- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT03967756
Wpływ automatycznego systemu wykrywania polipów na wskaźnik wykrywalności gruczolaków
3 kwietnia 2021 zaktualizowane przez: Zhaoshen Li, Changhai Hospital
Wpływ automatycznego systemu wykrywania polipów na wskaźnik wykrywalności gruczolaków — wieloośrodkowe, prospektywne, randomizowane, kontrolowane badanie
W ostatnich latach, wraz z ciągłym rozwojem sztucznej inteligencji, systemy automatycznego wykrywania polipów wykazały swój potencjał w zwiększaniu zmian chorobowych jelita grubego.
Nadal jednak nie zostało udowodnione, czy ten system może zwiększyć wskaźniki wykrywania polipów i gruczolaków w rzeczywistych warunkach klinicznych.
Głównym celem tego badania jest zbadanie, czy połączenie kolonoskopii i automatycznego systemu wykrywania polipów opartego na głębokim uczeniu się jest wykonalnym sposobem na zwiększenie częstości wykrywania gruczolaka w porównaniu ze standardową kolonoskopią.
Przegląd badań
Status
Rekrutacyjny
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Interwencyjne
Zapisy (Oczekiwany)
1118
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Zhaoshen Li, M.D
- Numer telefonu: 86-21-31161365
- E-mail: li.zhaoshen@hotmail.com
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Yu Bai, M.D
- Numer telefonu: 86-21-31161335
- E-mail: baiyu1998@hotmail.com
Lokalizacje studiów
-
-
-
Shanghai, Chiny, 200433
- Rekrutacyjny
- Changhai Hospital, Second Military Medical University
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
40 lat do 85 lat (DOROSŁY, STARSZY_DOROŚLI)
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Płeć kwalifikująca się do nauki
Wszystko
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Pacjenci w wieku 40-85 lat ze wskazaniami do badań przesiewowych, obserwacyjnych i diagnostycznych.
- Pacjenci, którzy podpisali formularz świadomej zgody.
Kryteria wyłączenia:
- Pacjenci po resekcji jelita grubego
- Pacjenci z chorobą wewnątrzczaszkową i (lub) ośrodkowego układu nerwowego, w tym z zawałem mózgu i krwotokiem mózgowym.
- Pacjenci z ciężkimi przewlekłymi chorobami układu krążenia i nerek.
- Pacjenci, którzy nie chcą lub nie mogą wyrazić zgody.
- Pacjenci niekwalifikujący się do kolonoskopii
- Pacjenci, którzy otrzymali pilną lub terapeutyczną kolonoskopię
- Pacjenci z ciążą, chorobą zapalną jelit, polipowatością okrężnicy, rakiem jelita grubego lub niedrożnością jelit
- Pacjenci przyjmujący aspirynę, klopidogrel lub inne leki przeciwzakrzepowe
- Pacjenci z czasem odstawienia < 6 min
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: DIAGNOSTYCZNY
- Przydział: LOSOWO
- Model interwencyjny: RÓWNOLEGŁY
- Maskowanie: NIC
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
EKSPERYMENTALNY: Grupa wycofania wspomagana przez AI
Do pomocy endoskopistom zastosowano automatyczny system wykrywania polipów oparty na głębokim uczeniu się.
|
Kiedy kolonoskopiści wycofywali kolonoskopie i sprawdzali okrężnice, transmisja wideo z kolonoskopii była w czasie rzeczywistym przełączana na automatyczny system wykrywania polipów, co umożliwiało wykrywanie zmian chorobowych w czasie rzeczywistym.
Gdy system wykryje jakikolwiek potencjalny polip, na sąsiednim monitorze pojawi się pole śledzenia, aby zlokalizować zmianę z jednoczesnym alarmem dźwiękowym.
|
|
NIE_INTERWENCJA: Rutynowa grupa wycofania
Rutynowe wycofanie się bez żadnej pomocy.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
wskaźnik wykrywania gruczolaka (ADR)
Ramy czasowe: 30 minut
|
liczba pacjentów z co najmniej jednym gruczolakiem podzielona przez całkowitą liczbę pacjentów.
|
30 minut
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
wskaźnik wykrywania polipów (PDR)
Ramy czasowe: 30 minut
|
liczba pacjentów z co najmniej jednym polipem podzielona przez całkowitą liczbę pacjentów.
|
30 minut
|
|
gruczolak na kolonoskopię
Ramy czasowe: 30 minut
|
liczba gruczolaków wykrytych podczas wycofania kolonoskopii podzielona przez liczbę kolonoskopii.
|
30 minut
|
|
polip na kolonoskopię
Ramy czasowe: 30 minut
|
liczba polipów wykrytych podczas wycofania kolonoskopii podzielona przez liczbę kolonoskopii.
|
30 minut
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- Urban G, Tripathi P, Alkayali T, Mittal M, Jalali F, Karnes W, Baldi P. Deep Learning Localizes and Identifies Polyps in Real Time With 96% Accuracy in Screening Colonoscopy. Gastroenterology. 2018 Oct;155(4):1069-1078.e8. doi: 10.1053/j.gastro.2018.06.037. Epub 2018 Jun 18.
- Ahmad OF, Soares AS, Mazomenos E, Brandao P, Vega R, Seward E, Stoyanov D, Chand M, Lovat LB. Artificial intelligence and computer-aided diagnosis in colonoscopy: current evidence and future directions. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2019 Jan;4(1):71-80. doi: 10.1016/S2468-1253(18)30282-6. Epub 2018 Dec 6.
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (RZECZYWISTY)
1 czerwca 2019
Zakończenie podstawowe (OCZEKIWANY)
20 lipca 2021
Ukończenie studiów (OCZEKIWANY)
1 października 2021
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
28 maja 2019
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
28 maja 2019
Pierwszy wysłany (RZECZYWISTY)
30 maja 2019
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (RZECZYWISTY)
6 kwietnia 2021
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
3 kwietnia 2021
Ostatnia weryfikacja
1 kwietnia 2021
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- AI-2
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .