Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Autonome künstliche Intelligenz versus KI-gestützte optische Diagnose des Menschen (CADx-Prosp)

13. November 2024 aktualisiert von: Daniel Von Renteln, Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)

Autonome künstliche Intelligenz versus KI-unterstützte menschliche optische Diagnose kolorektaler Polypen: Eine randomisierte kontrollierte Studie

Die computergestützte bildverstärkte Endoskopie kann die Beschaffenheit kolorektaler Polypen mit einer Genauigkeit von über 90 % vorhersagen. Diese Technologie nutzt künstliche Intelligenz (KI), um Videoaufzeichnungen von Polypen zu analysieren und zu lernen, Diagnosen in Echtzeit zu stellen. Dies bedeutet, dass Ärzte während des Eingriffs sofort Vorhersagen über kleine Polypen treffen können, was die Notwendigkeit separater pathologischer Untersuchungen verringert, Kosten spart und letztendlich die Patientenversorgung verbessert.

Traditionell variiert die nicht computergestützte Diagnose von Polypen je nach Arzt stark. KI kann dazu beitragen, diese Variabilität zu verringern, indem sie konsistente und genaue computergestützte Diagnosen (CADx) bereitstellt. In der Vergangenheit konnten CADx-Systeme nur erkennen, ob Polypen krebsartig waren oder nicht. Jüngste Fortschritte zeigen jedoch, dass aktuelle CADx-Systeme genauso genau sind wie Ärzte. Für einen breiten Einsatz müssen diese Systeme verschiedene Arten von Polypen erkennen, darunter auch gezackte Polypen, deren Identifizierung schwieriger ist. Zur Erkennung dieser gezackten Polypen werden neuere CADx-Systeme entwickelt, die für den autonomen Einsatz jedoch noch einer weiteren Validierung bedürfen.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Unsere Studienhypothese ist, dass die autonome Diagnose mithilfe eines neuartigen CADx-Systems mit gezackter Polypenerkennung nicht schlechter ist als wenn der Endoskopiker die CADx-Diagnose überprüft oder korrigiert. Unser Hauptziel besteht darin, zu überprüfen, ob die Genauigkeit der optischen Polypendiagnose durch das autonome CADx-System (AI-A) nicht schlechter ist als die Genauigkeit der optischen Polypendiagnose durch einen Endoskopiker, nachdem er die Echtzeit-CADx-Diagnose (AI-A) gesehen hat. H). Dieses RCT wird es uns ermöglichen, den potenziellen Einsatz von autonomem CADx für die optische Polypendiagnose in Echtzeit, einschließlich gezackter Polypen, zu bestimmen.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

540

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • Kanada
    • Quebec
      • Montréal, Quebec, Kanada
        • Ghislaine Ahoua
        • Kontakt:
          • Daniel Von Renteln, MD

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

Nein

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Indikation zur vollständigen Koloskopie.

Ausschlusskriterien:

  • Bekannte entzündliche Darmerkrankung
  • Aktive Kolitis

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
Sonstiges: Alle Teilnehmer
Der Endoskopiker erstellt eine optische Diagnose (OD) für alle kleinen Polypen (bis zu 10 mm) im Weißlicht (WL). Anschließend erstellt der Endoskopiker mithilfe der bildverstärkten Endoskopiemodi (IEE) eine weitere OD-Vorhersage. Anschließend wird CADx im IEE-Modus aktiviert und eine CADx-Vorhersage dokumentiert. Nachdem der Endoskopiker schließlich die CADx-Vorhersage gesehen hat, trifft er eine endgültige Vorhersage, die mit der autonomen CADx-Vorhersage übereinstimmen oder nicht übereinstimmen kann. Polypen werden reseziert und an ein Pathologielabor geschickt, wo eine pathologische Diagnose (unabhängig von den Vorhersagen des Endoskopikers) gestellt wird.
Sonstiges: CADx (KI)-System
Das CADx-System wird verwendet, um die Histopathologie des erkannten Polypen vorherzusagen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit der optischen Diagnose für Polypen von 1–5 mm im Vergleich zu einer vereinbarten CADx-gestützten Diagnose
Zeitfenster: bis zu 100 Wochen
Genauigkeit der optischen Diagnose für Polypen von 1–5 mm im Vergleich zu einer vereinbarten CADx-gestützten Diagnose, wenn histopathologische Ergebnisse als Referenz verwendet werden
bis zu 100 Wochen

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Testmerkmale, einschließlich Erinnerung, Spezifität, positive und negative Vorhersagewerte (PPV/NPV) und insbesondere der NPV rektosigmoider neoplastischer Polypen.
Zeitfenster: bis zu 100 Wochen
Ein NPV von ≥90 % wird als Qualitätsmaßstab für eine Strategie verwendet, solche winzigen Polypen nicht zu resezieren.
bis zu 100 Wochen
Übereinstimmung der Überwachungsintervallempfehlungen von AI-A und AI-H im Vergleich zu den pathologiebasierten Empfehlungen
Zeitfenster: bis zu 100 Wochen
Für die Zuweisung des Überwachungsintervalls werden die Pathologieergebnisse von Begleitpolypen > 5 mm (einschließlich mehrerer Begleitpolypen aller Größen und Histologien) bei der Berechnung der Empfehlung für das Überwachungsintervall berücksichtigt. Überwachungsempfehlungen basieren auf den Richtlinien der United States Multi Society Task Force 2020, wie es in unserem Zentrum aktueller Praxisstandard ist.
bis zu 100 Wochen
Anteil der Patienten, für die für jeden Ansatz direkt eine sofortige Überwachungsempfehlung gegeben werden kann, und wie oft eine histopathologische Polypenuntersuchung vermieden worden wäre.
Zeitfenster: bis zu 100 Wochen
Die potenzielle Kostenwirksamkeit von OD (beide Ansätze) wird anhand der oben beschriebenen Messungen bewertet.
bis zu 100 Wochen
Variabilität der OD (AI-A und AI-H) bei den teilnehmenden Endoskopikern.
Zeitfenster: bis zu 100 Wochen
Jeder teilnehmende Endoskopiker führt eine ähnliche Anzahl optischer Diagnosen durch, um endoskopisch bedingte Faktoren zu beurteilen.
bis zu 100 Wochen
Kosteneffizienz von OD ((AI-A und AI-H)
Zeitfenster: bis zu 100 Wochen
Ein Kosteneffektivitätsmodell wird angewendet, um die Kosten besser zu quantifizieren und die Kostenauswirkungen einschließlich der wichtigsten Kostentreiber zu verstehen, wenn es auf eine breitere Screening-Population übertragen wird.
bis zu 100 Wochen
Genauigkeit der optischen Diagnose für Polypen von 1–10 mm im Vergleich zu einer vereinbarten CADx-gestützten Diagnose
Zeitfenster: bis zu 100 Wochen
Genauigkeit der optischen Diagnose für Polypen von 1–10 mm im Vergleich zu einer vereinbarten CADx-gestützten Diagnose, wenn histopathologische Ergebnisse als Referenz verwendet werden
bis zu 100 Wochen

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)

Mitarbeiter

Roupen Djinbachian, MD
Mahsa Taghiakbari, MD PHD

Ermittler

  • Hauptermittler: Daniel von Renteln, MD, University of Montreal Medical Center (CHUM)

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 (Geschätzt)

15. November 2024

Primärer Abschluss (Geschätzt)

15. November 2024

Studienabschluss (Geschätzt)

15. November 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

30. Juli 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

5. August 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

9. August 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

15. November 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

13. November 2024

Zuletzt verifiziert

1. November 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2025-12306

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 .

Abonnieren