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- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT03967756
자동 폴립 감지 시스템이 선종 감지율에 미치는 영향
2021년 4월 3일 업데이트: Zhaoshen Li, Changhai Hospital
자동 폴립 검출 시스템이 선종 검출률에 미치는 영향-다기관, 전향적, 무작위 대조 시험
최근 몇 년 동안 인공 지능의 지속적인 발전으로 자동 폴립 감지 시스템이 대장 병변을 증가시키는 잠재력을 보여주었습니다.
그러나 이 시스템이 실제 임상 환경에서 용종 및 선종 검출률을 높일 수 있는지 여부는 여전히 입증되어야 합니다.
본 연구의 1차 목적은 대장내시경과 딥러닝 기반 자동 폴립 검출 시스템의 조합이 표준 대장내시경에 비해 선종 검출률을 높이는 실현 가능한 방법인지를 알아보는 것입니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (예상)
1118
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Zhaoshen Li, M.D
- 전화번호: 86-21-31161365
- 이메일: li.zhaoshen@hotmail.com
연구 연락처 백업
- 이름: Yu Bai, M.D
- 전화번호: 86-21-31161335
- 이메일: baiyu1998@hotmail.com
연구 장소
-
-
-
Shanghai, 중국, 200433
- 모병
- Changhai Hospital, Second Military Medical University
-
-
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
40년 (성인, OLDER_ADULT)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 선별, 감시 및 진단에 적응증이 있는 40-85세 사이의 환자.
- 정보 제공 동의서에 서명한 환자.
제외 기준:
- 대장절제술을 받은 환자
- 뇌경색 및 뇌출혈을 포함한 두개내 및/또는 중추신경계 질환이 있는 환자.
- 중증의 만성 심폐 및 신장 질환을 앓고 있는 환자.
- 동의하지 않거나 동의할 수 없는 환자.
- 대장내시경 검사가 적합하지 않은 환자
- 긴급 또는 치료적 대장내시경을 받은 환자
- 임신, 염증성 장 질환, 결장 용종증, 대장암 또는 장 폐쇄가 있는 환자
- 아스피린, 클로피도그렐 또는 기타 항응고제를 복용 중인 환자
- 철회 시간이 6분 미만인 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: 평행한
- 마스킹: 없음
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
---|---|
실험적: AI 지원 철수 그룹
내시경 의사를 돕기 위해 딥 러닝 기반 자동 폴립 감지 시스템이 사용되었습니다.
|
대장내시경의가 대장내시경을 빼서 대장을 검사할 때 대장내시경 스트리밍 영상이 실시간 자동 폴립 감지 시스템으로 전환돼 실시간으로 병변을 감지할 수 있게 됐다.
잠재적 폴립이 시스템에 의해 감지되면 인접한 모니터에 추적 상자가 표시되어 동시 경보음과 함께 병변을 찾습니다.
|
NO_INTERVENTION: 일상적인 철수 그룹
도움 없이 일상적인 철수.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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선종 발견율(ADR)
기간: 30 분
|
하나 이상의 선종이 있는 환자 수를 총 환자 수로 나눈 값.
|
30 분
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
---|---|---|
폴립 검출률(PDR)
기간: 30 분
|
폴립이 하나 이상 있는 환자 수를 총 환자 수로 나눈 값입니다.
|
30 분
|
대장내시경을 통한 선종
기간: 30 분
|
결장경 검사 철회 중에 발견된 선종의 수를 결장경 검사의 수로 나눈 값입니다.
|
30 분
|
대장 내시경 당 폴립
기간: 30 분
|
결장경 검사 철회 중에 발견된 용종의 수를 결장경 검사의 수로 나눈 값입니다.
|
30 분
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- 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.
- Ahmad OF, Soares AS, Mazomenos E, Brandao P, Vega R, Seward E, Stoyanov D, Chand M, Lovat LB. Artificial intelligence and computer-aided diagnosis in colonoscopy: current evidence and future directions. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2019 Jan;4(1):71-80. doi: 10.1016/S2468-1253(18)30282-6. Epub 2018 Dec 6.
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 6월 1일
기본 완료 (예상)
2021년 7월 20일
연구 완료 (예상)
2021년 10월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2019년 5월 28일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2019년 5월 28일
처음 게시됨 (실제)
2019년 5월 30일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2021년 4월 6일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2021년 4월 3일
마지막으로 확인됨
2021년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- AI-2
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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