Inteligencia artificial y calidad de limpieza intestinal (CALPER2)
Diseño y Validación de un Sistema de Inteligencia Artificial para Detectar la Calidad de la Limpieza de Colon Previa a la Colonoscopia
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La percepción del paciente de la última evacuación intestinal antes de la colonoscopia ha demostrado ser un poderoso predictor de la limpieza intestinal calificada durante la colonoscopia. Un gran estudio que involucró a 1011 pacientes distribuidos en una cohorte de derivación (633 pacientes) y una cohorte de validación (378 pacientes) utilizando un conjunto de 4 imágenes que se asemejan a las cualidades de limpieza intestinal mostró una concordancia moderada con el BBPS. Además, se encontró una buena concordancia cuando se compararon la percepción del personal y la percepción del paciente sobre la última deposición. Estos hallazgos ofrecen una excelente oportunidad para probar las intervenciones de limpieza de rescate el mismo día del examen, antes de la colonoscopia.
En los últimos dos años, las aplicaciones de inteligencia artificial han supuesto un avance sustancial en varias disciplinas, incluida la endoscopia. El aprendizaje automático y su forma más avanzada de aprendizaje profundo se refiere al desarrollo de algoritmos (redes neuronales convolucionales) con la capacidad de aprender y realizar ciertas tareas. En el ámbito de la endoscopia, las aplicaciones de visión artificial se han declarado como un campo prioritario de investigación. En base a toda esta experiencia, el objetivo de este estudio fue diseñar y validar una red neuronal convolucional capaz de predecir automáticamente la calidad de la limpieza del paciente en su domicilio tras la ingesta de la solución de limpieza intestinal y antes de acudir a la colonoscopia. El otro objetivo fue evaluar prospectivamente en una cohorte de pacientes la concordancia entre el resultado de la calidad del último efluente rectal evaluado por la red neuronal convolucional y la calidad de la limpieza evaluada durante la colonoscopia evaluada por una escala validada (Escala de Preparación Intestinal de Boston, BBPS) Este estudio está anidado en un estudio prospectivo observacional realizado en la Unidad de Endoscopia de Acceso Abierto del Hospital Universitario de Canarias entre febrero de 2021 y mayo de 2021 (NCT04702646). En este estudio participaron un total de 633 pacientes ambulatorios consecutivos con una colonoscopia programada (un total de 266 pacientes (42%) enviaron al menos una imagen). Después de este estudio, a los pacientes en los que se solicitó una colonoscopia ambulatoria, se les pidió que proporcionaran imágenes de sus efluentes durante la ingesta de preparación intestinal. Un subgrupo de estas imágenes serán clasificadas por el personal de nuestra unidad en adecuadas e inadecuadas y serán utilizadas para entrenar la red neuronal convolucional. Se utilizará otro conjunto de imágenes para validar la red neuronal convolucional. Además, los investigadores validarán in vivo la red neuronal convolucional comparando su clasificación de la calidad del efluente con una escala de limpieza de colon validada durante la colonoscopia.
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Antonio Z Gimeno García, MD, PhD
- Número de teléfono: +34922678554
- Correo electrónico: antozeben@gmail.com
Ubicaciones de estudio
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S/C De Tenerife
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La Laguna, S/C De Tenerife, España, 38320
- Reclutamiento
- Department of Gastroenterology
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Contacto:
- Antonio Z Gimeno Garcia, MD, hD
- Número de teléfono: 34922678039
- Correo electrónico: antozeben@gmail.com
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Sub-Investigador:
- David Nicolas Perez, MD, PhD
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Investigador principal:
- Antonio Z Gimeno García, MD
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Sub-Investigador:
- Manuel Hernandez Guerra, MD, PhD
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Mayor de 18 años, para firmar el consentimiento informado,
- Pacientes con indicación de colonoscopia ambulatoria
- Pacientes que ingieren la preparación intestinal
Criterio de exclusión:
- Colonoscopia incompleta (excepto por preparación intestinal deficiente)
- Contraindicación para la colonoscopia
- alergias
- Negativa a participar en el estudio o impedimento para firmar el consentimiento informado.
- Colectomía (más de 1 segmento)
- Demencia con dificultad en la ingesta del preparado
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: Grupo
- Perspectivas temporales: Futuro
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Pacientes consecutivos para colonoscopia ambulatoria
Los investigadores ofrecerán participar en el estudio a los pacientes programados para una colonoscopia que cumplan todos los criterios de inclusión y ninguno de los criterios de exclusión
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Se administrará dieta líquida de un día a todos los pacientes incluidos en el estudio y: preparación intestinal en dosis fraccionadas con 4 litros de solución de polietilenglicol, 2 litros de ácido PEG-ascórbico o 2 litros de picosulfato.
Se realizará una colonoscopia a todos los pacientes incluidos en el estudio.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Características del efluente
Periodo de tiempo: 1 año
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Características del efluente.
Conjunto de 4 imágenes categorizadas en preparación adecuada (líquido claro, líquido claro con grumos) y preparación inadecuada (líquido oscuro o líquido oscuro con partículas sólidas).
La Red Neuronal concolucional será entrenada con imágenes efluentes y validada.
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1 año
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Calidad de la limpieza intestinal evaluada por la Escala de preparación intestinal de Boston
Periodo de tiempo: 1 año
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Calidad de la limpieza intestinal evaluada por la Escala de preparación intestinal de Boston.
Esta escala va de 0 (sin preparación) a 3 puntos (excelente preparación) en los tres segmentos del colon (proximal, transverso y distal).
La puntuación máxima es de 9 puntos.
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1 año
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Colaboradores e Investigadores
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Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Berzin TM, Parasa S, Wallace MB, Gross SA, Repici A, Sharma P. Position statement on priorities for artificial intelligence in GI endoscopy: a report by the ASGE Task Force. Gastrointest Endosc. 2020 Oct;92(4):951-959. doi: 10.1016/j.gie.2020.06.035. Epub 2020 Jun 19.
- Mori Y, Misawa M, Kudo SE. Challenges in artificial intelligence for polyp detection. Dig Endosc. 2022 May;34(4):870-871. doi: 10.1111/den.14279. Epub 2022 Mar 22. No abstract available.
- Fatima H, Johnson CS, Rex DK. Patients' description of rectal effluent and quality of bowel preparation at colonoscopy. Gastrointest Endosc. 2010 Jun;71(7):1244-1252.e2. doi: 10.1016/j.gie.2009.11.053. Epub 2010 Apr 1.
- Alzubaidi L, Zhang J, Humaidi AJ, Al-Dujaili A, Duan Y, Al-Shamma O, Santamaria J, Fadhel MA, Al-Amidie M, Farhan L. Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. J Big Data. 2021;8(1):53. doi: 10.1186/s40537-021-00444-8. Epub 2021 Mar 31.
- Harewood GC, Wright CA, Baron TH. Assessment of patients' perceptions of bowel preparation quality at colonoscopy. Am J Gastroenterol. 2004 May;99(5):839-43. doi: 10.1111/j.1572-0241.2004.04176.x.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Anticipado)
Finalización del estudio (Anticipado)
Fechas de registro del estudio
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Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
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Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- CNN bowel cleansing
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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