Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Tietokoneavusteinen diagnoosi (CADx) kolorektaalisten polyyppien poistamis- ja hylkäämisstrategialle (CADx)

tiistai 21. huhtikuuta 2026 päivittänyt: Thomas Yuen Tung Lam, Chinese University of Hong Kong

Tietokoneavusteinen diagnoosi (CADx) kolorektaalisten polyyppien poistamis- ja hylkäämisstrategia: satunnaistettu monikeskustutkimus

Adenomatoottisten polyyppien kolonoskooppinen poisto vähentää sekä kolorektaalisyövän (CRC) ilmaantuvuutta että kuolleisuutta. Kolonoskopian aikana havaittujen kolorektaalisten polyyppien yleinen kliininen hoito on poistaa ne ja lähettää histopatologiaan myöhemmän seurantavälin määrittämiseksi. Yli 80 % seulonnan tai tarkkailukolonoskopian aikana havaituista polyypeista on vähäisiä (≤5 mm). Koska pienien polyyppien mahdollisuus saada syöpää tai pitkälle edennyt neoplasia on pieni, American Society for Gastrointestinal Endoscopy (ASGE) ja eurooppalainen järjestö suosittelevat ei-neoplastisille polyypeille optista diagnoosia käyttäviä jätä in situ ja resect-and-hylämenetelmiä. Society for Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) vähentääkseen polypektomian ja histopatologian taloudellista taakkaa. Yhteiskunta ehdotti jätettä in situ -strategiaa, jos optisella diagnoosilla voidaan saavuttaa negatiivinen ennustusarvo (NPV) > 90 % rektosigmoidiselle polyypille ja resektio ja hylkääminen, jos yli 90 %:n yhteensopivuus histopatologiaan perustuvan postpolypektomian kanssa valvontaväli voidaan saavuttaa. Optinen diagnoosi on kuitenkin käyttäjästä riippuvainen, ja useimmat endoskoopit ovat haluttomia ottamaan käyttöön tämän strategian rutiinikäytännössä, koska tarvitaan tiukkaa koulutusta ja auditointia ja pelätään väärää diagnoosia.

Kuluneen vuosikymmenen aikana, kun laskentateho on kasvanut eksponentiaalisesti, tietojen tallennuskustannukset vähentyneet, algoritmien kehittyneisyys parani ja sähköisten terveystietojen saatavuus lisääntyi, tekoälyn (AI) avustamia teknologioita otettiin laajalti käyttöön erilaisissa terveydenhuollon tilanteissa kliinisten tulosten parantamiseksi. erityisesti kolonoskopian laatu gastroenterologian alalla. Adenooman tietokoneavusteisen diagnoosin (CADx) reaaliaikainen käyttö tekoälyjärjestelmillä kehitettiin ja osoittautui hyödylliseksi auttamaan endoskooppeja erottamaan neoplastiset polyypit ei-adenomaattisista polyypeistä. Näissä tutkimuksissa tarkasteltiin kuitenkin vain pienentynyttä polyyppiä, mutta ei suurempikokoista (> 5 mm) polyyppiä. Ne suoritettiin pienellä, alle muutaman sadan henkilön otoksella, ja tutkimusympäristöt olivat avoimet ja ei-satunnaistettuja.

Tutkijat pyrkivät suorittamaan laajamittaisen satunnaistetun kontrolloidun kokeen arvioidakseen kaikenkokoisten polyyppien kolorektaalisten polyyppien karakterisoinnin tehokkuutta reaaliaikaisella CADx-menetelmällä käyttäen tekoälyjärjestelmää verrattuna tavanomaiseen optiseen diagnoosiin perustuvaan kolonoskopiaan.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Yksityiskohtainen kuvaus

Opiskeluasetus

Tämä on kansainvälinen, potentiaalinen, monikeskus, yksisokkoutettu, ei-alempi, satunnaistettu kontrolloitu tutkimus, joka suoritetaan kuudessa yliopistoihin kuuluvassa endoskopiakeskuksessa Kiinassa (4 keskusta), Hongkongissa ja Singaporessa. Tämä tutkimus tehdään CONSORT-AI- ja SPIRIT-AI-ohjeistuksen mukaisesti sekä ICH-GCP:n ja Helsingin julistuksen mukaisesti.

Tekoälyn polyyppien karakterisointijärjestelmä

Tutkijat viittaavat NICE (Narrow Band Imaging International Colorectal Endoscopic) -luokitukseen standardina syvän hermoverkkomallin luomiseksi polyyppityyppien erilaistumiseen. Polyppien karakterisointimallin rakentamiseksi tutkijat keräsivät 3762 kuvaa polyypeistä NBI:n alla mallin koulutusta ja testausta varten, mukaan lukien 1483 hyperplastista polyyppitapausta, 1993 adenoomatapausta ja 286 tapausta edenneistä kasvaimista.

