Polypen.
|
bis zu 2 Monate
|
|
Adenom pro Koloskopie
Zeitfenster: bis zu 2 Monate
|
Die Anzahl der pro Koloskopie entdeckten Adenome
|
bis zu 2 Monate
|
|
Polyp pro Koloskopie
Zeitfenster: bis zu 2 Monate
|
Die Anzahl der pro Koloskopie entdeckten Polys
|
bis zu 2 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Ermittler
- Hauptermittler: Xiaowei Liu, doctor, Xiangya Hospital of Central South University
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. Juli 2023
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
20. September 2023
Studienabschluss (Tatsächlich)
30. September 2023
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
4. Juli 2023
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
4. Juli 2023
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
12. Juli 2023
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
10. Oktober 2023
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
9. Oktober 2023
Zuletzt verifiziert
1. Juli 2023
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 202306499
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .