Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Badanie dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji (Fujifilm) do wykrywania polipów w kolonoskopii (Fuji AI)

27 czerwca 2023 zaktualizowane przez: Prof. Dr. Thomas Rösch, Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf

Prospektywne randomizowane badanie dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji (Fujifilm) do wykrywania polipów w kolonoskopii

Kolonoskopia jest obecnie najlepszą metodą wykrywania guzów i polipów jelit, zwłaszcza że polipy można również poddać biopsji i usunąć. Istnieje wyraźna korelacja między częstością wykrywania gruczolaka a zapobieganiem rakowi, dlatego wskaźnik wykrywania gruczolaka jest głównym parametrem jakości wyniku kolonoskopii diagnostycznej. Skuteczność kolonoskopii profilaktycznej wymaga optymalizacji poprzez zwiększenie wykrywalności gruczolaków, gdyż z wielu badań wiadomo, że około 15-30% wszystkich gruczolaków można przeoczyć. Dotyczy to głównie gruczolaków mniejszych i płaskich. Ponieważ jednak nawet mniejsze polipy mogą mieć znaczenie dla rozwoju raka jelita grubego, celem kolonoskopii powinno być możliwie rozpoznanie wszystkich polipów i innych zmian. Najnowszym i zdecydowanie najciekawszym osiągnięciem w tej dziedzinie jest wykorzystanie sztucznej inteligencji systemy. Składają się z uruchomionego oprogramowania z małym komputerem podłączonym do procesora endoskopu; wprowadzony przez pacjenta endoskop pozostaje całkowicie niezmieniony.

Dlatego niniejsze badanie porównuje wskaźnik wykrywania gruczolaka (ADR) najnowszej generacji urządzeń z obrazowaniem w wysokiej rozdzielczości firmy Fujifilm z połączeniem ze sztuczną inteligencją i bez niego.

Przegląd badań

Szczegółowy opis

Metody Computer Vision (CV) i Artificial Intelligence (AI) dają zupełnie nowe możliwości, m.in. w automatycznym wykrywaniu i różnicowaniu polipa na podstawie jego obrazu endoskopowego. Wizja komputerowa z wykorzystaniem metod sztucznej inteligencji polega na zastosowaniu „wytrenowanej” tzw. głębokiej sieci neuronowej (DNN) z zestawem zdefiniowanych obrazów (np. scenki z życia codziennego) oraz dobrze znane rozwiązania (np. nazwa przedmiotu na zdjęciu; por. f. np. „Wyzwanie ImageNet”). Techniczna wykonalność wykorzystania algorytmów sztucznej inteligencji w endoskopii została już udowodniona w wielu przypadkach. W niniejszym badaniu jest to system AI firmy Fujifilm, który jest już użyteczny klinicznie. Używając urządzeń Fujifilm do obrazowania o wysokiej rozdzielczości w kolonoskopii, sztuczna inteligencja zostanie dodana losowo.

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

1572

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

Kopia zapasowa kontaktu do badania

Lokalizacje studiów

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

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

35 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Osoby > 35 lat, które są zdolne do wyrażenia świadomej zgody
  • Planowa kolonoskopia diagnostyczna (wyjaśnienie objawów, obserwacja polipów)
  • Kolonoskopia przesiewowa dla mężczyzn > 50 lat lub kobiet > 55 lat

Kryteria wyłączenia:

  • Krwawienie z okrężnicy
  • Rak jelita grubego
  • Znane polipy do usunięcia
  • Zapalna choroba jelit
  • Zwężenie okrężnicy
  • Inne podejrzane choroby okrężnicy w celu dalszego wyjaśnienia
  • Opieka pooperacyjna po operacji raka jelita grubego (częściowa resekcja jelita grubego)
  • Leki przeciwzakrzepowe, które uniemożliwiają wykonanie biopsji lub polipektomii
  • Zły stan ogólny (ASA IV)
  • Planowana niekompletna kolonoskopia

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: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Inny: Kolonoskopia AI
kolonoskopia z dodaną sztuczną inteligencją
dodanie algorytmu wykrywania polipów firmy Fujifilm
Pozorny komparator: konwencjonalna kolonoskopia
dodanie algorytmu wykrywania polipów firmy Fujifilm

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Szybkość wykrywania gruczolaka
Ramy czasowe: w trakcie zabiegu do wyniku badania histopatologicznego około 2 dni
Różnica w częstości wykrywania gruczolaków (wszystkie gruczolaki/wszyscy pacjenci) między dwiema grupami
w trakcie zabiegu do wyniku badania histopatologicznego około 2 dni

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Różnica stawek pacjentów
Ramy czasowe: w trakcie zabiegu do wyniku badania histopatologicznego około 2 dni
Różnice w odsetku pacjentów z gruczolakami (wskaźnik wykrywalności gruczolaków, tj. odsetek pacjentów z co najmniej jednym gruczolakiem)
w trakcie zabiegu do wyniku badania histopatologicznego około 2 dni
Różnice w podgrupach gruczolaka
Ramy czasowe: wynik badania histologicznego, około 2 dni
Różnice w podgrupach gruczolaków (dysplazja płaska, mała, dużego stopnia)
wynik badania histologicznego, około 2 dni
częstość wykrywania polipów hiperplastycznych w obu grupach
Ramy czasowe: wynik badania histologicznego, około 2 dni
Różnice w wykrywaniu polipów hiperplastycznych
wynik badania histologicznego, około 2 dni
Częstość wykrywania polipów w kolonoskopii profilaktycznej i diagnostycznej
Ramy czasowe: w trakcie zabiegu do wyniku badania histopatologicznego około 2 dni
Różnice w kolonoskopii profilaktycznej i diagnostycznej
w trakcie zabiegu do wyniku badania histopatologicznego około 2 dni
Numer przełączania (BLI, LCI) w obu grupach
Ramy czasowe: podczas zabiegu
liczba przełączników do obsługi wizualnej przez filtry kolorów
podczas zabiegu
częstości występowania powodów przejścia na BLI/LCI
Ramy czasowe: podczas zabiegu
powodów przejścia na wsparcie wizualne za pomocą filtrów kolorów
podczas zabiegu
jakość wykrywalności polipów na podstawie oceny obrazu
Ramy czasowe: do 2 miesięcy po zakończeniu rekrutacji
diagnostyka różnicowa polipów jelita grubego w obu grupach z/bez CADEYE)
do 2 miesięcy po zakończeniu rekrutacji

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Śledczy

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

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

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)

28 października 2020

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 maja 2024

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 września 2024

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

1 grudnia 2020

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

18 maja 2021

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

20 maja 2021

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

28 czerwca 2023

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

27 czerwca 2023

Ostatnia weryfikacja

1 czerwca 2023

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • PV7284

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 .

Badania kliniczne na Kolonoskopia przesiewowa

Subskrybuj