Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Studie over het gebruik van kunstmatige intelligentie (Fujifilm) voor poliepdetectie bij colonoscopie (Fuji AI)

27 juni 2023 bijgewerkt door: Prof. Dr. Thomas Rösch, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf

Prospectief gerandomiseerd onderzoek naar het gebruik van kunstmatige intelligentie (Fujifilm) voor poliepdetectie bij colonoscopie

Colonoscopie is momenteel de beste methode om darmtumoren en poliepen op te sporen, vooral omdat ook poliepen kunnen worden gebiopteerd en verwijderd. Er is een duidelijke correlatie tussen het detectiepercentage van adenoom en voorkomen carcinomen, dus het detectiepercentage van adenoom is de belangrijkste parameter voor de uitkomstkwaliteit van diagnostische colonoscopie. De efficiëntie van preventieve colonoscopie moet worden geoptimaliseerd door het aantal adenoomdetecties te verhogen, aangezien uit veel onderzoeken bekend is dat ongeveer 15-30% van alle adenomen over het hoofd kan worden gezien. Dit geldt vooral voor kleinere en platte adenomen. Aangezien echter nog kleinere poliepen relevant kunnen zijn voor de ontwikkeling van darmkanker, zou het doel van colonoscopie moeten zijn om bij voorkeur alle poliepen en andere veranderingen te kunnen herkennen. De nieuwste en verreweg de meest interessante ontwikkeling op dit gebied is het gebruik van kunstmatige intelligentie systemen. Ze bestaan ​​uit ingeschakelde software met een kleine computer die is aangesloten op de endoscoopprocessor; de door de patiënt ingebrachte endoscoop is volledig ongewijzigd.

De huidige studie vergelijkt daarom het adenoomdetectiepercentage (ADR) van de nieuwste generatie apparaten met hoge resolutie beeldvorming van Fujifilm met en zonder de verbinding van kunstmatige intelligentie.

Studie Overzicht

Gedetailleerde beschrijving

Methoden van Computer Vision (CV) en Kunstmatige Intelligentie (AI) bieden geheel nieuwe mogelijkheden, b.v. bij de automatische poliepdetectie en differentiatie van een laesie op basis van het endoscopische beeld. Computervisie met behulp van kunstmatige-intelligentiemethoden betekent de toepassing van "getraind" zogenaamd diep neuraal net (DNN) met een reeks gedefinieerde beelden (bijv. alledaagse taferelen) en bekende oplossingen (bijv. naam van het afgebeelde item; vgl. bijv. de "ImageNet-uitdaging"). De technische haalbaarheid van het gebruik van AI-algoritmen bij endoscopie is al in veel gevallen bewezen. In de huidige studie is het een AI-systeem van Fujifilm, dat al klinisch bruikbaar is. Door gebruik te maken van Fujifilm-beeldvormingsapparatuur met hoge resolutie in colonoscopieën, zal AI willekeurig worden toegevoegd.

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Geschat)

1572

Fase

  • Niet toepasbaar

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

  • Naam: Thomas Rösch, Prof. Dr.
  • Telefoonnummer: 50098 +49 40 7410
  • E-mail: t.roesch@uke.de

Studie Contact Back-up

Studie Locaties

      • Bad Salzuflen, Duitsland, 32105
        • Beëindigd
        • GastroZentrum Lippe
      • Berlin, Duitsland, 10825
        • Werving
        • Gastroenterologie am Bayerischen Platz
        • Contact:
        • Contact:
        • Onderonderzoeker:
          • Stefan Schubert, Dr.
        • Onderonderzoeker:
          • Peter Amerding, Dr.
        • Onderonderzoeker:
          • Thomas Liceni, Dr.
      • Bonn, Duitsland, 53127
        • Werving
        • University Hospital Bonn
        • Contact:
        • Hoofdonderzoeker:
          • Dominik J Kaczmarek, PD Dr.
      • Hamburg, Duitsland, 20246
        • Werving
        • University Hospital Eppendorf
        • Contact:
          • Thomas Rösch, Prof. Dr
          • Telefoonnummer: 50098 +49 40 7410
          • E-mail: t.roesch@uke.de
        • Contact:
        • Onderonderzoeker:
          • Guido Schachschal, Dr.
        • Onderonderzoeker:
          • Katharina Zimmermann-Fraedrich, Dr.
        • Hoofdonderzoeker:
          • Thomas Rösch, Prof. Dr.
      • Köln, Duitsland, 50733
        • Werving
        • St. Vinzenz-Hospital / Akademisches Lehrkrankenhaus der Universität zu Köln
        • Contact:
        • Hoofdonderzoeker:
          • Philipp Zervoulakos, Dr.
      • Magdeburg, Duitsland, 39120
        • Werving
        • University Hospital Magdeburg
        • Contact:
        • Hoofdonderzoeker:
          • Jochen Weigt, PD Dr.
      • Osnabrück, Duitsland, 49074
      • Wiesbaden, Duitsland, 65197
        • Werving
        • Asklepios Paulinen Klinik Wiesbaden
        • Contact:
        • Hoofdonderzoeker:
          • Andrea May, Prof. Dr.
    • Hessen
      • Kassel, Hessen, Duitsland, 34127
        • Beëindigd
        • Gastroenterologiepraxis Dr. Moog
    • Sachsen

