- ICH GCP
- Yhdysvaltain kliinisten tutkimusten rekisteri
- Kliininen tutkimus NCT03967756
Automaattisen polyypintunnistusjärjestelmän vaikutus adenooman havaitsemisasteeseen
lauantai 3. huhtikuuta 2021 päivittänyt: Zhaoshen Li, Changhai Hospital
Automaattisen polyypintunnistusjärjestelmän vaikutus adenooman havaitsemisnopeuteen – monikeskus, mahdollinen, satunnaistettu, kontrolloitu kokeilu
Viime vuosina tekoälyn jatkuvan kehityksen myötä automaattiset polyyppien havaitsemisjärjestelmät ovat osoittaneet potentiaalinsa lisätä kolorektaalisia vaurioita.
Vielä on kuitenkin todistettava, voiko tämä järjestelmä lisätä polyyppien ja adenooman havaitsemisastetta todellisessa kliinisessä ympäristössä.
Tämän tutkimuksen ensisijaisena tavoitteena on tutkia, onko kolonoskopian ja syväoppimiseen perustuvan automaattisen polyypin havaitsemisjärjestelmän yhdistelmä käyttökelpoinen tapa lisätä adenooman havaitsemisnopeutta verrattuna tavalliseen kolonoskopiaan.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Rekrytointi
Interventio / Hoito
Opintotyyppi
Interventio
Ilmoittautuminen (Odotettu)
1118
Vaihe
- Ei sovellettavissa
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskeluyhteys
- Nimi: Zhaoshen Li, M.D
- Puhelinnumero: 86-21-31161365
- Sähköposti: li.zhaoshen@hotmail.com
Tutki yhteystietojen varmuuskopiointi
- Nimi: Yu Bai, M.D
- Puhelinnumero: 86-21-31161335
- Sähköposti: baiyu1998@hotmail.com
Opiskelupaikat
-
-
-
Shanghai, Kiina, 200433
- Rekrytointi
- Changhai Hospital, Second Military Medical University
-
-
Osallistumiskriteerit
Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
40 vuotta - 85 vuotta (AIKUINEN, OLDER_ADULT)
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Ei
Sukupuolet, jotka voivat opiskella
Kaikki
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- 40–85-vuotiaat potilaat, joilla on indikaatioita seulontaan, seurantaan ja diagnostiikkaan.
- Allekirjoittaneet potilaat ilmoittavat suostumuslomakkeen.
Poissulkemiskriteerit:
- Potilaat, joille on tehty paksusuolen resektio
- Potilaat, joilla on intrakraniaalinen ja/tai keskushermoston sairaus, mukaan lukien aivoinfarkti ja aivoverenvuoto.
- Potilaat, joilla on vaikea krooninen sydän- ja munuaissairaus.
- Potilaat, jotka eivät halua tai pysty suostumaan.
- Potilaat, jotka eivät sovellu kolonoskopiaan
- Potilaat, joille tehtiin kiireellinen tai terapeuttinen kolonoskopia
- Potilaat, joilla on raskaus, tulehduksellinen suolistosairaus, paksusuolen polypoosi, paksusuolen syöpä tai suolitukos
- Potilaat, jotka käyttävät aspiriinia, klopidogreelia tai muita antikoagulantteja
- Potilaat, joiden vieroitusaika < 6 min
Opintosuunnitelma
Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Ensisijainen käyttötarkoitus: DIAGNOSTIIKKA
- Jako: SATUNNAISTUNA
- Inventiomalli: RINNAKKAISET
- Naamiointi: EI MITÄÄN
Aseet ja interventiot
Osallistujaryhmä / Arm |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
KOKEELLISTA: AI-avusteinen vetäytymisryhmä
Endoskopistin apuna käytettiin syväoppimiseen perustuvaa automaattista polyypintunnistusjärjestelmää.
|
Kun kolonoskopiat vetivät pois kolonoskopiat ja tarkastavat paksusuolit, kolonoskopioiden videostriimaus siirrettiin reaaliajassa automaattiseen polyyppien havaitsemisjärjestelmään, mikä teki mahdolliseksi leesioiden havaitsemisen reaaliajassa.
Kun järjestelmä havaitsee mahdollisen polyypin, viereisessä monitorissa on jäljityslaatikko, joka paikantaa leesion ja antaa samanaikaisesti äänihälytyksen.
|
|
EI_INTERVENTIA: Rutiininomainen vetäytymisryhmä
Rutiininomainen vetäytyminen ilman apua.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
adenooman havaitsemisnopeus (ADR)
Aikaikkuna: 30 minuuttia
|
niiden potilaiden määrä, joilla on vähintään yksi adenooma, jaettuna potilaiden kokonaismäärällä.
|
30 minuuttia
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
polyypin havaitsemisnopeus (PDR)
Aikaikkuna: 30 minuuttia
|
niiden potilaiden määrä, joilla on vähintään yksi polyyppi, jaettuna potilaiden kokonaismäärällä.
|
30 minuuttia
|
|
adenooma kolonoskopiaa kohti
Aikaikkuna: 30 minuuttia
|
kolonoskopian aikana havaittujen adenoomien määrä jaettuna kolonoskopioiden lukumäärällä.
|
30 minuuttia
|
|
polyyppi kolonoskopiaa kohti
Aikaikkuna: 30 minuuttia
|
kolonoskopian aikana havaittujen polyyppien määrä jaettuna kolonoskopioiden lukumäärällä.
|
30 minuuttia
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Tutkimusta koskevien tietojen syöttämisestä vastaava henkilö toimittaa nämä julkaisut vapaaehtoisesti. Nämä voivat koskea mitä tahansa tutkimukseen liittyvää.
Yleiset julkaisut
- Urban G, Tripathi P, Alkayali T, Mittal M, Jalali F, Karnes W, Baldi P. Deep Learning Localizes and Identifies Polyps in Real Time With 96% Accuracy in Screening Colonoscopy. Gastroenterology. 2018 Oct;155(4):1069-1078.e8. doi: 10.1053/j.gastro.2018.06.037. Epub 2018 Jun 18.
- Ahmad OF, Soares AS, Mazomenos E, Brandao P, Vega R, Seward E, Stoyanov D, Chand M, Lovat LB. Artificial intelligence and computer-aided diagnosis in colonoscopy: current evidence and future directions. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2019 Jan;4(1):71-80. doi: 10.1016/S2468-1253(18)30282-6. Epub 2018 Dec 6.
Opintojen ennätyspäivät
Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan julkisella verkkosivustolla.
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (TODELLINEN)
Lauantai 1. kesäkuuta 2019
Ensisijainen valmistuminen (ODOTETTU)
Tiistai 20. heinäkuuta 2021
Opintojen valmistuminen (ODOTETTU)
Perjantai 1. lokakuuta 2021
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Tiistai 28. toukokuuta 2019
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Tiistai 28. toukokuuta 2019
Ensimmäinen Lähetetty (TODELLINEN)
Torstai 30. toukokuuta 2019
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (TODELLINEN)
Tiistai 6. huhtikuuta 2021
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Lauantai 3. huhtikuuta 2021
Viimeksi vahvistettu
Torstai 1. huhtikuuta 2021
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- AI-2
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
EI
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Ei
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Ei
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .