Cette page a été traduite automatiquement et l'exactitude de la traduction n'est pas garantie. Veuillez vous référer au version anglaise pour un texte source.

Intelligence artificielle en coloscopie

15 janvier 2025 mis à jour par: Zofia Orzeszko, Jagiellonian University

Intelligence artificielle dans le diagnostic endoscopique des polypes colorectaux : une étude prospective randomisée.

Le cancer colorectal est la deuxième tumeur maligne la plus répandue dans les pays de l'Union européenne. La coloscopie est la principale méthode de détection et de prévention du développement du cancer colorectal : l'examen endoscopique. Cette étude vise à évaluer l'impact de l'intelligence artificielle sur le taux de détection des polypes et des stades précoces du cancer colorectal.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

Le cancer colorectal est la deuxième tumeur maligne la plus répandue dans les pays de l'Union européenne. La principale méthode de détection et de prévention du développement du cancer colorectal est l'examen endoscopique-coloscopie, au cours duquel les lésions précancéreuses telles que les adénomes et les polypes dentelés peuvent être éliminées. L'efficacité de la coloscopie dépend du taux de détection des adénomes, qui varie selon les endoscopistes et est influencé par leurs compétences et leur expérience. Il a été prouvé qu'une coloscopie de haute qualité empêche l'omission du cancer colorectal, qui pourrait à l'avenir se développer sous le nom de cancer dit d'intervalle. Une percée dans l’apprentissage automatique ces dernières années a permis le développement de systèmes commerciaux d’intelligence artificielle. Ces systèmes visent à améliorer les taux de détection des polypes précancéreux et, par conséquent, à réduire potentiellement le risque de développer un cancer colorectal. L’intelligence artificielle devrait également contribuer à normaliser les performances des procédures endoscopiques de qualité variable, contribuant ainsi à réduire l’incidence du cancer colorectal à l’avenir. Cette étude vise à évaluer l'impact de l'intelligence artificielle sur le taux de détection des polypes et des stades précoces du cancer colorectal.

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Estimé)

630

Phase

  • N'est pas applicable

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.

Coordonnées de l'étude

Lieux d'étude

  • Pologne
    • Lesser Poladn
      • Krakow, Lesser Poladn, Pologne, 31559
        • Recrutement
        • MEDICINA Medical Center
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Zofia Orzeszko, MD
    • Lesser Polasd
      • Krakow, Lesser Polasd, Pologne, 31061
        • Recrutement
        • Brothers Hospitallers Medical Center, Hospital of St John of god in Krakow
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Tomasz Gach, PhD

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

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

La description

Critères d'intégration :

  • Consentement à participer à l'étude,
  • Âge entre 50 et 65 ans,
  • Coloscopie ambulatoire programmée.

Critères d'exclusion :

  • Coloscopie antérieure,
  • Antécédents de chirurgie colorectale,
  • Thérapie biologique continue pour toute indication,
  • Cholangite sclérosante primitive,
  • Syndrome de polypose familiale,
  • Diarrhée chronique,
  • Rectocolite hémorragique,
  • La maladie de Crohn.

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

  • Objectif principal: Diagnostique
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation parallèle
  • Masquage: Aucun (étiquette ouverte)

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Expérimental: Groupe AI
Le groupe AI comprendra des patients subissant une coloscopie avec le soutien du système d'intelligence artificielle ENDO-AID OIP-1 pour la détection des polypes colorectaux.
Dispositif: Détection assistée par ordinateur (CADe)
Le système Endo-Aid CADe est une application de détection de lésions assistée par ordinateur assistée par IA sur le matériel ENDO-AID. Il utilise un algorithme complexe créé via un réseau neuronal développé et enseigné par Olympus. Grâce à cette nouvelle application, le système sophistiqué d’apprentissage automatique peut alerter l’endoscopiste en temps réel lorsqu’une lésion suspecte apparaît à l’écran. L'image du processeur de vision est transférée vers l'appareil CADe. L'application informatique reconnaît la forme des polypes et marque leur emplacement sur l'écran du moniteur.
Aucune intervention: Groupe non IA
Le groupe non-IA sera composé de patients subissant une coloscopie sans l'aide de ce système.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Taux de détection des adénomes (ADR)
Délai: Pendant l'examen de coloscopie
Le pourcentage de coloscopies où au moins un adénome histologiquement prouvé a été détecté.
Pendant l'examen de coloscopie

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Utilité de l’intelligence artificielle pour les endoscopistes débutants et expérimentés
Délai: Pendant l'examen de coloscopie
La différence dans les taux de détection d'adénome (ADR) obtenus avec et sans IA chez les stagiaires et les endoscopistes experts.
Pendant l'examen de coloscopie
Évaluation de la morphologie des polypes détectés lors de la coloscopie
Délai: Pendant l'examen de coloscopie
Évaluation des différences de morphologie des polypes détectées dans les deux bras de l'étude.
Pendant l'examen de coloscopie
Analyse des coûts des procédures réalisées avec l'utilisation de l'intelligence artificielle
Délai: À la fin des études, une moyenne de 6 mois
L’évaluation du rapport coût-efficacité de la mise en œuvre de l’IA, y compris l’augmentation du coût de l’évaluation pathologique et des examens de surveillance supplémentaires.
À la fin des études, une moyenne de 6 mois

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Jagiellonian University

Les enquêteurs

  • Chaise d'étude: Miroslaw Szura, Prof., Jagiellonian University in Krakow
  • Chercheur principal: Zofia Orzeszko, MD, Jagiellonian University in Krakow

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.

Publications générales

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 novembre 2024

Achèvement primaire (Estimé)

31 octobre 2025

Achèvement de l'étude (Estimé)

31 décembre 2025

Dates d'inscription aux études

Première soumission

12 janvier 2025

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

15 janvier 2025

Première publication (Réel)

25 mars 2025

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

25 mars 2025

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

15 janvier 2025

Dernière vérification

1 janvier 2025

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Autres numéros d'identification d'étude

  • 2024.000.421

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 .

S'abonner