Intelligenza artificiale in colonscopia
Intelligenza artificiale nella diagnosi endoscopica dei polipi colorettali: uno studio prospettico randomizzato.
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Zofia Orzeszko, MD
- Numero di telefono: +48123797145
- Email: z.orzeszko@bonifratrzy.krakow.pl
Luoghi di studio
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-
Lesser Poladn
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Krakow, Lesser Poladn, Polonia, 31559
- Reclutamento
- MEDICINA Medical Center
-
Contatto:
- Zofia Orzeszko, MD
- Numero di telefono: +48123797145
- Email: z.orzeszko@bonifratrzy.krakow.pl
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Investigatore principale:
- Zofia Orzeszko, MD
-
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Lesser Polasd
-
Krakow, Lesser Polasd, Polonia, 31061
- Reclutamento
- Brothers Hospitallers Medical Center, Hospital of St John of god in Krakow
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Contatto:
- Zofia Orzeszko, MD
- Numero di telefono: +48123797145
- Email: z.orzeszko@bonifratrzy.krakow.pl
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Investigatore principale:
- Tomasz Gach, PhD
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Consenso a partecipare allo studio,
- Età compresa tra 50 e 65 anni,
- Colonscopia ambulatoriale programmata.
Criteri di esclusione:
- Colonscopia precedente,
- Storia della chirurgia colorettale,
- Terapia biologica in corso per qualsiasi indicazione,
- Colangite sclerosante primitiva,
- Sindrome da poliposi familiare,
- Diarrea cronica,
- Colite ulcerosa,
- La malattia di Crohn.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
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Sperimentale: Gruppo AI
Il gruppo AI includerà pazienti sottoposti a colonscopia con il supporto del sistema di intelligenza artificiale ENDO-AID OIP-1 per il rilevamento dei polipi colorettali.
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Il sistema Endo-Aid CADe è un'applicazione di rilevamento delle lesioni assistita da computer assistita da intelligenza artificiale su hardware ENDO-AID.
Utilizza un algoritmo complesso creato tramite una rete neurale sviluppata e insegnata da Olympus.
Con questa nuova app, il sofisticato sistema di machine learning può avvisare l’endoscopista in tempo reale quando sullo schermo appare una lesione sospetta.
L'immagine dal processore di visione viene trasferita al dispositivo CADe.
L'applicazione per computer riconosce la forma dei polipi e ne segna la posizione sullo schermo del monitor.
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Nessun intervento: Gruppo non AI
Il gruppo non-AI sarà composto da pazienti sottoposti a colonscopia senza l'assistenza di questo sistema.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Tasso di rilevamento dell'adenoma (ADR)
Lasso di tempo: Durante l'esame colonscopico
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La percentuale di colonscopie in cui è stato riscontrato almeno un adenoma istologicamente accertato.
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Durante l'esame colonscopico
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Utilità dell'intelligenza artificiale sia per gli endoscopisti principianti che per quelli esperti
Lasso di tempo: Durante l'esame colonscopico
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La differenza nei tassi di rilevamento dell'adenoma (ADR) ottenuta con e senza AI negli endoscopisti tirocinanti ed esperti.
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Durante l'esame colonscopico
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Valutazione della morfologia dei polipi rilevati durante la colonscopia
Lasso di tempo: Durante l'esame colonscopico
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Valutazione delle differenze nella morfologia dei polipi rilevate in entrambi i bracci dello studio.
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Durante l'esame colonscopico
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Analisi dei costi delle procedure eseguite con l'utilizzo dell'intelligenza artificiale
Lasso di tempo: Fino al completamento degli studi, in media 6 mesi
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La valutazione dell’efficienza in termini di costi dell’implementazione dell’IA, compreso l’aumento dei costi della valutazione patologica e degli esami di sorveglianza aggiuntivi.
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Fino al completamento degli studi, in media 6 mesi
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Cattedra di studio: Miroslaw Szura, Prof., Jagiellonian University in Krakow
- Investigatore principale: Zofia Orzeszko, MD, Jagiellonian University in Krakow
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Repici A, Badalamenti M, Maselli R, Correale L, Radaelli F, Rondonotti E, Ferrara E, Spadaccini M, Alkandari A, Fugazza A, Anderloni A, Galtieri PA, Pellegatta G, Carrara S, Di Leo M, Craviotto V, Lamonaca L, Lorenzetti R, Andrealli A, Antonelli G, Wallace M, Sharma P, Rosch T, Hassan C. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology. 2020 Aug;159(2):512-520.e7. doi: 10.1053/j.gastro.2020.04.062. Epub 2020 May 1.
- Corley DA, Jensen CD, Marks AR, Zhao WK, Lee JK, Doubeni CA, Zauber AG, de Boer J, Fireman BH, Schottinger JE, Quinn VP, Ghai NR, Levin TR, Quesenberry CP. Adenoma detection rate and risk of colorectal cancer and death. N Engl J Med. 2014 Apr 3;370(14):1298-306. doi: 10.1056/NEJMoa1309086.
- Kaminski MF, Regula J, Kraszewska E, Polkowski M, Wojciechowska U, Didkowska J, Zwierko M, Rupinski M, Nowacki MP, Butruk E. Quality indicators for colonoscopy and the risk of interval cancer. N Engl J Med. 2010 May 13;362(19):1795-803. doi: 10.1056/NEJMoa0907667.
- Barua I, Vinsard DG, Jodal HC, Loberg M, Kalager M, Holme O, Misawa M, Bretthauer M, Mori Y. Artificial intelligence for polyp detection during colonoscopy: a systematic review and meta-analysis. Endoscopy. 2021 Mar;53(3):277-284. doi: 10.1055/a-1201-7165. Epub 2020 Sep 29.
- Mori Y, Kudo SE, East JE, Rastogi A, Bretthauer M, Misawa M, Sekiguchi M, Matsuda T, Saito Y, Ikematsu H, Hotta K, Ohtsuka K, Kudo T, Mori K. Cost savings in colonoscopy with artificial intelligence-aided polyp diagnosis: an add-on analysis of a clinical trial (with video). Gastrointest Endosc. 2020 Oct;92(4):905-911.e1. doi: 10.1016/j.gie.2020.03.3759. Epub 2020 Mar 30.
- Boroff ES, Gurudu SR, Hentz JG, Leighton JA, Ramirez FC. Polyp and adenoma detection rates in the proximal and distal colon. Am J Gastroenterol. 2013 Jun;108(6):993-9. doi: 10.1038/ajg.2013.68. Epub 2013 Apr 9.
- van Doorn SC, Klanderman RB, Hazewinkel Y, Fockens P, Dekker E. Adenoma detection rate varies greatly during colonoscopy training. Gastrointest Endosc. 2015 Jul;82(1):122-9. doi: 10.1016/j.gie.2014.12.038. Epub 2015 Mar 24.
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Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
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Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
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Primo Inserito
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Ultimo verificato
Ultimo verificato
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Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2024.000.421
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