Effektiviteten av kunstig intelligens - assistert koloskopi i kolorektale neoplasmer (ArtInCol)
17. juni 2024 oppdatert av: State Scientific Centre of Coloproctology, Russian Federation
Kunstig intelligens – assistert koloskopi i diagnostisering av kolorektale neoplasmer: russisk multisenter randomisert åpen – etikettforsøk
Hovedmålet med denne studien er å estimere effektiviteten til et medisinsk beslutningsstøttesystem basert på kunstig intelligens i endoskopisk diagnose av godartede svulster.
Forskere vil sammenligne adenomdeteksjonsraten mellom "kunstig intelligens - assistert koloskopi" og "konvensjonell koloskopi" grupper for å evaluere den kliniske effektiviteten til en kunstig intelligensmodell.
Studieoversikt
Status
Har ikke rekruttert ennå
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Det primære resultatet er adenomdeteksjonsrate per pasient.
De sekundære resultatene vil bli målt:
- Deteksjonsfrekvens for polypper (alle typer lesjoner) per pasient;
- Antall adenomer per pasient;
- Antall polypper per pasient;
Studietype
Intervensjonell
Registrering (Antatt)
1000
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiekontakt
- Navn: Dmitriy Shakhmatov
- Telefonnummer: +79035651441
- E-post: mma02@yandex.ru
Studer Kontakt Backup
- Navn: Airat Mingazov
- Telefonnummer: 89276951752
- E-post: ajr.mingazof@gmail.com
Studiesteder
-
-
-
Moscow, Den russiske føderasjonen
- Airat Mingazov
-
Ta kontakt med:
- Airat Mingazov
- Telefonnummer: 89276951752
- E-post: ajr.mingazof@gmail.com
-
Ta kontakt med:
- E-post: achkasovy@mail.ru
-
Hovedetterforsker:
- Sergey Achkasov
-
Underetterforsker:
- Dmitriy Shakhmatov
-
Underetterforsker:
- Alexey Likutov
-
Underetterforsker:
- Airat Mingazov
-
Underetterforsker:
- Ilya Nazarov
-
-
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
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Nei
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Screening koloskopi er nødvendig
Ekskluderingskriterier:
- Indikasjoner for koloskopi
- Tidligere påvist kolorektale neoplasmer
- Tidligere utført kolorektal kirurgi
- Tykktarmskreft
- Inflammatorisk tarmsykdom
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Diagnostisk
- Tildeling: Randomisert
- Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
- Masking: Ingen (Open Label)
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Eksperimentell: Kunstig intelligens - assistert koloskopi
Beslutningssystemet basert på kunstig intelligens. Sanntids-kunstig intelligens - assistert koloskopi vil bli utført i denne gruppen. Deteksjon av polypper er basert på sanntidsfiksering av en ramme på skjermen. |
Russisk medisinsk beslutningsstøttesystem basert på kunstig intelligens "ArtInCol"
|
|
Aktiv komparator: Konvensjonell koloskopi
Konvensjonell koloskopi vil bli utført i denne gruppen
|
Russisk medisinsk beslutningsstøttesystem basert på kunstig intelligens "ArtInCol"
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Adenomadeteksjonshastighet
Tidsramme: under prosedyren
|
I hver gruppe, prosentandelen av pasienter med minst ett histologisk påvist adenom eller karsinom
|
under prosedyren
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Deteksjonshastighet for polypper
Tidsramme: under prosedyren
|
I hver gruppe ble antall pasienter med alle typer neoplasmer (polypper) påvist som en prosentandel av det totale antallet pasienter.
|
under prosedyren
|
|
Antall polypper
Tidsramme: under prosedyren
|
I hver gruppe, antall oppdaget alle typer polypper
|
under prosedyren
|
|
Antall adenomer
Tidsramme: under prosedyren
|
I hver gruppe, antall påviste adenomer
|
under prosedyren
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Sergey Achkasov, State scientific centre of coloproctology, Moscow
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 (Antatt)
1. juli 2024
Primær fullføring (Antatt)
1. oktober 2024
Studiet fullført (Antatt)
1. desember 2024
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
5. juni 2024
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
17. juni 2024
Først lagt ut (Faktiske)
21. juni 2024
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
21. juni 2024
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
17. juni 2024
Sist bekreftet
1. juni 2024
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
- Sykdommer i fordøyelsessystemet
- Patologiske prosesser
- Neoplasmer etter nettsted
- Gastrointestinale neoplasmer
- Neoplasmer i fordøyelsessystemet
- Gastrointestinale sykdommer
- Kolonsykdommer
- Tarmsykdommer
- Patologiske tilstander, anatomiske
- Intestinale neoplasmer
- Rektale sykdommer
- Polypper
- Tarmpolypper
- Neoplasmer
- Sykdom
- Kolorektale neoplasmer
- Kolonpolypper
- Kolon neoplasmer
Andre studie-ID-numre
- 7-24
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. .