- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT04945044
결장 직장 선종 검출의 인공 지능 보조 시스템 (INTELAID)
대장선종 진단에서 Endo-AID 인공지능 시스템의 유용성. 무작위 대조 시험
외래환자 대장내시경을 위한 연속 환자의 대장 선종 진단에 Endo-AID 인공지능 시스템의 유용성을 평가하는 연구의 주요 목적.
두 번째 목표는 다음과 같습니다.
- Endo-AID가 선종 발견률이 높은 경우와 낮은 경우를 비교하여 선종 발견률에 미치는 이점을 평가합니다.
- 대장내시경에 의한 선종의 크기(=10mm) 및 개수에 따른 선종 검출률, 선종의 진행된 검출률, 톱니형 검출률을 평가하였다. 위치 및 형태에 따른 층화.
연구 개요
상세 설명
위장관 내시경에 적용되는 IA에 대한 우선순위 가이드라인이 수립되었다. 그들의 개발을 위한 우선적 사용과 관련하여, 결장직장암 선별검사(CRC) 및 폴립절제술 후 감시의 중요성을 고려할 때 가장 필요한 우선순위 중 하나로 CADe(컴퓨터 보조 병변 탐지)를 배치하여 시력을 개선하는 애플리케이션이 있습니다. 다양한 임상 실습 및 환자 그룹에서 이러한 시스템을 평가하는 것이 좋습니다. 이와 관련하여 서부 인구에 대한 연구는 제한적이며 전문 내시경 의사에 의해 수행되었습니다. 다른 선종 발견률을 가진 내시경 의사에서는 평가되지 않았습니다. 또한 최근 CADe Endo-AID 시스템(Olympus Corp. Tokyo)에 대한 연구는 없다.
외래환자 대장내시경을 위한 연속 환자의 대장 선종 진단에 Endo-AID 인공지능 시스템의 유용성을 평가하는 연구의 주요 목적. 또한 CADe 시스템의 이점은 내시경 의사 ADR에 따라 평가됩니다.
무작위 통제 시험은 포함 기준을 충족하고 제외 기준을 충족하지 않는 연속 외래 환자에서 수행됩니다. 환자는 4개 그룹 중 하나로 무작위 배정됩니다: CADe 시스템 및 높은 ADR 내시경의; CADe 시스템 및 낮은 ADR 내시경 의사; 제어 및 높은 ADR 내시경 의사; 제어 및 낮은 ADR 내시경 의사.
샘플 크기 계산을 위해 CADe 시스템에 유리한 14.4의 차이가 고려되었습니다. 편측 대조에서 0.05의 알파 오류, 80%의 검정력 및 10%의 손실을 고려하면 그룹당 165명의 환자가 필요합니다.
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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S/C De Tenerife
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La Laguna, S/C De Tenerife, 스페인, 38320
- Department of Gastroenterology
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- 연령 ≥ 18세.
- 외래 대장내시경 의뢰 환자
제외 기준:
- 결장 절제술
- 치료 수행을 금하는 항응고제 또는 항응고제 복용
- 최근 대장내시경을 받은 환자(
- 염증성 장 질환
- 불완전 대장내시경 환자
- BBPS(Boston Colonic Preparation Scale)를 사용하여 준비가 불충분한 환자. 3개의 결장 섹션 중 하나에서 2점 미만의 세척 품질은 부적절한 것으로 간주됩니다.
- 용종증 증후군 환자
- 연구 참여 거부.
공부 계획
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 |
|---|---|
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실험적: 계산된 선종 검출 시스템(CADe)
Tis 시스템은 화면에서 선종 폴립의 의심 영역을 감지할 수 있습니다.
이것은 병변의 발견을 위한 내시경 의사를 위한 추가적인 도움입니다.
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이것은 내시경 의사가 대장 용종의 발견을 증가시키는 데 도움이 되는 컴퓨터 시스템입니다.
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활성 비교기: 대조군(CADe 부재)
이것은 통제 그룹입니다.
일상적인 대장 내시경 검사에서와 같이 내시경 의사는 병변의 탐지를 담당합니다.
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폴립의 검출은 내시경의가 전담한다(통상 진료)
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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선종 발견율
기간: [기간: 1년][안전사항 지정: 없음]
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대장선종 대장내시경 건수/총 대장내시경 건수
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[기간: 1년][안전사항 지정: 없음]
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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톱니형 감지율
기간: [기간: 1년][안전사항 지정: 없음]
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톱니모양 선종 대장내시경 횟수/총 대장내시경 횟수
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[기간: 1년][안전사항 지정: 없음]
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고급 선종 발견율
기간: [기간: 1년][안전사항 지정: 없음]
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진행성 선종 대장내시경 횟수/총 대장내시경 횟수
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[기간: 1년][안전사항 지정: 없음]
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Antonio Gimeno Garcia, MD, PhD, Hospital Universitario de Canarias
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- 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.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- Computer aid adenoma detection
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