Reconocimiento de imágenes de gravedad endoscópica para avanzar en la investigación y la capacitación en enfermedad inflamatoria intestinal (EVEREST - IBD)
14 de noviembre de 2024 actualizado por: Hull University Teaching Hospitals NHS Trust
EVEREST - IBD: reconocimiento de imágenes de gravedad endoscópica para avanzar en la investigación y la capacitación en enfermedades inflamatorias intestinales
Desarrollar y entrenar una red neuronal convolucional para detectar y caracterizar la gravedad de la enfermedad inflamatoria intestinal durante la endoscopia.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Descripción detallada
Desarrollar y entrenar una Red Neuronal Convolucional para detectar y caracterizar la gravedad de la enfermedad en la enfermedad inflamatoria intestinal durante la endoscopia.
Esta iniciativa inevitablemente establecerá una gran base de datos de imágenes de alta calidad.
Por lo tanto, los objetivos secundarios de nuestro estudio son utilizar las imágenes que recopilamos para avanzar en el campo del aprendizaje profundo y el diagnóstico asistido por computadora en la enfermedad inflamatoria intestinal mediante el establecimiento de una base de datos de imágenes.
Esto implicará desarrollar un marco que combine algoritmos de aprendizaje profundo y visión artificial.
El objetivo final es utilizar la base de datos de imágenes para producir resultados de investigación de alto impacto y recursos de capacitación que conduzcan a una mejora en la calidad de la endoscopia realizada, reduzcan la variabilidad entre observadores en la evaluación de la enfermedad y reduzcan las tasas de cáncer de intestino perdido y la mortalidad asociada.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
4000
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.
Estudio Contacto
- Nombre: Shaji Sebastian
- Número de teléfono: 01482 816764
- Correo electrónico: shaji.sebastian@hey.nhs.uk
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Laurence Lovat
- Número de teléfono: 02076799606
- Correo electrónico: l.lovat@ucl.ac.uk
Ubicaciones de estudio
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-
East Yorkshire
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Hull, East Yorkshire, Reino Unido, HU3 2JZ
- Reclutamiento
- Hull Royal Infirmary
-
-
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
16 años a 99 años (Niño, Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Método de muestreo
Muestra de probabilidad
Población de estudio
La enfermedad inflamatoria intestinal (EII) afecta al menos a una de cada 250 personas de la población del Reino Unido y la prevalencia va en aumento.
Descripción
Criterios de inclusión:
- • Cualquier paciente adulto de 16 años o más que haya dado su consentimiento para someterse a una investigación endoscópica donde se capturan imágenes como parte de la atención clínica de rutina.
Criterio de exclusión:
• Cualquier paciente menor de 16 años
- Pacientes que no pueden dar su consentimiento informado para someterse a una investigación endoscópica o que no desean que se utilicen sus imágenes pseudoanonimizadas
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
- Modelos observacionales: Otro
- Perspectivas temporales: Transversal
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
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Grupo principal
Pacientes con/sospecha de Enfermedad Inflamatoria Intestinal que asisten a un procedimiento endoscópico
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Control
Pacientes sin Enfermedad Inflamatoria Intestinal que asisten a un procedimiento endoscópico
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Desarrollar y entrenar una red neuronal convolucional para detectar y caracterizar la gravedad de la enfermedad inflamatoria intestinal durante la endoscopia.
Periodo de tiempo: 5 años
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Desarrollar y entrenar una red neuronal convolucional para detectar y caracterizar la gravedad de la enfermedad inflamatoria intestinal durante la endoscopia.
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5 años
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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a) Explorar si la Inteligencia Artificial puede predecir la respuesta a las terapias para la EII
Periodo de tiempo: 5 años
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Explorar si la inteligencia artificial puede predecir la respuesta a las terapias para la EII
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5 años
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b) Desarrollar un repositorio de imágenes endoscópicas para avanzar en la formación y estandarización en la detección y caracterización endoscópica de la EII.
Periodo de tiempo: 5 años
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b) Desarrollar un repositorio de imágenes endoscópicas para avanzar en la capacitación y estandarización
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5 años
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c) Desarrollar y evaluar metodologías para la formación y garantía de calidad de la endoscopia diagnóstica de la EII
Periodo de tiempo: 5 años
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Desarrollar y evaluar metodologías de formación y aseguramiento de la calidad de la EII
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5 años
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d) Evaluar comparaciones en interpretación de imágenes endoscópicas entre endoscopistas
Periodo de tiempo: 5 años
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Evaluar las comparaciones en la interpretación de imágenes endoscópicas entre el endoscopista
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5 años
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e) Desarrollar algoritmos de aprendizaje profundo y técnicas de visión por computadora para permitir la medición automatizada de métricas de calidad en endoscopia para la EII.
Periodo de tiempo: 5 años
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Desarrollar algoritmos de aprendizaje profundo y técnicas de visión por computadora para permitir la medición automatizada de métricas de calidad en endoscopia para la EII.
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5 años
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f) Crear una futura plataforma de investigación robusta para garantizar que los objetivos anteriores se desarrollen continuamente a medida que surgen nuevas técnicas de imagen con el tiempo.
Periodo de tiempo: 5 años
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Crear una futura plataforma de investigación robusta para garantizar que los objetivos anteriores se desarrollen continuamente a medida que surgen nuevas técnicas de imagen con el tiempo.
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5 años
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Shaji Sebastian, Hull University Teaching Hospitals NHS Trust
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)
17 de septiembre de 2021
Finalización primaria (Estimado)
1 de septiembre de 2031
Finalización del estudio (Estimado)
1 de septiembre de 2031
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
27 de abril de 2021
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
27 de abril de 2021
Publicado por primera vez (Actual)
30 de abril de 2021
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
15 de noviembre de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
14 de noviembre de 2024
Última verificación
1 de noviembre de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 299614
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
INDECISO
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. .