L'IA réelle dans la détection des polypes (RELIANT)
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Récemment, il y a eu des percées remarquables dans l'introduction de techniques d'apprentissage en profondeur, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN), pour aider au diagnostic clinique dans différents domaines médicaux. L'un de ces dispositifs d'intelligence artificielle (IA) pour diagnostiquer les polypes du côlon pendant la coloscopie a été lancé en octobre 2019. Son utilisation prévue est de travailler comme auxiliaire de l'endoscopiste lors d'une coloscopie dans le but de mettre en évidence des régions présentant des caractéristiques visuelles compatibles avec différents types d'anomalies muqueuses.
Il est essentiel de savoir si les algorithmes d'apprentissage en profondeur peuvent vraiment aider les endoscopistes lors des coloscopies. Plusieurs études ont déjà abordé cette question avec des approches et des résultats différents. Cependant, un inconvénient commun de ce type d'études rétrospectives Machine vs Humain est le biais endoscopiste. Il est généralement généré en raison de l'esprit de compétition naturel humain contre la machine ou de la relaxation humaine en raison de la dépendance à l'IA. Cela peut avoir un effet sur les résultats globaux.
Les enquêteurs ont effectué des coloscopies à l'aide d'un système d'IA disponible dans le commerce pour détecter les polypes du côlon et les ont enregistrés au cours de la routine clinique. De plus, de mars 2019 à mai 2019, 120 vidéos de coloscopie ont été réalisées et capturées de manière prospective sans l'utilisation de l'IA.
Dans cette étude, les chercheurs prévoient de comparer rétrospectivement ces deux ensembles vidéo concernant le taux de détection des polypes, le temps de retrait et les caractéristiques d'identification des polypes du système d'IA.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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-
Bayern
-
Würzburg, Bayern, Allemagne, 97080
- Universitätsklinikum Würzburg
-
-
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
La description
Critère d'intégration:
- Coloscopies pour la détection des polypes
Critère d'exclusion:
- Coloscopies pour les maladies inflammatoires de l'intestin (MII).
- Coloscopies pour le bilan d'un saignement actif
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: DIAGNOSTIQUE
- Répartition: NON_RANDOMIZED
- Modèle interventionnel: PARALLÈLE
- Masquage: AUCUN
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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EXPÉRIMENTAL: Coloscopie avec groupe d'assistance IA
Les coloscopies ont été réalisées avec l'assistance de l'IA.
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Coloscopies réalisées avec l'aide d'un outil d'IA qui met en évidence les zones susceptibles d'être un polype.
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AUCUNE_INTERVENTION: Groupe coloscopie standard
Procédure clinique standard
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Comparaison du taux de détection des polypes
Délai: 45 minutes
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Nombre de polypes détectés divisé par le nombre de coloscopies
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45 minutes
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Comparaison du temps de retrait moyen
Délai: 45 minutes
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Comparaison du temps de retrait moyen
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45 minutes
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Boîtes englobantes AI-Polyp - Évaluation positive vraie
Délai: 45 minutes
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2 approches : analyse image par image et analyse de cohérence temporelle
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45 minutes
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Boîtes englobantes AI-Polyp - Évaluation quantitative des faux positifs
Délai: 45 minutes
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3 approches en fonction de la fenêtre de détection
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45 minutes
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Boîtes englobantes AI-Polyp - Évaluation des faux négatifs
Délai: 45 minutes
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Nombre de polypes manqués par boîte englobante
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45 minutes
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Analyse du temps de réaction
Délai: 45 minutes
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Comparaison des temps de détection des polypes dans une approche homme vs machine
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45 minutes
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Alexander Hann, PD Dr. Med, Wuerzburg University Hospital
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (RÉEL)
Achèvement primaire (RÉEL)
Achèvement de l'étude (RÉEL)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (RÉEL)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (RÉEL)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- AI01
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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