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

35 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Personen > 35 jaar die in staat zijn geïnformeerde toestemming te geven
  • Geplande diagnostische colonoscopie (opheldering van symptomen, follow-up van poliepen)
  • Screeningscoloscopie voor mannen >50 of vrouwen >55 jaar

Uitsluitingscriteria:

  • Dikke darm bloeden
  • Colon carcinoom
  • Bekende poliepen voor verwijdering
  • Inflammatoire darmziekte
  • Colon stenose
  • Andere vermoedelijke darmziekte voor verdere verduidelijking
  • Nazorg na darmkankeroperatie (partiële colonresectie)
  • Anticoagulantia die een biopsie of poliepectomie onmogelijk maken
  • Slechte algemene conditie (ASA IV)
  • Onvolledige colonoscopie gepland

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Primair doel: Diagnostisch
  • Toewijzing: Gerandomiseerd
  • Interventioneel model: Parallelle opdracht
  • Masker: Geen (open label)

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Ander: AI colonoscopie
colonoscopie met kunstmatige intelligentie toegevoegd
toevoeging van algoritme voor poliepdetectie door Fujifilm
Sham-vergelijker: conventionele colonoscopie
toevoeging van algoritme voor poliepdetectie door Fujifilm

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Detectiepercentage adenoom
Tijdsspanne: tijdens procedure tot uitslag histologisch onderzoek, ongeveer 2 dagen
Verschil in adenoomdetectiepercentage (alle adenomen/alle patiënten) tussen de twee groepen
tijdens procedure tot uitslag histologisch onderzoek, ongeveer 2 dagen

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Verschil in patiëntentarief
Tijdsspanne: tijdens procedure tot uitslag histologisch onderzoek, ongeveer 2 dagen
Verschillen in het patiëntenpercentage met adenomen (percentage adenoomdetectie, d.w.z. aantal patiënten met ten minste één adenoom)
tijdens procedure tot uitslag histologisch onderzoek, ongeveer 2 dagen
Subgroepverschillen in adenoom
Tijdsspanne: resultaat histologisch onderzoek, ongeveer 2 dagen
Verschillen subgroepen van adenomen (platte, kleine, hoogwaardige dysplasie)
resultaat histologisch onderzoek, ongeveer 2 dagen
snelheid van hyperplastische poliepdetectie in beide groepen
Tijdsspanne: resultaat histologisch onderzoek, ongeveer 2 dagen
Verschillen in de detectie van hyperplastische poliepen
resultaat histologisch onderzoek, ongeveer 2 dagen
mate van poliepdetectie bij preventieve en diagnostische colonoscopie
Tijdsspanne: tijdens procedure tot uitslag histologisch onderzoek, ongeveer 2 dagen
Verschillen in preventieve versus diagnostische colonoscopie
tijdens procedure tot uitslag histologisch onderzoek, ongeveer 2 dagen
Schakelnummer (BLI, LCI) in beide groepen
Tijdsspanne: tijdens procedure
aantal schakelaars naar visuele ondersteuning door kleurenfilters
tijdens procedure
incidentie van redenen om over te stappen op BLI/LCI
Tijdsspanne: tijdens procedure
redenen om over te stappen op visuele ondersteuning door kleurfilters
tijdens procedure
kwaliteit van poliepdetectiepercentage door beeldevaluatie
Tijdsspanne: tot 2 maanden na stopzetting van de werving
differentiële diagnose van colonpoliepen in beide groepen met/zonder CADEYE)
tot 2 maanden na stopzetting van de werving

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Thomas Rösch, Prof. Dr., Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf

Publicaties en nuttige links

De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.

Algemene publicaties

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

28 oktober 2020

Primaire voltooiing (Geschat)

1 mei 2024

Studie voltooiing (Geschat)

1 september 2024

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

1 december 2020

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

18 mei 2021

Eerst geplaatst (Werkelijk)

20 mei 2021

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

28 juni 2023

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

27 juni 2023

Laatst geverifieerd

1 juni 2023

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • PV7284

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren