- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT04673136
FIT 기반 대장암 검진 프로그램에서 GI-GENIUS의 유용성. (CADILLAC)
FIT 기반 대장암 검진 프로그램에서 GI-GENIUS의 유용성. 무작위 대조 시험.
딥 러닝 기술은 의료 영상 응용 분야에서 점점 더 많은 역할을 하고 있으며, 최근 메드트로닉은 대장 내시경 중 폴립 식별을 위한 인공 지능 장치(GI-GENIUS)를 개발 및 상용화했습니다. 이러한 종류의 컴퓨터 지원 검출(CADe) 장치는 용종 검출률(PDR) 및 선종 검출률(ADR)을 개선하는 능력을 입증했습니다. 그러나 이러한 PDR 및 ADR의 증가는 주로 작은 용종 및 진행되지 않은 선종을 희생시키면서 이루어집니다.
양성 대변 면역화학 검사(FIT) 후 대장내시경 검사는 진행성 병변의 유병률이 더 높은 시나리오가 될 수 있으며, 이러한 CADe 시스템이 진행성 병변의 탐지를 증가시킬 수 있는지, 어떤 종류의 진행성 병변이 있는지를 입증하기에 이상적인 상황이 될 수 있습니다. 이러한 시스템은 감지할 수 있습니다.
CADILLAC 연구는 내시경 의사가 GI-GENIUS 장치의 도움을 받는 대장 내시경 검사를 받거나 표준 대장 내시경 검사를 받도록 인구 기반 스페인 대장암 검진 프로그램 내에서 개인을 무작위로 배정합니다.
우리의 결과가 긍정적인 경우 진행된 병변을 효과적으로 식별하는 데 도움이 된다는 확실한 시연 측면에서 CADe 장치에 큰 진전이 있을 수 있습니다.
연구 개요
상태
개입 / 치료
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
-
-
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Alicante, 스페인, 03010
- Hospital General Universitario de Alicante
-
Barcelona, 스페인
- Hospital Clinic Barcelona
-
Ourense, 스페인
- Complexo Hospitalario De Ourense
-
Oviedo, 스페인
- Hospital Universitario Central de Asturias
-
Valladolid, 스페인
- Hospital Universitario Rio Hortega
-
Vigo, 스페인
- Hospital Universitario Alvaro Cunqueiro
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- 인구 기반 결장 직장암 선별 프로그램 내에서 대변 면역 화학 검사에서 양성 결과를 얻은 개인.
- 맹장 삽관을 통한 완전한 대장 내시경 검사.
- 동의서에 서명했습니다.
제외 기준:
- 대장암의 개인력.
- 대장암 가족력: ≥2 FDR 또는 ≥1 FDR이 50세 이전에 진단되었습니다.
- 유전성 대장암 증후군의 가족력: 린치 증후군, FAP 등
- 염증성 장 질환의 개인력.
- 불치병.
- 전체 proctocolectomy의 개인 역사.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 평행한
- 마스킹: 없음
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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실험적: GI-GENIUS의 도움을 받는 대장내시경
|
GI-GENIUS 장치로 대장내시경 검사
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플라시보_COMPARATOR: 표준 대장내시경
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표준 대장내시경
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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고급 병변의 탐지
기간: 15개월
|
GI-GENIUS 장치가 FIT 기반 선별 대장내시경에서 진행성 병변(진행성 선종 및 진행성 톱니 모양 폴립)을 감지하기 위해 내시경 의사의 보조자로서 미치는 영향을 확인합니다.
|
15개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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다른 유형의 병변 감지
기간: 15개월
|
GI-GENIUS 장치가 다른 병변(결장직장암, 선종, 진행성 선종, 톱니형 폴립, 진행된 톱니형 폴립, 비폴립양 병변 ≥10mm 및 우측 진행성 선종)을 감지하는 능력을 확인하기 위해
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15개월
|
|
지니어스의 특징
기간: 1 개월
|
대장내시경 검사 중 GI-GENIUS 장치 사용의 특징을 설명하기 위해: 장치를 사용한 진행성 병변의 위양성 및 위음성률, 철회 시간 등.
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1 개월
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공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- 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.
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