ポリープの病理予測と内視鏡による分類における AI
2025年1月12日 更新者：Peking Union Medical College Hospital
人工知能が結腸内視鏡検査中の結腸直腸ポリープの病理と内視鏡的分類を予測する
背景: ポリープの外観に基づく光学的診断を備えた結腸内視鏡検査は、内視鏡治療法の選択をガイドし、不必要なポリープ切除術や組織の病理学的診断の必要性を減らし、タイムリーにフォローアップ戦略を立てることができます [1]。
このアプローチは、患者と医療システムの経済的負担を大幅に軽減し、臨床リソースへの緊張を効果的に緩和できます [2]。
病理学的タイプを決定するために、ピット パターン [3]、NICE [4]、WASP [5]、MS [6] などのさまざまな内視鏡ポリープ分類方法が使用されます。
しかし、これらの分類方法を習得するには、内視鏡医が広範な訓練を受ける必要があり、各方法に固有の欠陥があるため、光学診断の要件を満たすすべての種類のポリープを正確に診断できる単一の内視鏡分類方法はありません。
この制限により、臨床現場での光学診断の広範な応用が妨げられてきました[7]。
コンピュータ支援診断 (CADx) として知られるこの分野への人工知能技術の応用は、近年急速に発展しています。
多数の大規模な前向き研究により、微小病変 (5mm 未満) の光学診断のための CADx テクノロジーの精度が、欧州および米国の内視鏡学会が光学診断に対して設定した閾値を本質的に満たしていることが実証されています [8,9]。
ただし、5mm 以上のポリープに対する CADx の診断効果は依然として不明です。
さらに、現在の研究は主に、一般的な腺腫と過形成性ポリープを区別することに限定されており、鋸歯状病変についてはほとんど注目されていません。鋸歯状病変も前癌病変であり、さらに急速に進行するため、内視鏡医にとって評価がより困難です。
これらの理由により、ポリープの病理学的タイプをリアルタイムで正確に判断するために CADx が臨床現場で広く適用されることが妨げられています。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (推定)
400
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Wenmo Hu, MD
- 電話番号：86+15101581963
- メール：huwenmo1995@126.com
研究場所
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Beijing、中国、100730
- 募集
- Peking Union Medical College Hospital
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コンタクト：
- Wenmo Hu, MD
- 電話番号：86+15101581963
- メール：huwenmo1995@126.com
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コンタクト：
- Wenmo Hu, MD
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
定期的な大腸内視鏡検査を受けている18歳以上の患者
説明
包含基準:
- 多施設病院の内視鏡センターで定期的な結腸内視鏡検査を受ける外来患者または入院患者。
- 18歳以上。
- 研究内容を理解し、インフォームドコンセントフォームに署名していること。
除外基準:
- 胃不全麻痺または胃出口閉塞。
- 腸閉塞または穿孔が既知または疑われている。
- 重度の慢性腎不全（クレアチニンクリアランスが30 mL/分未満）。
- 重度のうっ血性心不全（ニューヨーク心臓協会クラスIIIまたはIV）。
- 現在妊娠中または授乳中。
- 中毒性大腸炎または巨大結腸。
- コントロールが不十分な高血圧（収縮期血圧が180 mmHgを超える、および/または拡張期血圧が100 mmHgを超える）。
- 中等度または大量の活動性胃腸出血 (>100 mL/日)。
- 重大な精神疾患または心理的疾患。
- 腸の準備に使用される薬剤に対するアレルギー。
- 結腸直腸手術を受けた患者。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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定期的な大腸内視鏡検査を受けている18歳以上の患者
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AI モデルの開発段階では、できるだけ多くのサンプルを含めることが目的です。 鋸歯状病変の診断精度に焦点を当て、これまでに北京連合医科大学病院の病理学部門で病理診断された鋸歯状病変の症例約400例を遡及的に収集した。 さらに、過形成性ポリープ、従来型腺腫、早期結腸直腸癌のそれぞれ 400 例、合計約 1600 例と照合しました。 このモデルは、主流の AI 分類アルゴリズムを採用してモデルを構築し、さまざまなモデルの予測パフォーマンスを比較します。 第 1 フェーズで確立された、ポリープ病変の静止画像と、それに対応する病理学的診断および内視鏡による分類が含まれるデータセットを利用して、AI モデルを開発および最適化しました。 次に、有効性を調査するために、前向きコホートの内視鏡医とモデルを比較します。 |
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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大腸ポリープの光学的診断の精度
時間枠：2年
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AI モデルの光学診断の精度は、病理学的診断をゴールドスタンダードとして、内視鏡医の精度と比較されます。
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2年
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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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光学診断のその他の評価パラメータ
時間枠：2年
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光学診断の感度、特異度、陽性的中率 (PPV)、陰性的中率 (NPV) を含む
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2年
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結腸直腸ポリープの内視鏡分類の決定の精度
時間枠：2年
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この研究では、経験豊富な内視鏡医の内視鏡による分類判断をゴールドスタンダードとして使用し、病変の内視鏡による分類を決定する際の AI モデルの精度を調査しています。
内視鏡の分類には、ピットパターン、CP、NICE、JNET、WASP、および MS が含まれます。
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2年
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内視鏡による分類を決定する際のその他の評価パラメータ
時間枠：2年
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結腸直腸ポリープの内視鏡分類を決定する際の AI モデルの感度、特異度、陽性的中率 (PPV)、および陰性的中率 (NPV)
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2年
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者：Dong Wu, MD、Peking Union Medical College Hospital
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- IJspeert JE, Bastiaansen BA, van Leerdam ME, Meijer GA, van Eeden S, Sanduleanu S, Schoon EJ, Bisseling TM, Spaander MC, van Lelyveld N, Bargeman M, Wang J, Dekker E; Dutch Workgroup serrAted polypS & Polyposis (WASP). Development and validation of the WASP classification system for optical diagnosis of adenomas, hyperplastic polyps and sessile serrated adenomas/polyps. Gut. 2016 Jun;65(6):963-70. doi: 10.1136/gutjnl-2014-308411. Epub 2015 Mar 9.
