Inteligencia artificial para la detección y el seguimiento en tiempo real de pólipos colorrectales
23 de noviembre de 2022 actualizado por: Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)
Los investigadores plantean la hipótesis de que la implementación clínica de un sistema de inteligencia artificial de aprendizaje profundo es una herramienta óptima para monitorear, auditar y mejorar la detección y clasificación de pólipos y otros puntos de referencia anatómicos durante la colonoscopia.
Los objetivos de este estudio son generar datos preliminares para evaluar la efectividad de la colonoscopia asistida por IA en: a) la tasa de detección de adenomas; b) la detección automática de los puntos de referencia anatómicos (es decir, válvula ileocecal y orificio apendicular).
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
En este ensayo, los investigadores pretenden evaluar lo siguiente:
- la precisión de la detección automática de puntos de referencia anatómicos importantes (es decir, válvula ileocecal, orificio apendicular);
- la precisión de la detección automática de pólipos/adenomas (PDR/ADR);
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Actual)
372
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
45 años a 80 años (ADULTO, MAYOR_ADULTO)
Acepta Voluntarios Saludables
No
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Descripción
Criterios de inclusión :
- Consentimiento informado firmado
- Edad 45-80 años
- Indicación para someterse a una endoscopia digestiva baja.
Criterio de exclusión :
- coagulopatía
- Salud general deficiente, definida como una clase de estado físico de la Sociedad Estadounidense de Anestesiólogos (ASA) > 3
- Colonoscopias de emergencia
- Pacientes hospitalizados
- Enfermedad inflamatoria intestinal conocida (EII)
- Pacientes actualmente en la sala de emergencias
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: DIAGNÓSTICO
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: SINGLE_GROUP
- Enmascaramiento: NINGUNO
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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EXPERIMENTAL: Inteligencia artificial para detección y seguimiento en tiempo real de pólipos colorrectales
Se realizará una colonoscopia estándar de acuerdo con el estándar de atención de rutina.
Todos los pólipos diagnosticados ópticamente serán removidos y enviados al laboratorio de patología de CHUM para evaluación histopatológica de acuerdo con los estándares institucionales.
El sistema de IA capturará video del procedimiento en tiempo real y proporcionará información adicional sobre la detección de pólipos, seguimiento y predicción de patología.
Los videos de colonoscopia completos se anotarán para la hora exacta de la identificación de los puntos de referencia anatómicos, pólipos, también para las características relacionadas con los pólipos y el procedimiento.
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El sistema de IA capturará el video en vivo del procedimiento y los comentarios de la IA (detección de pólipos, seguimiento y predicción de patologías) se mostrarán en una segunda pantalla instalada junto a la pantalla de endoscopia normal.
La pantalla A mostrará la imagen de endoscopia regular y la pantalla B mostrará la imagen de endoscopia regular junto con las áreas que podrían albergar un pólipo o la información para predecir la patología.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Número de pólipos detectados
Periodo de tiempo: Día 1
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Eficacia de la colonoscopia asistida por IA para detectar la proporción de pacientes con al menos 1 pólipo.
Tasa de detección de pólipos con una IA.
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Día 1
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Evaluación del informe automático de los indicadores de calidad de la colonoscopia
Periodo de tiempo: Día 1
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Comparación de la detección automática de la válvula ileocecal, orificio apendicular y el cálculo automático del tiempo de retiro con detección manual
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Día 1
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (ACTUAL)
18 de diciembre de 2020
Finalización primaria (ACTUAL)
31 de marzo de 2022
Finalización del estudio (ACTUAL)
11 de mayo de 2022
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
1 de octubre de 2020
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
7 de octubre de 2020
Publicado por primera vez (ACTUAL)
14 de octubre de 2020
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (ACTUAL)
25 de noviembre de 2022
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
23 de noviembre de 2022
Última verificación
1 de noviembre de 2022
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 20.198
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .