Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

A mesterséges intelligencia klinikai hitelesítése a POLIP-felismerésben (CAD-ARTIPOD)

2022. november 29. frissítette: Universitaire Ziekenhuizen KU Leuven
Ez a tanulmány egy nyílt, nem vak, nem randomizált intervenciós vizsgálat, amely a mesterséges intelligencia vizsgálati eszközét hasonlítja össze a jelenlegi "arany standarddal": az adatgyűjtést egy tervezett kolonoszkópos eljárás során egy képzett endoszkópos végzi. A beültetés során semmilyen intézkedés nem történik, a kolonoszkópia az ellátási standardnak megfelelően történik. A visszahúzás megkezdése után egy második megfigyelő (nem képzett endoszkópos, hanem polipfelismeréssel foglalkozó személy) elindítja az ágy melletti mesterséges intelligencia (AI) eszközt, amely az endoszkóp tornyához csatlakozik, hogy észlelje. Ez a második megfigyelő képzett az endoszkópos képek értékelésére, hogy meghatározza az AI-eszköz eredményét. Mivel a második megfigyelő a különálló mesterséges intelligencia képernyőt nézi, az endoszkópost nem látják a mesterséges intelligencia kimenetele. Ha az AI-rendszer olyan észlelést végez, amelyet az endoszkópos nem ismer fel, az endoszkópos szakembert arra kérik, hogy helyezze át ugyanazt az észlelést, és értékelje újra a léziót és a terápiás intézkedések lehetséges szükségességét. A második megfigyelő minden észlelést külön-külön számol és kategorizál. Minden kimutatott polip eltávolításra kerül a szövettani értékeléshez szükséges standard ellátást követően. A teljes kolonoszkópiás eljárást külön csatlakoztatott videorögzítő rögzíti.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Befejezve

Körülmények

Részletes leírás

Ez egy kutató által kezdeményezett, nem randomizált, prospektív intervenciós vizsgálat, amelynek célja egy új, korszerű számítógépes detektáló (CADe) eszköz teljesítményének validálása a colorectalis polipok kimutatására, amelyet második megfigyelőként valósítanak meg a rutin diagnosztikai kolonoszkópia során. megvalósíthatósága a napi endoszkópiában. A szűrésre, megfigyelésre vagy diagnosztikai kolonoszkópiára utalt, egymást követő betegeket is bevonják.

A betegeket szabványos vastagbéltükrözésnek vetik alá, amelyet képzett endoszkópos végez. Egy másik megfigyelő, aki nem képzett endoszkópos, követi az eljárást egy ágy melletti MI-eszközön, hogy megszámolja az AI-rendszer által végzett kimutatások számát, és az eredményeket pozitív vagy negatív eredményekre kategorizálja az alábbiak szerint (1) valóban pozitív, ( 2) hamis negatív vagy (3) hamis pozitív. Az AI-rendszer észlelése esetén, amelyet az endoszkópos nem látott, vagy a második megfigyelő számára nem egyértelmű, a második megfigyelő kéri, hogy értékelje újra a jelzett régiót, hogy megállapítsa, a második megtekintés után az endoszkóposnak kell-e további intézkedést tennie. A teljes eljárást rögzítik.

A mesterséges intelligencia eszköz használatával kapcsolatban nincsenek további figyelembe veendő kockázatok. A kolonoszkópia általános kockázata (azaz perforáció, vérzés vagy posztpolypectomiás szindróma) ugyanolyan gyakorisággal fordulhat elő, mint a kolonoszkópia ezen AI eszköz használata nélkül.

A kolonoszkópia során minden beteg standard ellátási protokollt kap. A mesterséges intelligencia rendszernek csak jótékony hatása lehet a páciens számára, jobb polip-detektálás, mivel a kísérleti kísérletünk során a pontosság szempontjából nem rosszabbnak bizonyult, mint a magas detektálási képességű endoszkópos.

Tanulmány típusa

Beavatkozó

Beiratkozás (Tényleges)

856

Fázis

  • Nem alkalmazható

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi helyek

    • Vlaams-Brabant
      • Leuven, Vlaams-Brabant, Belgium, 3000
        • University Hospitals Leuven

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

40 év és régebbi (Felnőtt, Idősebb felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Tanulmányozható nemek

Összes

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • Életkor ≥40 év
  • Beutaló szűrésre, megfigyelésre vagy diagnosztikus kolonoszkópiára
  • Képes a beteg vagy törvényes képviselője tájékozott beleegyezését adni