- van der Zander QEW, Schreuder RM, Fonolla R, Scheeve T, van der Sommen F, Winkens B, Aepli P, Hayee B, Pischel AB, Stefanovic M, Subramaniam S, Bhandari P, de With PHN, Masclee AAM, Schoon EJ. Optical diagnosis of colorectal polyp images using a newly developed computer-aided diagnosis system (CADx) compared with intuitive optical diagnosis. Endoscopy. 2021 Dec;53(12):1219-1226. doi: 10.1055/a-1343-1597. Epub 2021 Mar 10.
- Zachariah R, Samarasena J, Luba D, Duh E, Dao T, Requa J, Ninh A, Karnes W. Prediction of Polyp Pathology Using Convolutional Neural Networks Achieves "Resect and Discard" Thresholds. Am J Gastroenterol. 2020 Jan;115(1):138-144. doi: 10.14309/ajg.0000000000000429.
- Singh R, Jayanna M, Navadgi S, Ruszkiewicz A, Saito Y, Uedo N. Narrow-band imaging with dual focus magnification in differentiating colorectal neoplasia. Dig Endosc. 2013 May;25 Suppl 2:16-20. doi: 10.1111/den.12075.
- Rees CJ, Rajasekhar PT, Wilson A, Close H, Rutter MD, Saunders BP, East JE, Maier R, Moorghen M, Muhammad U, Hancock H, Jayaprakash A, MacDonald C, Ramadas A, Dhar A, Mason JM. Narrow band imaging optical diagnosis of small colorectal polyps in routine clinical practice: the Detect Inspect Characterise Resect and Discard 2 (DISCARD 2) study. Gut. 2017 May;66(5):887-895. doi: 10.1136/gutjnl-2015-310584. Epub 2016 Apr 19.
- ASGE Technology Committee; Abu Dayyeh BK, Thosani N, Konda V, Wallace MB, Rex DK, Chauhan SS, Hwang JH, Komanduri S, Manfredi M, Maple JT, Murad FM, Siddiqui UD, Banerjee S. ASGE Technology Committee systematic review and meta-analysis assessing the ASGE PIVI thresholds for adopting real-time endoscopic assessment of the histology of diminutive colorectal polyps. Gastrointest Endosc. 2015 Mar;81(3):502.e1-502.e16. doi: 10.1016/j.gie.2014.12.022. Epub 2015 Jan 16.
- Tanaka S, Sano Y. Aim to unify the narrow band imaging (NBI) magnifying classification for colorectal tumors: current status in Japan from a summary of the consensus symposium in the 79th Annual Meeting of the Japan Gastroenterological Endoscopy Society. Dig Endosc. 2011 May;23 Suppl 1:131-9. doi: 10.1111/j.1443-1661.2011.01106.x.
- Axelrad AM, Fleischer DE, Geller AJ, Nguyen CC, Lewis JH, Al-Kawas FH, Avigan MI, Montgomery EA, Benjamin SB. High-resolution chromoendoscopy for the diagnosis of diminutive colon polyps: implications for colon cancer screening. Gastroenterology. 1996 Apr;110(4):1253-8. doi: 10.1053/gast.1996.v110.pm8613016.
- 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.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2025年1月1日
一次修了 (推定)
2026年12月1日
研究の完了 (推定)
2026年12月1日
試験登録日
最初に提出
2025年1月3日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年1月12日
最初の投稿 (実際)
2025年3月25日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年3月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年1月12日
最終確認日
2024年12月1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
- K7281
- BRWEP2024W034010100 (その他の助成金/資金番号：Excellence in Clinical Research Program for Research Wards of Beijing)
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
はい
IPD プランの説明
試験期間中に収集されたすべての IPD
IPD 共有時間枠
発行後 3 か月後に開始され、終了日はありません
IPD 共有アクセス基準
適切な申請により、関連する研究にデータを利用することを希望する研究者
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
米国で製造され、米国から輸出された製品。
いいえ
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