Kuvaominaisuuksien ero kolmen NICE-luokituksen välillä on ilmeinen, ja ne on helppo erottaa tietokoneella endoskoopin alla. Ottaen huomioon mallilla varustetun tietokonelaitteiston prosessointikapasiteetin, reaaliaikaisen analyysin saavuttamiseksi rajoitetuilla laskentaresursseilla, tutkijat valitsivat mallin rakentamiseen kevyen verkkoarkkitehtuurin nimeltä Mobile-Net. Mobile-Net-kehyksessä ensimmäinen on 3x3-standardikonvoluutiokerros, jota seuraa kasa syvyyskohtaisesti erotettavia konvoluutiokerroksia. Jotkin syvyyssuuntaiset konvoluutiokerrokset otetaan alas näytteeksi katujen kautta, jotka on asetettu arvoksi 2. Seuraava keskimääräinen yhdistämiskerros muuttaa ominaisuuksia 1x1:ksi. Ennustetun luokkakoon mukaan lisätään sitten täysi yhteyskerros ja lopuksi soft-max-kerros. Jos syvyyssuuntaiset konvoluutiokerrokset ja pistekohtaiset konvoluutiokerrokset lasketaan erikseen, koko verkossa on vain 28 kerrosta (Avg Pool ja Softmax eivät sisälly). Tällä hetkellä mallia ei ole kliinisesti validoitu. Tutkijat käyttivät viisinkertaista ristiinvalidointia arvioidakseen mallin tarkkuutta. Tulokset osoittivat, että mallin luokittelutarkkuus nykyisessä tietojoukossa ylittää 99 %

Optisen diagnoosin standardoitu koulutus

Ennen tutkimuksen aloittamista osallistuville endoskopieille järjestetään standardoitu online-koulutuspaja tekoälypolyyppien karakterisointijärjestelmän toiminnasta, optisen diagnoosin periaatteista ja kuvapohjaisesta tietokilpailusta.

Kolonoskopiatoimenpiteet

Tutkimuskolonoskopiat suorittaa 12 ei-asiantuntija-endoskopistia (kolonoskopiakokemus < 2000) ja 12 asiantuntijaendoskopiaa (kolonoskopiakokemus ≥ 2000), sekä 2 ei-asiantuntija- ja 2 asiantuntijaendoskopistia kustakin kuudesta keskuksesta. Kaikki kolonoskopiat suoritetaan käyttämällä HD-endoskopiajärjestelmää ja kolonoskopiaa (EVIS Lucera Elite, 290-sarja, Olympus, Co Ltd, Tokio, Japani). Kaikki tutkimukseen osallistuneet potilaat saivat vähäkuituista ruokavaliota 3 päivää ennen kolonoskopiaa, ja heille suoritettiin suoliston puhdistus polyetyleeniglykoliliuoksella jaettuna annoksena laitoksen protokollan mukaan. Kolonoskopiat tehdään tietoisessa sedaatiossa. Suolen valmistelun laatu arvioidaan Boston Bowel Preparation Scale (BBPS) -asteikolla, jossa riittävä suolen valmistelu määritellään BBPS-pisteeksi ≥6 ja kaikkiin segmentteihin BBPS-pisteisiin ≥2.

Potilaille, jotka on satunnaistettu tavanomaiseen kolonoskopiaan (CC), jossa on optinen diagnoosiryhmä, endoskopistit ottavat käyttöön kapeakaistaisen kuvantamisen (NBI) -tilan, kun polyyppi havaitaan. Optinen diagnoosi tehdään ilman suurennusta. Hyperplastiset ja istumattomat hammastetut polyypit luokitellaan ei-neoplastisiksi, adenooma ja maligniteetit neoplastisiksi. Diagnoosi tallennetaan arvioinnin luotettavuustasolla (korkea tai matala). Potilaille, jotka on satunnaistettu tekoälyllä toimivaan CADx-kolonoskopiaryhmään (AI), endoskopistit ottavat CADx:n käyttöön havaitessaan kolorektaalisen polyypin. Sitten polyyppi merkitään sinisellä seurantalaatikolla ja näytetään samassa endoskopiajärjestelmän teräväpiirtonäytössä. Tekoäly antaa diagnoosin (ei-neoplastinen tai neoplastinen) seurantalaatikon viereen. Tätä tutkimusta varten kaikki polyypit optisesta tai AI-diagnoosista riippumatta poistetaan endoskooppisella polypektomialla/endoskooppisella limakalvoresektiolla (EMR)/endoskooppisella submukosaalisen dissektiolla (ESD) vetäytymislauseen aikana ja lähetetään histopatologiaan. Endoskopistit eivät saa jättää tunnistettua polyyppiä in situ harkintansa mukaan.

