- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT05888623
대장내시경 평가 중 컴퓨터를 이용한 신생물 감지 (CADeNCE)
대장내시경 평가(CADeNCE) 동안 신생물의 컴퓨터 지원 감지
연구 개요
상세 설명
대장내시경은 대장암 발병률과 사망률을 예방하기 위한 핵심 진단 및 치료 절차입니다. 대장내시경의 효율성의 핵심은 선종성 용종 및 고착성 톱니 모양 병변을 포함한 대장 종양의 식별 및 제거입니다. 하나 이상의 선종이 발견되는 선별 대장내시경의 비율로 고전적으로 정의되는 내시경 의사의 선종 발견률(ADR)은 환자의 대장내시경 후 대장암 위험과 강한 반비례 관계가 있는 것으로 입증되었습니다. 따라서 선종 탐지를 개선하는 것이 품질 보증 노력의 주요 목표입니다.
2022년에 FDA는 대장 종양(대장 직장 용종이라고도 함)의 컴퓨터 지원 탐지(CADe)를 위한 최초의 인공 지능(AI) 시스템을 승인했습니다. 이러한 CADe 장치는 내시경 모니터(즉, 경계 상자)에 이미지를 투사하여 내시경 의사에게 결장 내에 의심되는 용종의 존재를 경고합니다. 무작위 대조 시험을 포함한 초기 연구에서 CADe 시스템을 사용하면 선종 발견률이 크게 향상되고 선종 누락률이 감소하는 것으로 나타났습니다(즉, 첫 번째 대장내시경을 수행했을 때 두 번째 대장내시경에서 더 적은 선종이 발견됨). 첫 번째 대장내시경 검사에서 CADe를 사용하지 않았을 때와 비교했을 때 CADe 시스템 사용). 그러나 보다 최근의 연구에서는 이러한 장치의 명확한 이점을 입증하지 못했습니다. 더욱이, 발견되는 추가 선종의 대부분은 작은 용종이며, 그 대부분은 임상적 중요성이 최소한으로 생각됩니다. 대장내시경 검사 중에 여러 선종이 발견되면 현재 지침에서는 그렇지 않은 경우보다 빨리 대장내시경 검사를 반복할 것을 권장합니다. 또한 CADe 시스템은 잘못된 경보를 통해 경고 피로를 유발하거나 위장병학 펠로우의 교육에 부정적인 영향을 미치는 등 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다.
지속적인 품질 보증 노력의 일환으로 Veterans Health Administration(VHA)의 National Gastroenterology and Hepatology Program(NGHP)은 2022년 말에 100개 이상의 Medtronic GI Genius CADe 장치를 구입했습니다. CADe 시스템을 모든 VHA 의료 센터에 공급할 자금이 없었기 때문에 이러한 장치는 미국 전역의 무작위로 선택된 의료 센터에 할당되었습니다.
VHA 내에 CADe 장치를 도입함으로써 NGHP는 VHA 의료 센터 내에서 CADe 사용의 양적 및 질적 영향과 결과를 평가할 것입니다. NGHP는 VHA 의료 센터의 시설 및 개인 내시경 전문의의 선종 발견률을 보고하는 대장내시경 품질 대시보드를 구축했습니다. 일부 의료 센터의 경우 추가 품질 메트릭도 사용할 수 있습니다(예: 대장 내시경 철수 시간, 대장 내시경 검사당 선종, 대장 내시경 검사당 용종).
이러한 데이터를 사용하여 시설 내(즉, CADe 이전 대 이후) 및 시설 간(즉, CADe가 있는 시설과 CADe가 없는 시설) 결과를 비교합니다. CADe 장치를 사용하는 의료 센터의 내시경 의사는 이러한 장치의 사용 및 만족도에 대해 설문 조사 및 인터뷰를 할 것입니다.
초기 평가는 시설 수준에서 결과를 비교합니다. 후속 분석은 개별 내시경 의사 수준에서 결과를 비교합니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Washington
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Seattle, Washington, 미국, 98108
- VA Puget Sound Health Care System
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 재향군인회(VA) 의료 센터에서 수행된 대장내시경 검사
제외 기준:
- 비무작위 할당을 통해 컴퓨터 보조 탐지 인공 지능 장치를 획득한 VA 의료 센터에서 수행된 대장 내시경 검사
- 병리학 결과가 제공되지 않는 VA 의료 센터에서 수행된 대장 내시경 검사
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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컴퓨터 지원 감지
컴퓨터 보조 탐지(CADe) 인공 지능을 사용할 수 있는 VA 시설에서 수행되는 대장 내시경 검사.