Kizárási kritériumok a tanulmányba való felvételhez

  • <40 éves
  • Terápiás kolonoszkópia beutalója
  • Ismert Lynch-szindróma vagy családi adenomás polipózis szindróma
  • Bármilyen ellenjavallat a kolonoszkópiához vagy a vastagbél biopsziához
  • Kontrollálatlan koagulopátia
  • Gyulladásos bélbetegség megerősített diagnózisa a tervezett kolonoszkópia előtt
  • Rövid bél vagy ileostomia
  • Terhesség

Kizárási kritériumok a vizsgálat elemzéséhez

  • 30 cm-nél nagyobb vastagbélgyulladás kolonoszkópia során
  • Hiányos kolonoszkópia bármilyen okból
  • Hiányos rögzítés vagy a mesterséges intelligencia rendszer műszaki hibája

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Elsődleges cél: Diagnosztikai
  • Kiosztás: N/A
  • Beavatkozó modell: Egyetlen csoportos hozzárendelés
  • Maszkolás: Nincs (Open Label)

Fegyverek és beavatkozások

Résztvevő csoport / kar
Beavatkozás / kezelés
Kísérleti: AI kar
Ebben a tanulmányban csak egy kar. Minden olyan beteg, aki jogosult részt venni ebben a vizsgálatban, és beleegyezését követően részt vesz, szabványos kolonoszkópiát kap, amelyet valós idejű mesterséges intelligencia-videó elemzéssel kombinálnak.
A betegeket szabványos vastagbéltükrözésnek vetik alá, amelyet képzett endoszkópos végez. Egy másik megfigyelő, aki nem képzett endoszkópos, követi az eljárást egy ágy melletti MI-eszközön, hogy megszámolja az AI-rendszer által végzett kimutatások számát, és az eredményeket pozitív vagy negatív eredményekre kategorizálja az alábbiak szerint (1) valóban pozitív, ( 2) hamis negatív vagy (3) hamis pozitív.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Időkeret
Teljes polip-detektálás a mesterséges intelligencia eszközzel végzett egyszeri kolonoszkópia során, összehasonlítva az endoszkópos polip-detektálással, ahol az endoszkópos diagnózis aranystandard
Időkeret: 1,5 év
1,5 év

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Időkeret
Teljes polip-detektálás a mesterséges intelligencia eszközzel végzett egyszeri kolonoszkópia során, összehasonlítva az endoszkópos polip-detektív szövettani diagnosztikával aranystandardként.
Időkeret: 1,5 év
1,5 év
A mesterséges intelligencia által kimutatott extra polipok száma endoszkópos diagnózissal aranystandardként.
Időkeret: 1,5 év
1,5 év
A mesterséges intelligencia által extraként kimutatott polipok száma a szövettani diagnózissal mint aranystandard
Időkeret: 1,5 év
1,5 év
Az endoszkópos polip kihagyási aránya a polipok további kimutatása a kolonoszkópia során
Időkeret: 1,5 év
1,5 év
A hamis pozitív arány a tiszta visszavonás során.
Időkeret: 1,5 év
1,5 év

Egyéb eredményintézkedések

Eredménymérő
Időkeret
Korreláció a Boston Bowel Preparation Score és a kolonoszkópia során észlelt téves pozitív kimutatások száma között
Időkeret: 1,5 év
1,5 év
Összefüggés az endoszkópos historikus adenoma-detektálási aránya és a mesterséges intelligencia rendszerrel végzett extra kimutatások és téves negatív kimutatások száma között.
Időkeret: 1,5 év
1,5 év
Összefüggés a polip mérete és a hamis negatívok száma, valamint a további kimutatások között
Időkeret: 1,5 év
1,5 év
Összefüggés a párizsi besorolás és a hamis negatívok és a további kimutatások száma között.
Időkeret: 1,5 év
1,5 év
Összefüggés a kolonoszkópiánkénti összes polipszám és a további kimutatások között.
Időkeret: 1,5 év
1,5 év
Összefüggés az endoszkópos tapasztalata és a további kimutatások között
Időkeret: 1,5 év
1,5 év

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Tényleges)

2020. október 13.

Elsődleges befejezés (Tényleges)

2022. október 28.

A tanulmány befejezése (Tényleges)

2022. november 29.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2020. június 18.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2020. június 18.

Első közzététel (Tényleges)

2020. június 22.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2022. november 30.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2022. november 29.

Utolsó ellenőrzés

2022. november 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • S64243

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

Nem

IPD terv leírása

Nem tervezzük az egyes résztvevők adatainak elérhetővé tételét. Megoszthatjuk az anonimizált adatok áttekintését az együttműködő intézményekkel.

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel