FITに基づく大腸がん検診プログラムにおけるGI-GENIUSの有用性。 (CADILLAC)
FITに基づく大腸がん検診プログラムにおけるGI-GENIUSの有用性。無作為対照試験。
深層学習技術は、医用画像アプリケーションでますます重要な役割を果たしています。最近では、結腸内視鏡検査中のポリープを識別するための人工知能デバイスが Medtronic によって開発され、商品化されました (GI-GENIUS)。 この種のコンピュータ支援検出 (CADe) デバイスは、ポリープ検出率 (PDR) および腺腫検出率 (ADR) を改善する能力を実証しています。 ただし、この PDR と ADR の増加は、主に小さなポリープと進行していない腺腫を犠牲にして行われます。
糞便免疫化学検査 (FIT) 陽性後の大腸内視鏡検査は、進行性病変の有病率が高いシナリオである可能性があり、これらの CADe システムが進行性病変の検出を増加させることができるかどうか、およびどの種類の進行性病変がこれらのシステムは検出できます。
CADILLAC 試験では、人口ベースのスペインの結腸直腸がんスクリーニング プログラム内の個人を、内視鏡医が GI-GENIUS 装置によって支援される結腸内視鏡検査を受けるか、標準的な結腸内視鏡検査を受けるように無作為に割り付けます。
私たちの結果が肯定的である場合、進行した病変も効果的に特定するのに役立つという決定的な実証という点で、CADeデバイスにとって大きな前進となる可能性があります.
調査の概要
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Alicante、スペイン、03010
- Hospital General Universitario de Alicante
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Barcelona、スペイン
- Hospital Clinic Barcelona
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Ourense、スペイン
- Complexo Hospitalario De Ourense
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Oviedo、スペイン
- Hospital Universitario Central de Asturias
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Valladolid、スペイン
- Hospital Universitario Rio Hortega
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Vigo、スペイン
- Hospital Universitario Alvaro Cunqueiro
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
- 集団ベースの結腸直腸癌スクリーニングプログラム内の糞便免疫化学検査で陽性の結果が得られた個人。
- 盲腸挿管で大腸内視鏡検査を完了します。
- 署名された同意を通知します。
除外基準:
- 結腸直腸癌の個人歴。
- 結腸直腸がんの家族歴:FDRが2人以上またはFDRが1人以上で、50歳未満で診断された。
- 遺伝性大腸がん症候群の家族歴:リンチ症候群、FAPなど
- 炎症性腸疾患の既往歴。
- 末期症状。
- 直腸結腸全摘の既往歴。
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:診断
- 割り当て:ランダム化
- 介入モデル:平行
- マスキング:なし
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的:GI-GENIUSによる大腸内視鏡検査
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GI-GENIUS装置による大腸内視鏡検査
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PLACEBO_COMPARATOR:標準的な大腸内視鏡検査
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標準的な大腸内視鏡検査
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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進行病変の検出
時間枠:15ヶ月
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FITベースのスクリーニング大腸内視鏡検査で進行病変(進行性腺腫および進行性鋸歯状ポリープ)を検出するための内視鏡医の補助としてのGI-GENIUSデバイスの影響を判断すること。
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15ヶ月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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他のタイプの病変の検出
時間枠:15ヶ月
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GI-GENIUS デバイスが他の病変 (結腸直腸癌、腺腫、進行性腺腫、鋸歯状ポリープ、進行性鋸歯状ポリープ、10mm 以上の非ポリープ性病変、および右側の進行性腺腫) を検出する能力を判断する
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15ヶ月
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GI-GENIUSの特徴
時間枠:1ヶ月
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大腸内視鏡検査中に GI-GENIUS デバイスを使用する際の特徴を説明する: 離脱時間、デバイスを使用した進行病変の偽陽性率および偽陰性率など。
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1ヶ月
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協力者と研究者
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Aziz M, Fatima R, Dong C, Lee-Smith W, Nawras A. The impact of deep convolutional neural network-based artificial intelligence on colonoscopy outcomes: A systematic review with meta-analysis. J Gastroenterol Hepatol. 2020 Oct;35(10):1676-1683. doi: 10.1111/jgh.15070. Epub 2020 Apr 26.
- Urban G, Tripathi P, Alkayali T, Mittal M, Jalali F, Karnes W, Baldi P. Deep Learning Localizes and Identifies Polyps in Real Time With 96% Accuracy in Screening Colonoscopy. Gastroenterology. 2018 Oct;155(4):1069-1078.e8. doi: 10.1053/j.gastro.2018.06.037. Epub 2018 Jun 18.
- Wang P, Berzin TM, Glissen Brown JR, Bharadwaj S, Becq A, Xiao X, Liu P, Li L, Song Y, Zhang D, Li Y, Xu G, Tu M, Liu X. Real-time automatic detection system increases colonoscopic polyp and adenoma detection rates: a prospective randomised controlled study. Gut. 2019 Oct;68(10):1813-1819. doi: 10.1136/gutjnl-2018-317500. Epub 2019 Feb 27.
- Wang P, Liu X, Berzin TM, Glissen Brown JR, Liu P, Zhou C, Lei L, Li L, Guo Z, Lei S, Xiong F, Wang H, Song Y, Pan Y, Zhou G. Effect of a deep-learning computer-aided detection system on adenoma detection during colonoscopy (CADe-DB trial): a double-blind randomised study. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2020 Apr;5(4):343-351. doi: 10.1016/S2468-1253(19)30411-X. Epub 2020 Jan 22. Erratum In: Lancet Gastroenterol Hepatol. 2020 Apr;5(4):e3.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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GI-GENIUS メドトロニックの臨床試験
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Centre hospitalier de l'Université de Montréal...University of British Columbia; McGill University; Université de Sherbrooke; University of Alberta募集
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Cosmo Artificial Intelligence-AI Ltdまだ募集していません
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VA Puget Sound Health Care SystemSan Francisco Veterans Affairs Medical Center; VA Salt Lake City Health Care System完了
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Hospital Clinic of BarcelonaEuropean Society of Gastrointestinal Endoscopy募集
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Fondazione Poliambulanza Istituto Ospedaliero完了
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Sengkang General HospitalMedtronic募集
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Smart Medical Systems Ltd.まだ募集していません
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Centre Hospitalier Universitaire de NīmesUniversity Hospital, Limoges完了