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대장내시경 시 인공지능(AI)을 활용한 컴퓨터 기반 용종 검출 시스템
다른 이름들:
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기존 대장내시경
CADe 인공 지능 없이 VA 시설에서 수행되는 대장 내시경 검사
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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선종 발견율
기간: 기준선 및 6개월
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대장내시경에서 하나 이상의 선종이 발견되는 비율의 변화
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기준선 및 6개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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선암 발견율
기간: 기준선 및 6개월
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대장내시경에서 대장암이 발견되는 비율의 변화
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기준선 및 6개월
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Sessile 톱니 모양의 병변 검출 속도
기간: 기준선 및 6 개월
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하나 이상의 sessile 톱니 모양의 병변이 검출 된 대장 내시경의 비율
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기준선 및 6 개월
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병리학을 가진 대장 내시경의 비율
기간: 기준선 및 6 개월
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병리학 적 검토를 위해 표본이 얻은 대장 내시경의 비율
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기준선 및 6 개월
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선종 또는 선암종이없는 병리의 비율
기간: 기준선 및 6 개월
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Cade를 사용하는 동안 잘못된 양성 병변 식별에 대한 대리자로서
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기준선 및 6 개월
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중재없이 철수 시간
기간: 기준선 및 6 개월
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대장 내시경 철수 기간의 변화 개입 (예 : 다발성 절제술, 생검)이 수행되지 않을 때.
이 결과는 데이터 가용성 문제 (즉, Provation MD 사이트)로 인해 사이트의 하위 집합에서만 평가할 수 있습니다.
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기준선 및 6 개월
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대장 내시경 검사에 대한 컴퓨터 보조 탐지에 대한 제공자 만족도
기간: 배포 후 약 6 개월
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Cade 장치에 대한 만족도의 제공자 등급
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배포 후 약 6 개월
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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장 준비 품질
기간: 기준선 및 6개월
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Boston Bowel Prep Scale(0-9, 9가 가장 좋음) 또는 Aronchick Scale(나쁨에서 우수함)을 사용하여 대장내시경 검사 중 장 준비의 적절성 변화
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기준선 및 6개월
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 연구 책임자: Jason A. Dominitz, MD, MHS, US Department of Veterans Affairs
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Repici A, Badalamenti M, Maselli R, Correale L, Radaelli F, Rondonotti E, Ferrara E, Spadaccini M, Alkandari A, Fugazza A, Anderloni A, Galtieri PA, Pellegatta G, Carrara S, Di Leo M, Craviotto V, Lamonaca L, Lorenzetti R, Andrealli A, Antonelli G, Wallace M, Sharma P, Rosch T, Hassan C. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology. 2020 Aug;159(2):512-520.e7. doi: 10.1053/j.gastro.2020.04.062. Epub 2020 May 1.
- 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.
- Gawron AJ, Yao Y, Gupta S, Cole G, Whooley MA, Dominitz JA, Kaltenbach T. Simplifying Measurement of Adenoma Detection Rates for Colonoscopy. Dig Dis Sci. 2021 Sep;66(9):3149-3155. doi: 10.1007/s10620-020-06627-2. Epub 2020 Oct 8.
- Wallace MB, Sharma P, Bhandari P, East J, Antonelli G, Lorenzetti R, Vieth M, Speranza I, Spadaccini M, Desai M, Lukens FJ, Babameto G, Batista D, Singh D, Palmer W, Ramirez F, Palmer R, Lunsford T, Ruff K, Bird-Liebermann E, Ciofoaia V, Arndtz S, Cangemi D, Puddick K, Derfus G, Johal AS, Barawi M, Longo L, Moro L, Repici A, Hassan C. Impact of Artificial Intelligence on Miss Rate of Colorectal Neoplasia. Gastroenterology. 2022 Jul;163(1):295-304.e5. doi: 10.1053/j.gastro.2022.03.007. Epub 2022 Mar 15.
- Levy I, Bruckmayer L, Klang E, Ben-Horin S, Kopylov U. Artificial Intelligence-Aided Colonoscopy Does Not Increase Adenoma Detection Rate in Routine Clinical Practice. Am J Gastroenterol. 2022 Nov 1;117(11):1871-1873. doi: 10.14309/ajg.0000000000001970. Epub 2022 Aug 23.
- Ladabaum U, Shepard J, Weng Y, Desai M, Singer SJ, Mannalithara A. Computer-aided Detection of Polyps Does Not Improve Colonoscopist Performance in a Pragmatic Implementation Trial. Gastroenterology. 2023 Mar;164(3):481-483.e6. doi: 10.1053/j.gastro.2022.12.004. Epub 2022 Dec 15. No abstract available.
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기본 완료 (실제)
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마지막으로 확인됨
추가 정보
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기타 연구 ID 번호
- VHA_NGHP_001
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