Dataassistert påvisning av kolorektale polypper
21. april 2020 oppdatert av: Timo Rath, University of Erlangen-Nürnberg Medical School
Utvikling og validering av et nytt kunstig intelligenssystem for automatisert deteksjon av kolorektale polypper under koloskopi
I denne observasjonspilotstudien vurderer vi den diagnostiske ytelsen til et kunstig intelligenssystem for automatisert deteksjon av kolorektale polypper.
Studieoversikt
Status
Ukjent
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Under standard koloskopi kan et betydelig antall kolorektale polypper gå glipp av.
Som vist i en fersk meta-analyse, kan feilrater for adenomer nå opptil 26 %.
I denne studien testes det om et kunstig intelligenssystem som fremhever kolorektale polypper under screening eller overvåkingskoloskopi i sanntid kan føre til økt påvisning av kolorektale polypper under undersøkelsen.
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Forventet)
40
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
-
Erlangen, Tyskland, 91054
- Rekruttering
- University Hospital Erlangen
-
Ta kontakt med:
- Timo Rath, Professor of Endoscopy
- Telefonnummer: 85 45041 49 9131
- E-post: timo.rath@uk-erlangen.de
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
18 år til 85 år (Voksen, Eldre voksen)
Tar imot friske frivillige
Ja
Kjønn som er kvalifisert for studier
Alle
Prøvetakingsmetode
Sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Alle pasienter som presenterer mellom januar og mai 2020 for overvåking eller screening koloskopi i Ludwig Demling Endoscopy Center of Excellence vil bli prospektivt inkludert under de ovennevnte inkluderings- og eksklusjonskriteriene.
Før påmelding vil det innhentes skriftlig informert samtykke.
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Screening eller overvåking av koloskopi
Ekskluderingskriterier:
- kjent eller mistenkt inflammatorisk tarmsykdom
- ukontrollert koagulopati
- kjente polypper eller henvisning til polypektomi
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Kunstig intelligens
|
I denne gruppen vil et kunstig intelligenssystem bli brukt for datastøttet diagnose av kolorektale polypper.
Diagnostisk ytelse av det kunstige intelligenssystemet for påvisning av polypper vil bli sammenlignet med operatørbasert påvisning i samme gruppe
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Mulighet for å bruke AI-systemet in vivo under koloskopi
Tidsramme: 4 måneder
|
Som et primært resultat, om AI-systemet er i stand til å oppdage kolorektale polypper in vivo under koloskopi
|
4 måneder
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Diagnostisk ytelse av AI-systemet for å oppdage kolorektale polypper
Tidsramme: 4 måneder
|
Som et sekundært resultat vurderer vi den diagnostiske ytelsen til AI-systemet for å oppdage kolorektal polypp i sanntid
|
4 måneder
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Publikasjoner og nyttige lenker
Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
1. januar 2020
Primær fullføring (Forventet)
30. april 2020
Studiet fullført (Forventet)
31. mai 2020
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
21. april 2020
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
21. april 2020
Først lagt ut (Faktiske)
24. april 2020
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
24. april 2020
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
21. april 2020
Sist bekreftet
1. april 2020
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- CAID
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
NEI
IPD-planbeskrivelse
Studien vil bli publisert i vitenskapelige magasiner etter konkurranse og vil dermed gjøres tilgjengelig for andre forskere.
Individuelle pasientdata vil ikke bli vist eller delt.
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .