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중국의 AI 시스템을 이용한 선종 발견률 (SinoAIADR)

2020년 9월 24일 업데이트: En-Da Yu, Changhai Hospital

중국의 인공지능 시스템을 이용한 선종 발견률

이 연구의 주요 목적은

- 선종 발견률(ADR)에 대한 대장 내시경 검사에서 인공 지능 시스템의 유용성을 탐색합니다. 다른 목표는 인공 지능이 사용될 때 아래 데이터를 탐색하는 것입니다.

시술당 검출된 평균 선종, MAP 근위 선종 검출률, pADR 폴립 검출률, PDR 근위 폴립 검출률, pPDR 시술당 검출된 평균 폴립, MPP 철수 시간, WT 맹장 삽관률, CIR 맹장 삽관 시간, CIT

연구 개요

상세 설명

대장암은 중국에서 흔합니다. 대부분의 대장암은 선종이 암이 될 때 발생합니다. 의사는 대장내시경을 사용하여 결장과 직장 내부를 살펴보고 선종을 찾아 제거합니다. 선종을 제거하면 대장암 발병 가능성이 감소하는 것으로 알려져 있습니다. 대장내시경의가 샘종을 발견하는 능력은 다양하며, "선종 발견률"을 향상시키는 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있습니다.

CSK 내시경 진단 및 치료 시스템이라는 새로운 AI 시스템은 대장 내시경 검사에서 용종 발견률을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이전 테스트에서는 시스템을 사용할 때 선종 감지가 크게 향상되는 것으로 나타났습니다. 이 연구는 대장 내시경 검사를 받으러 오는 환자를 무작위로 배정하여 평소와 같이 또는 AI 보조 대장 내시경 검사로 시술을 받게 됩니다. 조사관은 용종 및 선종 발견률, 절차 기간, 참가자의 편안함 수준 및 합병증을 기록합니다. 대장내시경 의뢰를 받은 모든 환자는 4개 센터에서 총 800명을 모집한다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

743

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510655
        • Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, 중국, 200032
        • Shanghai Zhongshan Hospital
    • Tianjin
      • Tianjin, Tianjin, 중국, 300121
        • Tianjin People's Hospital
      • Tianjin, Tianjin, 중국, 300100
        • Tianjin Nankai Hospital

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

45년 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

설명

포함 기준:

  • 선별검사, 감시 또는 진단적 대장내시경 검사를 위해 의뢰된 모든 환자
  • 모든 환자는 정보에 입각한 동의를 할 수 있어야 합니다.

제외 기준:

  • 대장내시경 검사에 절대적인 금기 사항이 있는 환자
  • 대장폐쇄 또는 유사폐색이 확정되었거나 의심되는 환자
  • 대장암 또는 용종증 증후군이 알려진 환자
  • 알려진 결장 협착이 있는 환자
  • 알려진 심각한 게실 분절이 있는 환자(대장 내시경 통과를 방해할 가능성이 있음)
  • 활동성 대장염 환자(궤양성 대장염, 크론병 대장염, 게실염, 감염성 대장염)
  • 정보에 입각한 동의를 할 능력이 부족한 환자
  • 임신
  • 클로피도그렐, 와파린 또는 기타 차세대 항응고제를 복용 중이며 시술을 위해 이를 중단하지 않은 환자.
  • 알려진 병변의 치료 절차 또는 평가를 위해 참석하는 환자

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 특수 증상
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: AI 기반 대장내시경
이 부문의 참가자는 CSK AI 시스템을 사용하여 AI 보조 대장 내시경 검사를 받습니다.
CSK 시스템은 내시경 메인프레임을 갖추고 있으며 의심되는 병변이 나타나면 검사자에게 경보를 울립니다.
활성 비교기: 표준 대장내시경
이 팔의 참가자는 표준 대장 내시경 검사를 받습니다.
이것은 오늘날 임상 실습에서 일상적인 검사입니다. 장비와 절차는 모두 일상적인 임상과 동일합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
선종 발견율, ADR
기간: 절차가 끝나면 최대 1시간.
ADR은 적어도 하나의 선종이 있는 피험자의 비율로 계산된 선종 감지율을 나타냅니다.
절차가 끝나면 최대 1시간.

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
용종 검출률, PDR
기간: 절차가 끝나면 최대 1시간.
PDR은 적어도 하나의 폴립이 있는 피험자의 비율로 계산된 폴립 검출 비율을 나타냅니다.
절차가 끝나면 최대 1시간.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2019년 7월 10일

기본 완료 (실제)

2019년 12월 5일

연구 완료 (실제)

2019년 12월 5일

연구 등록 날짜

최초 제출

2019년 2월 12일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2019년 2월 12일

처음 게시됨 (실제)

2019년 2월 15일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2020년 9월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2020년 9월 24일

마지막으로 확인됨

2020년 9월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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