Kaikkien poistettujen polyyppien sijainti, koko ja morfologia dokumentoidaan. Proksimaalinen paksusuoli määritellään segmentiksi umpisuolesta poikittaiseen paksusuoleen, kun taas distaalinen paksusuoli määritellään segmentiksi pernan taipumisesta peräsuoleen. Polyypit luokitellaan morfologiaan, jossa ei ole kantaja tai kantaja, ja kantamattomat leesiot luonnehditaan edelleen istumattomiksi, litteiksi tai masentuneiksi vaurioiksi. Poistetut polyypit laitetaan erillisiin näytepulloihin. Paksusuolen polyyppinäytteet arvioivat yksittäisen tutkimuskeskuksen patologit, jotka ovat sokeutuneet tutkimusryhmätehtäviin. Paksusuolen polyyppinäytteet arvioidaan WHO:n vuoden 2019 ruuansulatusjärjestelmän kasvainten luokituksen mukaisesti. Pitkälle edenneet adenoomit määritellään adenoomiksi, joiden koko on ≥ 10 mm, villoskomponentti tai korkea-asteinen dysplasia. Minkään olemassa olevan paksusuolen patologian diagnostista saantoa ei oteta huomioon, jos kohde luokitellaan AI-ryhmään. Potilaita seurataan mahdollisten välittömien haittavaikutusten varalta kolonoskopian jälkeen, ja heidät kotiutetaan rauhoituksesta toipumisen jälkeen.

Opintotyyppi

Interventio

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

1764

Vaihe

  • Ei sovellettavissa

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskelupaikat

      • Hong Kong, Hong Kong
        • Combined Endoscopy Unit, ALice Ho Miu Ling Nethersole Hospital

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

  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Kuvaus

Sisällyttämiskriteerit:

  • rekrytoidaan valinnainen kolonoskopia mihin tahansa indikaatioon (seulonta, seuranta tai diagnostinen) ja täydellinen kolonoskopia (umpisuolen intubaatio), jossa havaitaan vähintään yksi kolorektaalinen polyyppi

Poissulkemiskriteerit:

  • henkilökohtainen CRC tai tulehduksellinen suolistosairaus, aikaisempi kolorektaalileikkaus, antikoagulanttihoito
  • tietoisen suostumuksen puute

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: Satunnaistettu
  • Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
  • Naamiointi: Yksittäinen

Aseet ja interventiot

Osallistujaryhmä / Arm
Interventio / Hoito
Kokeellinen: AI käsi
Tekoälyä käytetään polyyppien diagnosoimiseen
Reaaliaikaista tekoälyä käytetään kolonoskopian aikana löydettyjen polyyppien diagnosointiin.
Ei väliintuloa: Ohjausvarsi
Perinteinen kolonoskopia ilman tekoälyä suoritetaan polyyppien diagnosoimiseksi

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
polyyppihistologian diagnostinen tarkkuus %
Aikaikkuna: 24 kuukautta
AI CADx:n ja tavanomaisen optisen diagnoosin antamaa NICE-luokitusta (NICE I: ei-neoplastinen polyyppi: NICE II: adenooma; NICE III: invasiivinen kasvain) verrataan polyypin histopatologiaan (vertailustandardi)
24 kuukautta

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
herkkyys (%)
Aikaikkuna: 24 kuukautta
herkkyys ennustaa oikein polyyppi histopatologiset polyypit.
24 kuukautta
spesifisyys (%)
Aikaikkuna: 24 kuukautta
spesifisyys polyyppien histopatologisten polyyppien ennustamiseksi oikein
24 kuukautta
positiivinen ennustearvo (%)
Aikaikkuna: 24 kuukautta
positiivinen ennustearvo polyyppi histopatologisten polyyppien ennustamiseksi oikein
24 kuukautta
negatiivinen ennustearvo (%)
Aikaikkuna: 24 kuukautta
negatiivinen ennustearvo polyyppi histopatologisten polyyppien ennustamiseksi oikein
24 kuukautta
yksimielisyys polypektomian jälkeisten seurantavälien osoittamisesta patologiaan perustuvilla diagnooseilla (%)
Aikaikkuna: 24 kuukautta
sopimus polypektomian jälkeisten seurantavälien osoittamisesta patologiaan perustuvilla diagnooseilla uusimpien USMSTF-, ESGE- ja Aasian ja Tyynenmeren suuntaviivojen mukaisesti
24 kuukautta

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

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)

Perjantai 29. syyskuuta 2023

Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)

Sunnuntai 30. marraskuuta 2025

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Torstai 31. joulukuuta 2026

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Keskiviikko 6. syyskuuta 2023

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 28. syyskuuta 2023

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Maanantai 2. lokakuuta 2023

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Perjantai 24. huhtikuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Tiistai 21. huhtikuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Keskiviikko 1. huhtikuuta 2026

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Muut tutkimustunnusnumerot

  • 2022.525

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 .

Tilaa