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L'intelligence artificielle dans la reconnaissance d'image des pouchoscopies chez les patients ayant subi une proctocolectomie restauratrice (PouchVision)

L'application de l'intelligence artificielle à la pochoscopie des patients ayant subi une proctocolectomie restauratrice pourrait améliorer le diagnostic de la pochite et des néoplasmes. Le but de cette étude pilote est de développer un algorithme de réseau de neurones convolutifs pour la bagoscopie

Aperçu de l'étude

Description détaillée

La proctocolectomie restauratrice est la procédure standard pour le traitement de la colite sévère réfractaire dans la maladie inflammatoire de l'intestin ainsi que la procédure standard pour le traitement préventif du carcinome des patients atteints de maladie inflammatoire de l'intestin avec néoplasie du côlon et des patients atteints de polypose adénomateuse familiale (PAF). La pouchoscopie peut être utilisée pour surveiller le succès du traitement et pour détecter des complications telles qu'une pochite ou une néoplasie. Les programmes de reconnaissance d'images assistés par intelligence artificielle peuvent aider l'examinateur à trouver un diagnostic et former les médecins en formation, objectiver les résultats endoscopiques dans le contexte des études et pourraient rendre les biopsies inutiles, réduisant ainsi les coûts. L'application de l'Intelligence Artificielle à la pochoscopie n'a pas été démontrée à ce jour. Le but de cette étude est de développer un algorithme de reconnaissance d'image qui détecte de manière fiable les différentes graduations de l'inflammation de la poche. Cela nécessite une formation et un réglage fin du programme de reconnaissance d'images PiTorch en utilisant la plus grande quantité possible de données d'images, qui seront recrutées dans les bases de données d'images de l'UMM et du Theresiekrankenhaus Mannheim. Un test d'évaluation statistique sera effectué sur une cohorte indépendante.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Réel)

500

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

    • BW
      • Mannheim, BW, Allemagne, 68165
        • Theresienkrankenhaus und St. Hedwigkliniken GmbH

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

18 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon de probabilité

Population étudiée

Les patients adultes atteints d'une maladie intestinale inflammatoire et d'un état après une proctocolectomie restauratrice avec poche iléoanale peuvent développer une pochite ou une néoplasie dans la poche.

La description

Critère d'intégration:

• Tous les patients âgés de ≥ 18 ans atteints d'une maladie inflammatoire de l'intestin et de l'état après proctocolectomie restauratrice avec poche iléoanale ayant reçu une pochoscopie

Critère d'exclusion:

• Qualité d'image endoscopique très médiocre

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
Colectomie restauratrice avec poche iléoanale
Patients ayant subi une colectomie restauratrice avec poche iléo-anale qui reçoivent une pochoscopie pour la détection d'une pochite ou d'un néoplasme
Le but de cette étude est de développer un algorithme de reconnaissance d'image qui détecte de manière fiable les différentes graduations de l'inflammation de la poche et des néoplasmes dans la poche

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
IA contre endoscopiste
Délai: Immédiatement après application de l'algorithme AI ou après évaluation de l'image endoscopique par l'endoscopiste
Détection de la pochite par IA versus évaluation par endoscopiste en pochoscopie
Immédiatement après application de l'algorithme AI ou après évaluation de l'image endoscopique par l'endoscopiste
IA contre pathologiste
Délai: Immédiatement après l'application de l'algorithme AI ou après évaluation de l'image microscopique de la biopsie de la poche par le pathologiste
Détection de la pochite par IA versus pathologiste en pochoscopie
Immédiatement après l'application de l'algorithme AI ou après évaluation de l'image microscopique de la biopsie de la poche par le pathologiste

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Daniel Schmitz, PhD, Theresienkrankenhaus Mannheim, University of Heidelberg

Publications et liens utiles

La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 juin 2021

Achèvement primaire (Réel)

1 juin 2023

Achèvement de l'étude (Réel)

1 juin 2023

Dates d'inscription aux études

Première soumission

21 avril 2021

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

26 avril 2021

Première publication (Réel)

29 avril 2021

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

29 août 2023

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

27 août 2023

Dernière vérification

1 août 2023

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Autres numéros d'identification d'étude

  • PouchVision1.0

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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