結腸直腸腺腫検出における人工知能支援システム (INTELAID)
結腸直腸腺腫の検出における Endo-AID 人工知能システムの有用性。無作為対照試験
この研究の主な目的は、外来大腸内視鏡検査の連続患者における大腸腺腫の検出における Endo-AID 人工知能システムの有用性を評価することです。
二次的な目的は次のとおりです。
- 内視鏡医による腺腫の検出率の高低を比較することにより、腺腫の検出率における Endo-AID の利点を評価すること。
- 大腸内視鏡検査による腺腫のサイズ（= 10mm）と数に応じて、鋸歯状の検出率、高度な腺腫の検出率、腺腫の検出率を評価します。 場所と形態による層別化。
調査の概要
詳細な説明
消化器内視鏡に適用される IA について優先ガイドラインが設定されている。 それらの開発の優先用途に関しては、結腸直腸癌スクリーニング (CRC) およびポリープ切除後の監視の重要性を考慮して、コンピューター支援病変検出 (CADe) を最も必要な優先事項の 1 つとして、視覚を改善するアプリケーションがあります。 さまざまな臨床診療および患者グループにおけるこれらのシステムの評価が推奨されています。 この点で、西部の人口での研究は限られており、専門の内視鏡医によって実施されています。 腺腫の検出率が異なる内視鏡医では評価されていません。 また、最近のCADe Endo-AIDシステム（オリンパス株式会社東京）での研究はありません。
この研究の主な目的は、外来大腸内視鏡検査の連続患者における大腸腺腫の検出における Endo-AID 人工知能システムの有用性を評価することです。 さらに、CADe システムの利点は、内視鏡医の ADR に従って評価されます。
無作為化対照試験は、選択基準を満たし、除外基準のいずれも満たさない連続した外来患者で実施されます。 患者は次の 4 つのグループのいずれかに無作為に割り付けられます。CADe システムおよび高 ADR 内視鏡医。 CADe システムと低 ADR 内視鏡医;コントロールと高 ADR 内視鏡医;コントロールと低 ADR 内視鏡医。
サンプルサイズの計算では、CADe システムに有利な 14.4 の差が考慮されました。 片側コントラストで 0.05 のアルファ エラー、検出力 80%、損失 10% を考慮すると、グループあたり 165 人の患者が必要になります。
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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S/C De Tenerife
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La Laguna、S/C De Tenerife、スペイン、38320
- Department of Gastroenterology
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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:
- 年齢は18歳以上。
- 外来大腸内視鏡検査に紹介された患者
除外基準:
- 結腸切除
- 治療の実施を禁忌とする抗凝固剤または抗凝集剤の服用
- 最近大腸内視鏡検査を受けた患者 (
- 炎症性腸疾患
- 大腸内視鏡検査が不完全な患者
- ボストン結腸準備スケール（BBPS）を使用した準備が不十分な患者。 3 つの結腸セクションのいずれかで 2 ポイント未満の洗浄品質は、不十分と見なされます。
- ポリポーシス症候群の患者
- 研究への参加の拒否。
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：並列代入
- マスキング：なし（オープンラベル）
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：コンピューター腺腫検出システム (CADe)
このシステムは、腺腫性ポリープの疑いのある領域を画面で検出できます。
これは、内視鏡医が病変を検出するための追加のヘルプです。
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これは、内視鏡医が結腸直腸ポリープの検出を増やすのに役立つ計算システムです。
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アクティブコンパレータ：対照群 (CADe なし)
これが対照群です。
通常の大腸内視鏡検査と同様に、内視鏡医が病変の検出を担当します。
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ポリープの検出を担当するのは専ら内視鏡医です（通常の診療）
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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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腺腫の検出率
時間枠：【期間：1年】【安全性問題指定：無】
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大腸腺腫を伴う大腸内視鏡検査数/全大腸内視鏡検査数
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【期間：1年】【安全性問題指定：無】
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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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鋸歯状検出率
時間枠：[期間: 1 年][安全上の問題として指定: いいえ]
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鋸歯状腺腫を伴う大腸内視鏡検査数/全大腸内視鏡検査数
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[期間: 1 年][安全上の問題として指定: いいえ]
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高度な腺腫の検出率
時間枠：[期間: 1 年][安全上の問題として指定: いいえ]
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進行腺腫を伴う大腸内視鏡検査数/全大腸内視鏡検査数
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[期間: 1 年][安全上の問題として指定: いいえ]
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Antonio Gimeno Garcia, MD, PhD、Hospital Universitario de Canarias
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Hassan C, Spadaccini M, Iannone A, Maselli R, Jovani M, Chandrasekar VT, Antonelli G, Yu H, Areia M, Dinis-Ribeiro M, Bhandari P, Sharma P, Rex DK, Rosch T, Wallace M, Repici A. Performance of artificial intelligence in colonoscopy for adenoma and polyp detection: a systematic review and meta-analysis. Gastrointest Endosc. 2021 Jan;93(1):77-85.e6. doi: 10.1016/j.gie.2020.06.059. Epub 2020 Jun 26.
- Berzin TM, Parasa S, Wallace MB, Gross SA, Repici A, Sharma P. Position statement on priorities for artificial intelligence in GI endoscopy: a report by the ASGE Task Force. Gastrointest Endosc. 2020 Oct;92(4):951-959. doi: 10.1016/j.gie.2020.06.035. Epub 2020 Jun 19.
- 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.
- Wang P, Liu P, Glissen Brown JR, Berzin TM, Zhou G, Lei S, Liu X, Li L, Xiao X. Lower Adenoma Miss Rate of Computer-Aided Detection-Assisted Colonoscopy vs Routine White-Light Colonoscopy in a Prospective Tandem Study. Gastroenterology. 2020 Oct;159(4):1252-1261.e5. doi: 10.1053/j.gastro.2020.06.023. Epub 2020 Jun 17.
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
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- Computer aid adenoma detection
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