Inteligencia artificial en colonoscopia
15 de enero de 2025 actualizado por: Zofia Orzeszko, Jagiellonian University
Inteligencia artificial en el diagnóstico endoscópico de pólipos colorrectales: un estudio prospectivo aleatorizado.
El cáncer colorrectal es la segunda neoplasia maligna más común en los países de la Unión Europea.
La colonoscopia es el método principal para detectar y prevenir el desarrollo del cáncer colorrectal es el examen endoscópico.
Este estudio tiene como objetivo evaluar el impacto de la inteligencia artificial en la tasa de detección de pólipos y etapas tempranas del cáncer colorrectal.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
El cáncer colorrectal es la segunda neoplasia maligna más común en los países de la Unión Europea.
El método principal para detectar y prevenir el desarrollo del cáncer colorrectal es el examen endoscópico-colonoscopia, durante el cual se pueden extirpar lesiones precancerosas como adenomas y pólipos serrados.
La eficacia de la colonoscopia depende de la tasa de detección de adenomas, que varía entre endoscopistas y está influenciada por sus habilidades y experiencia.
Se ha demostrado que una colonoscopia de alta calidad previene la desaparición del cáncer colorrectal, que en el futuro podría desarrollarse como el llamado cáncer de intervalo.
Un gran avance en el aprendizaje automático en los últimos años ha permitido el desarrollo de sistemas comerciales de inteligencia artificial.
Estos sistemas tienen como objetivo mejorar las tasas de detección de pólipos precancerosos y, en consecuencia, reducir potencialmente el riesgo de desarrollar cáncer colorrectal.
También se espera que la inteligencia artificial ayude a estandarizar el rendimiento en procedimientos endoscópicos de diferente calidad, contribuyendo así a una reducción de la incidencia del cáncer colorrectal en el futuro.
Este estudio tiene como objetivo evaluar el impacto de la inteligencia artificial en la tasa de detección de pólipos y etapas tempranas del cáncer colorrectal.
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Estimado)
630
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.
Estudio Contacto
- Nombre: Zofia Orzeszko, MD
- Número de teléfono: +48123797145
- Correo electrónico: z.orzeszko@bonifratrzy.krakow.pl
Ubicaciones de estudio
-
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Lesser Poladn
-
Krakow, Lesser Poladn, Polonia, 31559
- Reclutamiento
- MEDICINA Medical Center
-
Contacto:
- Zofia Orzeszko, MD
- Número de teléfono: +48123797145
- Correo electrónico: z.orzeszko@bonifratrzy.krakow.pl
-
Investigador principal:
- Zofia Orzeszko, MD
-
-
Lesser Polasd
-
Krakow, Lesser Polasd, Polonia, 31061
- Reclutamiento
- Brothers Hospitallers Medical Center, Hospital of St John of god in Krakow
-
Contacto:
- Zofia Orzeszko, MD
- Número de teléfono: +48123797145
- Correo electrónico: z.orzeszko@bonifratrzy.krakow.pl
-
Investigador principal:
- Tomasz Gach, PhD
-
-
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
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Descripción
Criterios de inclusión:
- Consentimiento para participar en el estudio,
- Edad entre 50 y 65 años,
- Colonoscopia ambulatoria programada.
Criterios de exclusión:
- Colonoscopia previa,
- Historia de la cirugía colorrectal,
- Terapia biológica continua para cualquier indicación,
- Colangitis esclerosante primaria,
- Síndrome de poliposis familiar,
- diarrea crónica,
- Colitis ulcerosa,
- La enfermedad de Crohn.
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: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Grupo AI
El grupo de IA incluirá pacientes sometidos a colonoscopia con el apoyo del sistema de inteligencia artificial ENDO-AID OIP-1 para la detección de pólipos colorrectales.
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El sistema Endo-Aid CADe es una aplicación de detección de lesiones asistida por computadora asistida por IA en hardware ENDO-AID.
Utiliza un algoritmo complejo creado a través de una red neuronal desarrollada y enseñada por Olympus.
Con esta nueva aplicación, el sofisticado sistema de aprendizaje automático puede alertar al endoscopista en tiempo real cuando aparece una lesión sospechosa en la pantalla.
La imagen del procesador de visión se transfiere al dispositivo CADe.
La aplicación informática reconoce la forma de los pólipos y marca su ubicación en la pantalla del monitor.
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Sin intervención: Grupo sin IA
El grupo sin IA estará formado por pacientes sometidos a colonoscopia sin la ayuda de este sistema.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Tasa de detección de adenomas (ADR)
Periodo de tiempo: Durante el examen de colonoscopia
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El porcentaje de colonoscopias en las que se encontró al menos un adenoma histológicamente probado.
