IA de la vida real en la detección de pólipos (RELIANT)
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Recientemente, ha habido avances notables en la introducción de técnicas de aprendizaje profundo, especialmente redes neuronales convolucionales (CNN), para ayudar al diagnóstico clínico en diferentes campos médicos. Uno de estos dispositivos de inteligencia artificial (IA) para diagnosticar pólipos en el colon durante la colonoscopia se lanzó en octubre de 2019. Su uso previsto es para trabajar como complemento del endoscopista durante una colonoscopia con el fin de resaltar regiones con características visuales compatibles con diferentes tipos de anomalías de la mucosa.
Es fundamental saber si los algoritmos de aprendizaje profundo realmente pueden ayudar a los endoscopistas durante las colonoscopias. Varios estudios ya han abordado este tema con diferentes enfoques y resultados. Sin embargo, un inconveniente común de este tipo de estudios retrospectivos de máquinas frente a humanos es el sesgo del endoscopista. Por lo general, se genera debido al espíritu competitivo natural humano contra la máquina o la relajación humana debido a la confianza en la IA. Esto puede tener un efecto en los resultados generales.
Los investigadores realizaron colonoscopias con el uso de un sistema de inteligencia artificial disponible comercialmente para detectar pólipos colónicos y los registraron durante la rutina clínica. Además, desde marzo de 2019 hasta mayo de 2019, se realizaron y capturaron prospectivamente 120 videos de colonoscopia sin el uso de IA.
En este estudio, los investigadores planean comparar retrospectivamente esos dos conjuntos de videos con respecto a la tasa de detección de pólipos, el tiempo de retiro y las características de identificación de pólipos del sistema de IA.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Bayern
-
Würzburg, Bayern, Alemania, 97080
- Universitätsklinikum Würzburg
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Colonoscopias para detección de pólipos
Criterio de exclusión:
- Colonoscopias para la Enfermedad Inflamatoria Intestinal (EII).
- Colonoscopias para el estudio de un sangrado activo
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: DIAGNÓSTICO
- Asignación: NO_ALEATORIZADO
- Modelo Intervencionista: PARALELO
- Enmascaramiento: NINGUNO
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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EXPERIMENTAL: Colonoscopia con IA-grupo de asistencia
Las colonoscopias se realizaron con asistencia de IA.
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Colonoscopias realizadas con la ayuda de una herramienta de IA que resalta las áreas que son susceptibles de ser un pólipo.
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SIN INTERVENCIÓN: Grupo de colonoscopia estándar
Procedimiento clínico estándar
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Comparación de tasas de detección de pólipos
Periodo de tiempo: 45 minutos
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Número de pólipos detectados dividido por el número de colonoscopias
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45 minutos
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Comparación del tiempo medio de retiro
Periodo de tiempo: 45 minutos
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Comparación del tiempo medio de retiro
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45 minutos
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Cuadros delimitadores AI-Polyp - Evaluación positiva verdadera
Periodo de tiempo: 45 minutos
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2 enfoques: análisis cuadro por cuadro y análisis de coherencia temporal
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45 minutos
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Cuadros delimitadores de AI-Polyp: evaluación cuantitativa de falsos positivos
Periodo de tiempo: 45 minutos
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3 enfoques dependiendo de la detección de tiempo de ventana
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45 minutos
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Cuadros delimitadores AI-Polyp: evaluación de falsos negativos
Periodo de tiempo: 45 minutos
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Número de pólipos perdidos por cuadro delimitador
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45 minutos
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Análisis del tiempo de reacción
Periodo de tiempo: 45 minutos
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Comparación del tiempo de detección de pólipos en un enfoque humano frente a una máquina
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45 minutos
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Alexander Hann, PD Dr. Med, Wuerzburg University Hospital
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (ACTUAL)
Finalización primaria (ACTUAL)
Finalización del estudio (ACTUAL)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (ACTUAL)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (ACTUAL)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
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Otros números de identificación del estudio
- AI01
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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