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

Kunstmatige intelligentie bij colonoscopie

15 januari 2025 bijgewerkt door: Zofia Orzeszko, Jagiellonian University

Kunstmatige intelligentie bij de endoscopische diagnose van colorectale poliepen: een prospectief gerandomiseerd onderzoek.

Colorectale kanker is de tweede meest voorkomende maligniteit in de landen van de Europese Unie. Colonoscopie is de belangrijkste methode voor het opsporen en voorkomen van de ontwikkeling van colorectale kanker endoscopisch onderzoek. Deze studie heeft tot doel de impact van kunstmatige intelligentie op het detectiepercentage van poliepen en vroege stadia van colorectale kanker te evalueren.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Colorectale kanker is de tweede meest voorkomende maligniteit in de landen van de Europese Unie. De belangrijkste methode voor het opsporen en voorkomen van de ontwikkeling van colorectale kanker is endoscopisch onderzoek-colonoscopie, waarbij precancereuze laesies zoals adenomen en gekartelde poliepen kunnen worden verwijderd. De effectiviteit van colonoscopie hangt af van het adenoomdetectiepercentage, dat varieert tussen endoscopisten en wordt beïnvloed door hun vaardigheden en ervaring. Het is bewezen dat hoogwaardige colonoscopie het weglaten van colorectale kanker voorkomt, die zich in de toekomst zou kunnen ontwikkelen als zogenaamde intervalkanker. Een doorbraak op het gebied van machinaal leren in de afgelopen jaren heeft de ontwikkeling van commerciële kunstmatige-intelligentiesystemen mogelijk gemaakt. Deze systemen zijn bedoeld om de detectiepercentages van precancereuze poliepen te verbeteren en daardoor mogelijk het risico op het ontwikkelen van colorectale kanker te verminderen. Er wordt ook verwacht dat kunstmatige intelligentie de prestaties van endoscopische procedures van verschillende kwaliteit zal helpen standaardiseren, waardoor het in de toekomst zal bijdragen aan een vermindering van de incidentie van colorectale kanker. Deze studie heeft tot doel de impact van kunstmatige intelligentie op het detectiepercentage van poliepen en vroege stadia van colorectale kanker te evalueren.

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Geschat)

630

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

Studie Locaties

  • Polen
    • Lesser Poladn
      • Krakow, Lesser Poladn, Polen, 31559
        • Werving
        • MEDICINA Medical Center
        • Contact:
        • Hoofdonderzoeker:
          • Zofia Orzeszko, MD
    • Lesser Polasd
      • Krakow, Lesser Polasd, Polen, 31061
        • Werving
        • Brothers Hospitallers Medical Center, Hospital of St John of god in Krakow
        • Contact:
        • Hoofdonderzoeker:
          • Tomasz Gach, PhD

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

  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Toestemming om deel te nemen aan het onderzoek,
  • Leeftijd tussen 50 en 65 jaar,
  • Geplande poliklinische colonoscopie.

Uitsluitingscriteria:

  • Vorige colonoscopie,
  • Geschiedenis van colorectale chirurgie,
  • Doorlopende biologische therapie voor elke indicatie,
  • Primaire scleroserende cholangitis,
  • Familiair polyposis-syndroom,
  • Chronische diarree,
  • Colitis ulcerosa,
  • De ziekte van Crohn.

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
Experimenteel: AI-groep
De AI-groep zal patiënten omvatten die colonoscopie ondergaan met behulp van het ENDO-AID OIP-1 kunstmatige intelligentiesysteem voor detectie van colorectale poliepen.
Apparaat: Computerondersteunde detectie (CADe)
Endo-Aid CADe-systeem is een AI-ondersteunde computerondersteunde laesiedetectietoepassing op ENDO-AID-hardware. Het maakt gebruik van een complex algoritme dat is gecreëerd via een neuraal netwerk dat is ontwikkeld en onderwezen door Olympus. Met deze nieuwe app kan het geavanceerde machine learning-systeem de endoscopist in realtime waarschuwen wanneer er een verdachte laesie op het scherm verschijnt. Het beeld van de visionprocessor wordt overgebracht naar het CADe-apparaat. De computerapplicatie herkent de vorm van de poliepen en markeert hun plaats op het beeldscherm.
Geen tussenkomst: Niet-AI-groep
De niet-AI-groep zal bestaan ​​uit patiënten die colonoscopie ondergaan zonder de hulp van dit systeem.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Adenoomdetectiepercentage (ADR)
Tijdsspanne: Tijdens het colonoscopieonderzoek
Het percentage colonoscopieën waarbij ten minste één histologisch bewezen adenoom werd gevonden.
Tijdens het colonoscopieonderzoek

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Nut van kunstmatige intelligentie voor zowel beginnende als ervaren endoscopisten
Tijdsspanne: Tijdens het colonoscopieonderzoek
Het verschil in adenoomdetectiepercentages (ADR) bereikt met en zonder AI bij stagiairs en deskundige endoscopisten.
Tijdens het colonoscopieonderzoek
Beoordeling van de morfologie van poliepen gedetecteerd tijdens colonoscopie
Tijdsspanne: Tijdens het colonoscopieonderzoek
Beoordeling van de verschillen in de morfologie van poliepen die in beide armen van het onderzoek werden gedetecteerd.
Tijdens het colonoscopieonderzoek
Kostenanalyse van procedures uitgevoerd met behulp van kunstmatige intelligentie
Tijdsspanne: Door voltooiing van de studie, gemiddeld 6 maanden
De beoordeling van de kostenefficiëntie van de implementatie van AI, inclusief de hogere kosten van pathologische evaluatie en aanvullende surveillance-onderzoeken.
Door voltooiing van de studie, gemiddeld 6 maanden

Medewerkers en onderzoekers

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

Sponsor

Jagiellonian University

Onderzoekers

  • Studie stoel: Miroslaw Szura, Prof., Jagiellonian University in Krakow
  • Hoofdonderzoeker: Zofia Orzeszko, MD, Jagiellonian University in Krakow

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)

1 november 2024

Primaire voltooiing (Geschat)

31 oktober 2025

Studie voltooiing (Geschat)

31 december 2025

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

12 januari 2025

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

15 januari 2025

Eerst geplaatst (Werkelijk)

25 maart 2025

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

25 maart 2025

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

15 januari 2025

Laatst geverifieerd

1 januari 2025

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Andere studie-ID-nummers

  • 2024.000.421

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