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Durante el examen de colonoscopia
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Utilidad de la inteligencia artificial tanto para endoscopistas novatos como experimentados
Periodo de tiempo: Durante el examen de colonoscopia
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La diferencia en las tasas de detección de adenomas (ADR) logradas con y sin IA en estudiantes y endoscopistas expertos.
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Durante el examen de colonoscopia
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Evaluación de la morfología de los pólipos detectados durante la colonoscopia.
Periodo de tiempo: Durante el examen de colonoscopia
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Evaluación de las diferencias en la morfología de los pólipos detectadas en ambos brazos del estudio.
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Durante el examen de colonoscopia
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Análisis de costos de procedimientos realizados con el uso de inteligencia artificial.
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de 6 meses.
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La evaluación de la rentabilidad de la implementación de la IA, incluido el mayor costo de la evaluación patológica y exámenes de vigilancia adicionales.
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Hasta la finalización del estudio, un promedio de 6 meses.
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Silla de estudio: Miroslaw Szura, Prof., Jagiellonian University in Krakow
- Investigador principal: Zofia Orzeszko, MD, Jagiellonian University in Krakow
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Publicaciones Generales
- Repici A, Badalamenti M, Maselli R, Correale L, Radaelli F, Rondonotti E, Ferrara E, Spadaccini M, Alkandari A, Fugazza A, Anderloni A, Galtieri PA, Pellegatta G, Carrara S, Di Leo M, Craviotto V, Lamonaca L, Lorenzetti R, Andrealli A, Antonelli G, Wallace M, Sharma P, Rosch T, Hassan C. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology. 2020 Aug;159(2):512-520.e7. doi: 10.1053/j.gastro.2020.04.062. Epub 2020 May 1.
- Corley DA, Jensen CD, Marks AR, Zhao WK, Lee JK, Doubeni CA, Zauber AG, de Boer J, Fireman BH, Schottinger JE, Quinn VP, Ghai NR, Levin TR, Quesenberry CP. Adenoma detection rate and risk of colorectal cancer and death. N Engl J Med. 2014 Apr 3;370(14):1298-306. doi: 10.1056/NEJMoa1309086.
- Kaminski MF, Regula J, Kraszewska E, Polkowski M, Wojciechowska U, Didkowska J, Zwierko M, Rupinski M, Nowacki MP, Butruk E. Quality indicators for colonoscopy and the risk of interval cancer. N Engl J Med. 2010 May 13;362(19):1795-803. doi: 10.1056/NEJMoa0907667.
- Barua I, Vinsard DG, Jodal HC, Loberg M, Kalager M, Holme O, Misawa M, Bretthauer M, Mori Y. Artificial intelligence for polyp detection during colonoscopy: a systematic review and meta-analysis. Endoscopy. 2021 Mar;53(3):277-284. doi: 10.1055/a-1201-7165. Epub 2020 Sep 29.
- Mori Y, Kudo SE, East JE, Rastogi A, Bretthauer M, Misawa M, Sekiguchi M, Matsuda T, Saito Y, Ikematsu H, Hotta K, Ohtsuka K, Kudo T, Mori K. Cost savings in colonoscopy with artificial intelligence-aided polyp diagnosis: an add-on analysis of a clinical trial (with video). Gastrointest Endosc. 2020 Oct;92(4):905-911.e1. doi: 10.1016/j.gie.2020.03.3759. Epub 2020 Mar 30.
- Boroff ES, Gurudu SR, Hentz JG, Leighton JA, Ramirez FC. Polyp and adenoma detection rates in the proximal and distal colon. Am J Gastroenterol. 2013 Jun;108(6):993-9. doi: 10.1038/ajg.2013.68. Epub 2013 Apr 9.
- van Doorn SC, Klanderman RB, Hazewinkel Y, Fockens P, Dekker E. Adenoma detection rate varies greatly during colonoscopy training. Gastrointest Endosc. 2015 Jul;82(1):122-9. doi: 10.1016/j.gie.2014.12.038. Epub 2015 Mar 24.
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)
1 de noviembre de 2024
Finalización primaria (Estimado)
31 de octubre de 2025
Finalización del estudio (Estimado)
31 de diciembre de 2025
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
12 de enero de 2025
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
15 de enero de 2025
Publicado por primera vez (Actual)
25 de marzo de 2025
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
25 de marzo de 2025
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
15 de enero de 2025
Última verificación
1 de enero de 2025
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- 2024.000.421
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
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